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关于下表,错误说法是( )
A. 这是单因素方差分析的输出结果
B. 表中 F< F crit, 与 P-value 大于显著性水平是等价的
C. 表内组间均方差没有显著大于组内均方差
D. 由于组内SS数值显著大于组间SS,因此可以推断不同分类对于数值变量是有显著影响的
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在该问题的方差分析中,如果检验得到的p值=0.729793>显著性水平a,则说明比较的两样本均值没有显著差异,反之,存在显著性差异。另外,F值与某显著性水平下拒绝原假设的临界值作比较,也可以判定显著与否。

正确答案是:D

专业分析:

A: 这是单因素方差分析的输出结果 - 这个说法是正确的。表格展示的是单因素方差分析(ANOVA)的典型输出结果,包括组间和组内的平方和(SS)、自由度(df)、均方(MS)、F值(F)、临界值(F crit)和P值(P-value)。

B: 表中 F < F crit, 与 P-value 大于显著性水平是等价的 - 这个说法也是正确的。当F值小于F crit时,意味着在给定显著性水平下,无法拒绝原假设,这与P-value大于显著性水平(通常是0.05)是等价的。

C: 表内组间均方差没有显著大于组内均方差 - 这个说法也是正确的。均方差(MS)是平方和(SS)除以自由度(df)的结果,如果组间均方差没有显著大于组内均方差,那么F值就不会显著大于1,意味着组间差异不显著。

D: 由于组内SS数值显著大于组间SS,因此可以推断不同分类对于数值变量是有显著影响的 - 这个说法是错误的。单因素方差分析的目的在于比较组间均方差和组内均方差,而不是直接比较组间SS和组内SS。即使组内SS数值显著大于组间SS,也不能直接推断不同分类对数值变量有显著影响。我们需要看的是F值和P-value来判断是否存在显著差异。