自由度(df)11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
n -m -1160.47360.70560.90361.07361.22061.35061.46461.56661.65861.74029.4019.4089.4159.4209.4259.4299.4339.4369.4399.4413 5.222 5.216 5.210 5.205 5.200 5.196 5.193 5.190 5.187 5.1844 3.907 3.896 3.886 3.878 3.870 3.864 3.858 3.853 3.849 3.8445 3.282 3.268 3.257 3.247 3.238 3.230 3.223 3.217 3.212 3.2076 2.920 2.905 2.892 2.881 2.871 2.863 2.855 2.848 2.842 2.8367 2.684 2.668 2.654 2.643 2.632 2.623 2.615 2.607 2.601 2.5958 2.519 2.502 2.488 2.475 2.464 2.455 2.446 2.438 2.431 2.4259 2.396 2.379 2.364 2.351 2.340 2.329 2.320 2.312 2.305 2.29810 2.302 2.284 2.269 2.255 2.244 2.233 2.224 2.215 2.208 2.20111 2.227 2.209 2.193 2.179 2.167 2.156 2.147 2.138 2.130 2.12312 2.166 2.147 2.131 2.117 2.105 2.094 2.084 2.075 2.067 2.06013 2.116 2.097 2.080 2.066 2.053 2.042 2.032 2.023 2.014 2.00714 2.073 2.054 2.037 2.022 2.010 1.998 1.988 1.978 1.970 1.96215 2.037 2.017 2.000 1.985 1.972 1.961 1.950 1.941 1.932 1.92416 2.005 1.985 1.968 1.953 1.940 1.928 1.917 1.908 1.899 1.89117 1.978 1.958 1.940 1.925 1.912 1.900 1.889 1.879 1.870 1.86218 1.954 1.933 1.916 1.900 1.887 1.875 1.864 1.854 1.845 1.83719 1.932 1.912 1.894 1.878 1.865 1.852 1.841 1.831 1.822 1.81420 1.913 1.892 1.875 1.859 1.845 1.833 1.821 1.811 1.802 1.79421 1.896 1.875 1.857 1.841 1.827 1.815 1.803 1.793 1.784 1.77622 1.880 1.859 1.841 1.825 1.811 1.798 1.787 1.777 1.768 1.75923 1.866 1.845 1.827 1.811 1.796 1.784 1.772 1.762 1.753 1.74424 1.853 1.832 1.814 1.797 1.783 1.770 1.759 1.748 1.739 1.73025 1.841 1.820 1.802 1.785 1.771 1.758 1.746 1.736 1.726 1.71826 1.830 1.809 1.790 1.774 1.760 1.747 1.735 1.724 1.715 1.70627 1.820 1.799 1.780 1.764 1.749 1.736 1.724 1.714 1.704 1.69528 1.811 1.790 1.771 1.754 1.740 1.726 1.715 1.704 1.694 1.68529 1.802 1.781 1.762 1.745 1.731 1.717 1.705 1.695 1.685 1.67630 1.794 1.773 1.754 1.737 1.722 1.709 1.697 1.686 1.676 1.66731 1.787 1.765 1.746 1.729 1.714 1.701 1.689 1.678 1.668 1.65932 1.780 1.758 1.739 1.722 1.707 1.694 1.682 1.671 1.661 1.65233 1.773 1.751 1.732 1.715 1.700 1.687 1.675 1.664 1.654 1.64534 1.767 1.745 1.726 1.709 1.694 1.680 1.668 1.657 1.647 1.63835 1.761 1.739 1.720 1.703 1.688 1.674 1.662 1.651 1.641 1.63236 1.756 1.734 1.715 1.697 1.682 1.669 1.656 1.645 1.635 1.62637 1.751 1.729 1.709 1.692 1.677 1.663 1.651 1.640 1.630 1.62038 1.746 1.724 1.704 1.687 1.672 1.658 1.646 1.635 1.624 1.61539 1.741 1.719 1.700 1.682 1.667 1.653 1.641 1.630 1.619 1.61040 1.737 1.715 1.695 1.678 1.662 1.649 1.636 1.625 1.615 1.60541
1.733 1.710 1.691 1.673 1.658 1.644 1.632 1.620 1.610 1.601
自变量数目（m ） 显著性水平：α=0.1F 检验临界值表（α=0.1(b)）
