请问心理学统计中的“主效应边缘显著”是什么意思？它的P值临界值是不是还是0.05？ 一个自变量主效应显著意味着该自变量的各个水平在其它自变量的所有水平上的平均数存在差异。边缘显著也就是说没到显著性差异，接近显著性差异。
统计学中的F值、P值和r分别表示什么意思，怎么求 F值时F检验的统计量值，F=MSR/MSE，其中MSR=SSR/自由度，MSE=SST/自由度，一般大于给定阿尔法相对的F量时说明显著.P值是指（F检验或者T或者其余检验量）大于所求值时的概率，一般要小于于给定α就说明检验显著.p=P(|U|>；=|u|)=|uα/2|)=αr值是拟合优度指数，用来评价模型的拟合好坏等，取值范围是【-1，1】，越接近正负1越好.R平方=SSR/SST.其中SSR是回归平方和，SST是总离差平方和
求问统计学里的P值是什么含义？请用通俗易懂的语言解释，谢谢！ 专业上，p值为结果可信程度的一个递e69da5e887aa3231313335323631343130323136353331333431363030减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果。当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。扩展资料所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况。
请问心理学统计中的“主效应边缘显著”是什么意思？它的P值临界值是不是还是0.05。 请问心理学统计中的“主效应边缘显著”是什么意思？它的P值临界值是不是还是0.05.请问心理学统计中的“主效应边缘显著”是什么意思？它的P值临界值是不是还是0.05？。
