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spss做F检验时,警告所有绝对偏差在单元格中为常量无法计算莱文值。什么原因?怎么处理?

EUGENE 科技 2022-04-14 12:28:30

spss做F检验时,警告所有绝对偏差在单元格中为常量无法计算莱文值。什么原因?怎么处理?

大神求解计量经济学F检验结果的问题

T检验用来检测数据的准确度 系统误差

F检验用来检测数据的精密度 偶然误差

在定量分析过程中常遇到两种情况:第一是样本测量的平均值与真值不一致;第二是两组测量的平均值不一致.上述不一致是由于定量分析中的系统误差和偶然误差引起的.因此,必须对两组分析结果的准确度或精密度是否存在显著性差异做出判断(显著性试验).统计检验的方法很多,在定量分析中最常用T检验与F检验,分别用于检测两组分析结果是否存在显著的系统误差与偶然误差.

两组数据的显著性检验顺序是先F检验后T检验.

怎么用spss或者excel除去异常值

在A6单元格贴入以下公式,其他数组依次再往右拉公式即可

=IF(ABS(MAX(A1:A5)-MEDIAN(A1:A5))>ABS(MIN(A1:A5)-MEDIAN(A1:A5)),MAX(A1:A5),MIN(A1:A5))

关于F检验值的问题

F大概接近200,相伴概率几乎为0,已经足够说明y与这三个变量总体上的线性回归关系很显著了。

因为我们做假设检验时,通常选择显著性水平α = 0.05或者0.01,如果是查F统计量表,会得到一个临界值,只要计算所得的F值大于那个临界值,就说明总体线性关系显著。

此处,你的模型F值接近200,非常大了,所以其相伴概率当然很小(几乎为0),关于这个F检验,你可以再看看概率统计书复习一下。

SPSS 问题

F检验: 

总变差SST=剩余变差SSR+回归变差SSE,因为SSR和SSE均分别服从自由度为n1和n2的卡方分布,所以 

F=(SSR/n1)/(SSE/n2)就服从F(n1,n2)的F分布。 

所以SPSS中这个F值是这样计算的: 

Regression Sum of Squares指回归平方和,即SSR=7278.925,对应自由度df,即n1=1;Residual Sum of Squares指残差平方和,即SSE=338.785,对应自由度df,即n2=4,将上述值按照前面F的计算公式代入,便可得F=85.941,反查F0.01(1,4)和F=85.941比较。 

注意,我是用你提供的这组数据做的分析 

A组 1 2 3 4 5 6 

B组 1.99 11.43 44.29 72.86 87.61 93.33 

回归过程中A作为解释变量,B作为被解释变量,建立一元线性回归模型。从你提供的F0.01(3,2)来看,好像建模时自变量的个数有3个,样本容量为5,这不是用你提供的数据算出来的。

既然是一元三次回归,那自由度n1=3,自由度n2=2,这时应该去查F0.01(3,2)的概率分布表,3和2分别是自由度n1和自由度n2,实际上SPSS中是不需要你去查概率分布表的,它给出的是P值(即表中的Sig值),如果P值是一个非常小的数(即小概率事件),则认为原假设是错误的,所以如果你算出的P值很小(一般小于0.05就可以认为是小概率),就可以认为回归方程是有意义的。

Tags: 常量 偏差 原因