42 1.729 1.706 1.687 1.669 1.654 1.640 1.628 1.616 1.606 1.596
43 1.725 1.703 1.683 1.665 1.650 1.636 1.624 1.612 1.602 1.592
44 1.721 1.699 1.679 1.662 1.646 1.632 1.620 1.608 1.598 1.588
45 1.718 1.695 1.676 1.658 1.643 1.629 1.616 1.605 1.594 1.585
46 1.715 1.692 1.672 1.655 1.639 1.625 1.613 1.601 1.591 1.581
47 1.712 1.689 1.669 1.652 1.636 1.622 1.609 1.598 1.587 1.578
48 1.709 1.686 1.666 1.648 1.633 1.619 1.606 1.594 1.584 1.574
49 1.706 1.683 1.663 1.645 1.630 1.616 1.603 1.591 1.581 1.571
50 1.703 1.680 1.660 1.643 1.627 1.613 1.600 1.588 1.578 1.568
51 1.700 1.677 1.658 1.640 1.624 1.610 1.597 1.586 1.575 1.565
52 1.698 1.675 1.655 1.637 1.621 1.607 1.594 1.583 1.572 1.562
53 1.695 1.672 1.652 1.635 1.619 1.605 1.592 1.580 1.570 1.560
54 1.693 1.670 1.650 1.632 1.616 1.602 1.589 1.578 1.567 1.557
55 1.691 1.668 1.648 1.630 1.614 1.600 1.587 1.575 1.564 1.555
56 1.688 1.666 1.645 1.628 1.612 1.597 1.585 1.573 1.562 1.552
57 1.686 1.663 1.643 1.625 1.610 1.595 1.582 1.571 1.560 1.550
58 1.684 1.661 1.641 1.623 1.607 1.593 1.580 1.568 1.558 1.548
59 1.682 1.659 1.639 1.621 1.605 1.591 1.578 1.566 1.555 1.546
60 1.680 1.657 1.637 1.619 1.603 1.589 1.576 1.564 1.553 1.543
61 1.679 1.656 1.635 1.617 1.601 1.587 1.574 1.562 1.551 1.541
62 1.677 1.654 1.634 1.616 1.600 1.585 1.572 1.560 1.549 1.540
63 1.675 1.652 1.632 1.614 1.598 1.583 1.570 1.558 1.548 1.538
64 1.673 1.650 1.630 1.612 1.596 1.582 1.569 1.557 1.546 1.536
65 1.672 1.649 1.628 1.610 1.594 1.580 1.567 1.555 1.544 1.534
66 1.670 1.647 1.627 1.609 1.593 1.578 1.565 1.553 1.542 1.532
67 1.669 1.646 1.625 1.607 1.591 1.577 1.564 1.552 1.541 1.531
68 1.667 1.644 1.624 1.606 1.590 1.575 1.562 1.550 1.539 1.529
69 1.666 1.643 1.622 1.604 1.588 1.574 1.560 1.548 1.538 1.527
70 1.665 1.641 1.621 1.603 1.587 1.572 1.559 1.547 1.536 1.526
71 1.663 1.640 1.619 1.601 1.585 1.571 1.557 1.545 1.535 1.524
72 1.662 1.639 1.618 1.600 1.584 1.569 1.556 1.544 1.533 1.523
73 1.661 1.637 1.617 1.599 1.583 1.568 1.555 1.543 1.532 1.522
74 1.659 1.636 1.616 1.597 1.581 1.567 1.553 1.541 1.530 1.520
75 1.658 1.635 1.614 1.596 1.580 1.565 1.552 1.540 1.529 1.519
76 1.657 1.634 1.613 1.595 1.579 1.564 1.551 1.539 1.528 1.518
77 1.656 1.632 1.612 1.594 1.578 1.563 1.550 1.538 1.527 1.516
78 1.655 1.631 1.611 1.593 1.576 1.562 1.548 1.536 1.525 1.515
79 1.654 1.630 1.610 1.592 1.575 1.561 1.547 1.535 1.524 1.514
80 1.653 1.629 1.609 1.590 1.574 1.559 1.546 1.534 1.523 1.513
81 1.652 1.628 1.608 1.589 1.573 1.558 1.545 1.533 1.522 1.512
82 1.651 1.627 1.607 1.588 1.572 1.557 1.544 1.532 1.521 1.511
83 1.650 1.626 1.606 1.587 1.571 1.556 1.543 1.531 1.520 1.509
84 1.649 1.625 1.605 1.586 1.570 1.555 1.542 1.530 1.519 1.508
85 1.648 1.624 1.604 1.585 1.569 1.554 1.541 1.529 1.518 1.507
86 1.647 1.623 1.603 1.584 1.568 1.553 1.540 1.528 1.517 1.506
87 1.646 1.622 1.602 1.583 1.567 1.552 1.539 1.527 1.516 1.505
88 1.645 1.622 1.601 1.583 1.566 1.551 1.538 1.526 1.515 1.504
89 1.644 1.621 1.600 1.582 1.565 1.550 1.537 1.525 1.514 1.503
90 1.643 1.620 1.599 1.581 1.564 1.550 1.536 1.524 1.513 1.503
91 1.643 1.619 1.598 1.580 1.564 1.549 1.535 1.523 1.512 1.502
92 1.642 1.618 1.598 1.579 1.563 1.548 1.534 1.522 1.511 1.501
93 1.641 1.617 1.597 1.578 1.562 1.547 1.534 1.521 1.510 1.500
94 1.640 1.617 1.596 1.578 1.561 1.546 1.533 1.521 1.509 1.499
95 1.640 1.616 1.595 1.577 1.560 1.545 1.532 1.520 1.509 1.498
96 1.639 1.615 1.594 1.576 1.560 1.545 1.531 1.519 1.508 1.497
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自由度(df)11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 n -m -1160.47360.70560.90361.07361.22061.35061.46461.56661.65861.74029.4019.4089.4159.4209.4259.4299.4339.4369.4399.4413 5.222 5.216 5.210 5.205 5.200 5.196 5.193 5.190 5.187 5.1844 3.907 3.896 3.886 3.878 3.870 3.864 3.858 3.853 3.849 3.8445 3.282 3.268 3.257 3.247 3.238 3.230 3.223 3.217 3.212 3.2076 2.920 2.905 2.892 2.881 2.871 2.863 2.855 2.848 2.842 2.8367 2.684 2.668 2.654 2.643 2.632 2.623 2.615 2.607 2.601 2.5958 2.519 2.502 2.488 2.475 2.464 2.455 2.446 2.438 2.431 2.4259 2.396 2.379 2.364 2.351 2.340 2.329 2.320 2.312 2.305 2.29810 2.302 2.284 2.269 2.255 2.244 2.233 2.224 2.215 2.208 2.20111 2.227 2.209 2.193 2.179 2.167 2.156 2.147 2.138 2.130 2.12312 2.166 2.147 2.131 2.117 2.105 2.094 2.084 2.075 2.067 2.06013 2.116 2.097 2.080 2.066 2.053 2.042 2.032 2.023 2.014 2.00714 2.073 2.054 2.037 2.022 2.010 1.998 1.988 1.978 1.970 1.96215 2.037 2.017 2.000 1.985 1.972 1.961 1.950 1.941 1.932 1.92416 2.005 1.985 1.968 1.953 1.940 1.928 1.917 1.908 1.899 1.89117 1.978 1.958 1.940 1.925 1.912 1.900 1.889 1.879 1.870 1.86218 1.954 1.933 1.916 1.900 1.887 1.875 1.864 1.854 1.845 1.83719 1.932 1.912 1.894 1.878 1.865 1.852 1.841 1.831 1.822 1.81420 1.913 1.892 1.875 1.859 1.845 1.833 1.821 1.811 1.802 1.79421 1.896 1.875 1.857 1.841 1.827 1.815 1.803 1.793 1.784 1.77622 1.880 1.859 1.841 1.825 1.811 1.798 1.787 1.777 1.768 1.75923 1.866 1.845 1.827 1.811 1.796 1.784 1.772 1.762 1.753 1.74424 1.853 1.832 1.814 1.797 1.783 1.770 1.759 1.748 1.739 1.73025 1.841 1.820 1.802 1.785 1.771 1.758 1.746 1.736 1.726 1.71826 1.830 1.809 1.790 1.774 1.760 1.747 1.735 1.724 1.715 1.70627 1.820 1.799 1.780 1.764 1.749 1.736 1.724 1.714 1.704 1.69528 1.811 1.790 1.771 1.754 1.740 1.726 1.715 1.704 1.694 1.68529 1.802 1.781 1.762 1.745 1.731 1.717 1.705 1.695 1.685 1.67630 1.794 1.773 1.754 1.737 1.722 1.709 1.697 1.686 1.676 1.66731 1.787 1.765 1.746 1.729 1.714 1.701 1.689 1.678 1.668 1.65932 1.780 1.758 1.739 1.722 1.707 1.694 1.682 1.671 1.661 1.65233 1.773 1.751 1.732 1.715 1.700 1.687 1.675 1.664 1.654 1.64534 1.767 1.745 1.726 1.709 1.694 1.680 1.668 1.657 1.647 1.63835 1.761 1.739 1.720 1.703 1.688 1.674 1.662 1.651 1.641 1.63236 1.756 1.734 1.715 1.697 1.682 1.669 1.656 1.645 1.635 1.62637 1.751 1.729 1.709 1.692 1.677 1.663 1.651 1.640 1.630 1.62038 1.746 1.724 1.704 1.687 1.672 1.658 1.646 1.635 1.624 1.61539 1.741 1.719 1.700 1.682 1.667 1.653 1.641 1.630 1.619 1.61040 1.737 1.715 1.695 1.678 1.662 1.649 1.636 1.625 1.615 1.60541 1.733 1.710 1.691 1.673 1.658 1.644 1.632 1.620 1.610 1.601 自变量数目（m ） 显著性水平：α=0.1F 检验临界值表（α=0.1(b)）
f检验临界值表怎么查 n是数据量k是自变量数目 1、找到相关系数显著性检验表; 2、然后确定自由度(n-m-1),n,m分别代表样本个数和未知量维度; 3、查找a0.01 ,a0.05,a.010对应的值; 4、将相关系数r与a比较,确定显著性水平. 我要提问t检验查表0.05和0.01怎么选择匿名分享到微博提交回答1 问: Excel相关系数的假设检验答: 详情>> 2 相关系数的假设检验回答2 3 eviews多元回归t检验和F检验临界值问题回答2 4 t 检验差 1、首先我要拿出F检验表了解自由度是多少,例如当a=0.01时,找到a=0.01的表; 2、下图红线所圈出的是以分位数为0.90,自由度为(6,8)的F分布为例.首先选择分位数为0.90的分位数表,然后找到上方一行的6,对应6下方的一列. 3、然后我们还要找到左侧一列中的8,对应8的那一行. 4、最后两者相交的那个数字就是需要查找的分位数为0.90,自由度为(6,8)的F分布的值.需要注意的是:F是一种非对称分布,有两个自由度,且位置不可互换.F分布表横坐标是x,纵坐标是y,一个分位点一张表,F0.05(7,9)就查分位点是0.05的那张表横坐标为7,纵坐标为9处的值.
=FINV(0.05,因子自由度,误差项自由度)一般取a=0.05,也可以取0.01,取决于你容忍的错误率.求出临界值后,再和F值比较如果F值>临界值表示此因子贡献显著,否则,不显著 [图文] 05时,F检验的临界值为F0.95(1,2)=18.5,下列结论正确的有().A.因子A,B均显著B.交互作用A*B不显著C A.因子A,B均显著B.交互作用A*B不显著C.因子C,D均不显著D.最优搭配为A1B2C2D2/ 此题 就看sig值就可以了,代表的就是显著性结果P值,P=0.756>0.05,表明结果没有统计学差异. 这个由你所需要的置信区间(通俗的说就是要求的准确率)来确定,一般是选择0.05,也就是你的置信几率是95%. 回归的检验首先看anova那个表,也就是f检验,那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验,如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量,这个在写数据分析结果时一般可以不报告然后看系数表,看标准化的回归系数是否显著,每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验 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
自由度(df)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 n -m -11161.448199.500215.707224.583230.162233.986236.768238.883240.543241.882218.51319.00019.16419.24719.29619.33019.35319.37119.38519.396310.1289.5529.2779.1179.0138.9418.8878.8458.8128.78647.709 6.944 6.591 6.388 6.256 6.163 6.094 6.041 5.999 5.9645 6.608 5.786 5.409 5.192 5.050 4.950 4.876 4.818 4.772 4.7356 5.987 5.143 4.757 4.534 4.387 4.284 4.207 4.147 4.099 4.0607 5.591 4.737 4.347 4.120 3.972 3.866 3.787 3.726 3.677 3.6378 5.318 4.459 4.066 3.838 3.687 3.581 3.500 3.438 3.388 3.3479 5.117 4.256 3.863 3.633 3.482 3.374 3.293 3.230 3.179 3.13710 4.965 4.103 3.708 3.478 3.326 3.217 3.135 3.072 3.020 2.97811 4.844 3.982 3.587 3.357 3.204 3.095 3.012 2.948 2.896 2.85412 4.747 3.885 3.490 3.259 3.106 2.996 2.913 2.849 2.796 2.75313 4.667 3.806 3.411 3.179 3.025 2.915 2.832 2.767 2.714 2.67114 4.600 3.739 3.344 3.112 2.958 2.848 2.764 2.699 2.646 2.60215 4.543 3.682 3.287 3.056 2.901 2.790 2.707 2.641 2.588 2.54416 4.494 3.634 3.239 3.007 2.852 2.741 2.657 2.591 2.538 2.49417 4.451 3.592 3.197 2.965 2.810 2.699 2.614 2.548 2.494 2.45018 4.414 3.555 3.160 2.928 2.773 2.661 2.577 2.510 2.456 2.41219 4.381 3.522 3.127 2.895 2.740 2.628 2.544 2.477 2.423 2.37820 4.351 3.493 3.098 2.866 2.711 2.599 2.514 2.447 2.393 2.34821 4.325 3.467 3.072 2.840 2.685 2.573 2.488 2.420 2.366 2.32122 4.301 3.443 3.049 2.817 2.661 2.549 2.464 2.397 2.342 2.29723 4.279 3.422 3.028 2.796 2.640 2.528 2.442 2.375 2.320 2.27524 4.260 3.403 3.009 2.776 2.621 2.508 2.423 2.355 2.300 2.25525 4.242 3.385 2.991 2.759 2.603 2.490 2.405 2.337 2.282 2.23626 4.225 3.369 2.975 2.743 2.587 2.474 2.388 2.321 2.265 2.22027 4.210 3.354 2.960 2.728 2.572 2.459 2.373 2.305 2.250 2.20428 4.196 3.340 2.947 2.714 2.558 2.445 2.359 2.291 2.236 2.19029 4.183 3.328 2.934 2.701 2.545 2.432 2.346 2.278 2.223 2.17730 4.171 3.316 2.922 2.690 2.534 2.421 2.334 2.266 2.211 2.16531 4.160 3.305 2.911 2.679 2.523 2.409 2.323 2.255 2.199 2.15332 4.149 3.295 2.901 2.668 2.512 2.399 2.313 2.244 2.189 2.14233 4.139 3.285 2.892 2.659 2.503 2.389 2.303 2.235 2.179 2.13334 4.130 3.276 2.883 2.650 2.494 2.380 2.294 2.225 2.170 2.12335 4.121 3.267 2.874 2.641 2.485 2.372 2.285 2.217 2.161 2.11436 4.113 3.259 2.866 2.634 2.477 2.364 2.277 2.209 2.153 2.10637 4.105 3.252 2.859 2.626 2.470 2.356 2.270 2.201 2.145 2.09838 4.098 3.245 2.852 2.619 2.463 2.349 2.262 2.194 2.138 2.09139 4.091 3.238 2.845 2.612 2.456 2.342 2.255 2.187 2.131 2.08440 4.085 3.232 2.839 2.606 2.449 2.336 2.249 2.180 2.124 2.07741 4.079 3.226 2.833 2.600 2.443 2.330 2.243 2.174 2.118 2.071 自变量数目（m ） 显著性水平：α=0.05 F 检验临界值表（α=0.05(a)）
附录 附表一：随机数表 _________________________________________________________________________ 2附表二：标准正态分布表 ___________________________________________________________________ 3附表三：t分布临界值表____________________________________________________________________ 4 附表四： 2 分布临界值表 __________________________________________________________________ 5 附表五：F分布临界值表（α=0.05）________________________________________________________ 7附表六：单样本K-S检验统计量表___________________________________________________________ 9附表七：符号检验界域表 __________________________________________________________________ 10附表八：游程检验临界值表 _________________________________________________________________ 11附表九：相关系数临界值表 ________________________________________________________________ 12附表十：Spearman等级相关系数临界值表 ___________________________________________________ 13附表十一：Kendall等级相关系数临界值表 ___________________________________________________ 14附表十二：控制图系数表 __________________________________________________________________ 15
1、首先我要拿出F检验表了解自由度是多少，例如当a=0.01时,找到a=0.01的表； 2、下图红线所圈出的是以分位数为0.90，自由度为（6,8）的F分布为例。首先选择分位数为0.90的分位数表，然后找到上方一行的6，对应6下方的一列。
3、然后我们还要找到左侧一列中的8，对应8的那一行。
4、最后两者相交的那个数字就是需要查找的分位数为0.90，自由度为（6,8）的F分布的值。
需要注意的是：F 是一种非对称分布，有两个自由度，且位置不可互换。F 分布表横坐标是x ，纵坐标是y ，一个分位点一张表，F0.05（7,9）就查分位点是0.05的那张表横坐标为7，纵坐标为9处的值。 F 检验（F -test ），最常用的别名叫做联合假设检验（英语：joint hypotheses test ），此外也称方差比率检验、方差齐性检验。它是一种在零假设（null hypothesis, H0 ）之下，统计值
服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。 F检验这名称是由美国数学家兼统计学家George W. Snedecor命名，为了纪念英国统计学家兼生物学家罗纳德·费雪（Ronald Aylmer Fisher）。Fisher在1920年代发明了这个检验和F 分配，最初叫做方差比率（Variance Ratio）。 样本标准偏差的平方，即： S2=∑(-)2/(n-1) 两组数据就能得到两个S2值 F=S2/S2' 然后计算的F值与查表得到的F表值比较，如果 F < F表表明两组数据没有显著差异； F ≥F表表明两组数据存在显著差异。
T 检验F 检验及公式 （一）t 检验 当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量n <30，那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。 t 检验是用t 分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均 数的差异是否显著。t 检验分为单总体t 检验和双总体t 检验。 1.单总体t 检验 单总体t 检验是检验一个样本平均数与一已知的总体平均数的差异是否 显 著。当总体分布是正态分布，如总体标准差σ未知且样本容量n <30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。检验统计量为： X t μ σ-= 。 如果样本是属于大样本（n >30）也可写成： X t μ σ-= 。 在这里，t 为样本平均数与总体平均数的离差统计量； X 为样本平均数； μ为总体平均数； X σ为样本标准差； n 为样本容量。 例：某校二年级学生期中英语考试成绩，其平均分数为73分，标准差为17分，期末考试后，随机抽取20人的英语成绩，其平均分数为79.2分。问二年级学生的英语成绩是否有显著性进步？ 检验步骤如下： 第一步 建立原假设0H ∶μ=73 第二步 计算t 值
79.273 1.6317X t μ σ--= = = 第三步 判断 因为，以0.05为显著性水平，119df n =-=，查t 值表，临界值 0.05(19) 2.093t =，而样本离差的t =1.63小与临界值2.093。所以，接受原假设， 即进步不显著。 2.双总体t 检验 双总体t 检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t 检验又分为两种情况，一是相关样本平均数差异的显著性检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。二是独立样本平均数的显著性检验。各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本。该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。 现以相关检验为例，说明检验方法。因为独立样本平均数差异的显著性检验完全类似，只不过0r =。 相关样本的t 检验公式为： X X t = 在这里，1X ，2X 分别为两样本平均数； 12X σ，2 2 X σ分别为两样本方差； γ为相关样本的相关系数。 例：在小学三年级学生中随机抽取10名学生，在学期初和学期末分别进行了两次推理能力测验，成绩分别为79.5和72分，标准差分别为9.124,9.940。问两次测验成绩是否有显著地差异？ 检验步骤为： 第一步 建立原假设0H ∶1μ=2μ 第二步 计算t 值 X X t =
临界： 临界是指由某一种状态或物理量转变为另一种状态或物理量的最低转化条件；或者由一种状态或物理量转变为另一种状态或物理量。 ①每种物质都有一个特定的温度，在这个温度以上，无论怎样增大压强，气态物质不会液化，这个温度就是临界温度。 ②通常把在临界温度以上的气态物质叫做气体，把在临界温度以下的气态物质叫做汽体。 导体由普通状态向超导态转变时的温度称为为超导体的转变温度，或临界温度，用Tc 表示． 生态学释义：在生态学中指生物进行正常生命活动（生长、发育和生殖等）所需的环境温度的上限或下限。 临界值： 临界值是指物体从一种物理状态转变到另外一种物理状态时，某一物理量所要满足的条件，相当于数学中常说的驻点。因此利用临界状态求解物理量的最大值与最小值，就成了物理中求解最值的一种重要的方法。有人认为利用临界状态求解最值应谨慎，首先须分清两状态之间的关系。 f检验临界值表怎么查： 1、首先我要拿出F检验表了解自由度是多少，例如当a=0.01时,找到a=0.01的表； 2、下图红线所圈出的是以分位数为0.90，自由度为（6,8）的F 分布为例。首先选择分位数为0.90的分位数表，然后找到上方一行
的6，对应6下方的一列。 3、然后我们还要找到左侧一列中的8，对应8的那一行。 4、最后两者相交的那个数字就是需要查找的分位数为0.90，自由度为（6,8）的F分布的值。 需要注意的是：F是一种非对称分布，有两个自由度，且位置不可互换。F分布表横坐标是x，纵坐标是y，一个分位点一张表，F0.05（7,9）就查分位点是0.05的那张表横坐标为7，纵坐标为9处的值。 首先计算出大方差数据的自由度和小方差数据的自由度 然后计算出F值 查F表 表中横向为大方差数据的自由度；纵向为小方差数据的自由度。 将自己计算出来的F值与查表得到的F表值比较，如果 F < F表表明两组数据没有显著差异； F ≥ F表表明两组数据存在显著差异
卡方检验临界值表 自由度显著性水平（a ） 0.50 0.25 0.10 0.05 0.03 0.01 1 0.455 1.323 2.706 3.841 5.024 6.635 2 1.386 2.77 3 4.605 5.991 7.378 9.210 3 2.366 4.108 6.251 7.815 9.348 11.345 4 3.357 5.38 5 7.779 9.488 11.143 13.277 5 4.351 6.62 6 9.236 11.070 12.833 15.086 6 5.348 7.841 10.645 12.592 14.449 16.812 7 6.346 9.037 12.017 14.067 16.013 18.475 8 7.344 10.219 13.362 15.507 17.535 20.090 9 8.343 11.389 14.684 16.919 19.023 21.666 10 9.342 12.549 15.987 18.307 20.483 23.209 11 10.341 13.701 17.275 19.675 21.920 24.725 12 11.340 14.845 18.549 21.026 23.337 26.217 13 12.340 15.984 19.812 22.362 24.736 27.688 14 13.339 17.117 21.064 23.685 26.119 29.141 15 14.339 18.245 22.307 24.996 27.488 30.578 16 15.338 19.369 23.542 26.296 28.845 32.000 17 16.338 20.489 24.769 27.587 30.191 33.409 18 17.338 21.605 25.989 28.869 31.526 34.805 19 18.338 22.718 27.204 30.144 32.852 36.191 20 19.337 23.828 28.412 31.410 34.170 37.566 21 20.337 24.935 29.615 32.671 35.479 38.932 22 21.337 26.039 30.813 33.924 36.781 40.289 23 22.337 27.141 32.007 35.172 38.076 41.638 24 23.337 28.241 33.196 36.415 39.364 42.980 25 24.337 29.339 34.382 37.652 40.646 44.314 26 25.336 30.435 35.563 38.885 41.923 45.642 27 26.336 31.528 36.741 40.113 43.195 46.963 28 27.336 32.620 37.916 41.337 44.461 48.278 29 28.336 33.711 39.087 42.557 45.722 49.588 30 29.336 34.800 40.256 43.773 46.979 50.892 31 30.336 35.887 41.422 44.985 48.232 52.191 32 31.336 36.973 42.585 46.194 49.480 53.486
①每种物质都有一个特定的温度，在这个温度以上，无论怎样增大压强，气态物质不会液化，这个温度就是临界温度。 ②通常把在临界温度以上的气态物质叫做气体，把在临界温度以下的气态物质叫做汽体。 导体由普通状态向超导态转变时的温度称为为超导体的转变温度，或临界温度，用Tc 表示． 生态学释义：在生态学中指生物进行正常生命活动（生长、发育和生殖等）所需的环境温度的上限或下限。 临界值： 临界值是指物体从一种物理状态转变到另外一种物理状态时，某一物理量所要满足的条件，相当于数学中常说的驻点。因此利用临界状态求解物理量的最大值与最小值，就成了物理中求解最值的一种重要的方法。有人认为利用临界状态求解最值应谨慎，首先须分清两状态之间的关系。 f检验临界值表怎么查： 1、首先我要拿出F检验表了解自由度是多少，例如当a=0.01时,找到a=0.01的表； 2、下图红线所圈出的是以分位数为0.90，自由度为（6,8）的F 分布为例。首先选择分位数为0.90的分位数表，然后找到上方一行的6，对应6下方的一列。 3、然后我们还要找到左侧一列中的8，对应8的那一行。 4、最后两者相交的那个数字就是需要查找的分位数为0.90，自
由度为（6,8）的F分布的值。 需要注意的是：F是一种非对称分布，有两个自由度，且位置不可互换。F分布表横坐标是x，纵坐标是y，一个分位点一张表，F0.05（7,9）就查分位点是0.05的那张表横坐标为7，纵坐标为9处的值。 首先计算出大方差数据的自由度和小方差数据的自由度 然后计算出F值 查F表 表中横向为大方差数据的自由度；纵向为小方差数据的自由度。 将自己计算出来的F值与查表得到的F表值比较，如果 F < F表表明两组数据没有显著差异； F ≥ F表表明两组数据存在显著差异
f检验临界值表怎么查 F检验法是英国统计学家Fisher提出的，主要通过比较两组数据的方差，以确定他们的精密度是否有显著性差异。至于两组数据之间是否存在系统误差，则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后，再进行t检验（明天分享） 我们看下F检验的步骤： 1）求出两个实验室（两组数据）的标准偏差，S1、S2， 定义F=S12/S22 其中S12≥S22 （2）查F分布表,得到Fα/2(n1-1，n2-1)的值。 若F≤ Fα/2(n1-1，n2-1) 则说明二者的精密度之间不存在显著性差异； 反之，则存在显著性差异。 实例讲解：
同一含铜的样品，在两个实验室，分别测定5次的结果见下表.用F 检验法判断这两个实验室所测数据的精密度是否存在显著性差异。 第一步：计算F F=S12/S22=0.001482/0.000842=3.0896 第二步：查表,查F的临界值 n1=n2=5（查表的时候是n1-1=n2-1=4） 查表F临界=6.39 第三步：比较F和F临界的值，判断精密度是否有显著差异： F≤F临界 两个实验室的精密度无显著差异（显著水平为0.05） 对各效应进行F测验采用的F值计算公式应视各项均方的期望值而定，用因素A、因素B各自的均方除以随机误差项的均方，得到各自的F 值。如果F值对应的p-value< 0.05,或者F值大于显著水准α下的F
分布临界值，则说明对应的因素各水平间差异显著。 在我们使用SPSS开展方差分析时，SPSS会直接输出显著性P值，我们只需判断显著性P值是否小于显著水准α。如果P值小于α值，则说明组间存在显著差异；反之。
目录 附表一：随机数表 _________________________________________________________________________ 2附表二：标准正态分布表 ___________________________________________________________________ 3附表三：t分布临界值表____________________________________________________________________ 4 附表四： 2 分布临界值表 __________________________________________________________________ 5 附表五：F分布临界值表（α=0.05）________________________________________________________ 7附表六：单样本K-S检验统计量表___________________________________________________________ 9附表七：符号检验界域表 __________________________________________________________________ 10附表八：游程检验临界值表 _________________________________________________________________ 11附表九：相关系数临界值表 ________________________________________________________________ 12附表十：Spearman等级相关系数临界值表 ___________________________________________________ 13附表十一：Kendall等级相关系数临界值表 ___________________________________________________ 14附表十二：控制图系数表 __________________________________________________________________ 15
f检验临界值表怎么查 请看统计实务P238页的附表1,是关于Z分布查表方法,注意表下面的图。 本表中,如果显著性水平a=0.05,则1-a=0.95,由于Z分布是对称图形,用0.95/2=0.475,到表中找0.475,可以看到表的行和列值是1.96,即为Z在0.05显著性水平上的临界值。 对于卡方分布,即附表2,行显示显著性水平,列显示自由度,所以如果显著水平为0.95,自由度为5,则卡方值为1.145,对于附表5,即t值表,如果a=0.10,因为从该表中可以看出行表示显著性水平,列表示自由度。所以自由度为5时,t值为2.015。 本例中要求的相关系数临界值r0是多少?已知f=n-2=8- 2=6,若α=0.05,则查表知r0=0.707.利用所求回归直线方程预测成本会存在一定的误差,为了鉴别回归直线对预测值的可能的波动范围,需要计算直线数值与实际值之间的标准差.标准差表明回归直线周围个体数据点的密集程度.标准差的计算公式为:在正常的分布条件下,一般要求实际值位于置信区间的概率应该在95%以上,这个区间应为Y±2S,从而置信区间的上下限为Y1=a+bX+2S,Y2=a+bX-2S.将有关数据代入标准差计算公式。
单尾和双尾取决于H0。 1、当H0使用等号而H1使用不等号时，进行双尾检查。 2、H0为定向时，单尾检查。 临界值是与当前t值相比的临界t值。H0：零假设，零假设----零是相关系数为0，表示两个变量不相关。部门H1：备用假设。 H0和H1是完整的事件组，彼此相对，并且仅建立了其中一个；建立假设时，首先确定备用设备H1，然后确定H0，并确保“ =”始终在H0上；通常需要反驳原始的H0，并且需要支持H1；假设检验仅提供反对原始假设的证据。