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2013-05-23 12:21
求翻译：However, if the data cannot be verified to meet the normal conditions, steady type of the data will be greatly reduced, especially when the significance level is relatively low. But if the data are consistent with a normal distribution and alpha value of at least 0.05, the test pattern is still quite robust and reliabl是什么意思？ 待解决
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However, if the data cannot be verified to meet the normal conditions, steady type of the data will be greatly reduced, especially when the significance level is relatively low. But if the data are consistent with a normal distribution and alpha value of at least 0.05, the test pattern is still quite robust and reliabl
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
然而，如果数据不能被验证，以满足正常条件下，稳定型数据将大大降低，特别是当显着性水平是比较低的。
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2013-05-23 12:23:18
然而，如果数据不可能被核实符合正常情况，很大地将减少数据的平稳的类型，特别是当显著性水平相对地低。但是，如果数据与正态分布和阿尔法值是一致的为至少0.05，测试图形卡仍然是相当健壮和可靠的。
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2013-05-23 12:24:58
然而，如果数据不可能被核实符合正常情况，很大地将减少数据的平稳的类型，特别是当显著性水平相对地低。 但，如果数据与正常分配和阿尔法值是一致的为至少0.05，测试图形卡仍然是相当健壮和可靠的。 如果两个原物有变化同样 ( 变化同质性 )，可以使用f测试，但试验将证明极端强壮，并且非抵抗状态，可以是使用的t测试，替换巴特利特检查。
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2013-05-23 12:26:38
然而，如果不能满足正常的条件下，稳定的数据的类型将会大大降低验证数据，尤其是当显著性水平相对较低。但如果数据符合正态分布和 alpha 值为至少 0.05，测试模式仍然是相当稳健和可靠。如果双方原来有相同的方差 （方差齐性），可以使用 f-检验，但测试将显示极端的鲁棒性和非耐的非常状态可以是比较采用的 t 检验，取代 Bartlett 检验。
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2013-05-23 12:28:18
然而，如果数据不能被确认满足正常条件，数据的稳的类型将大大地被减少，尤其意义水平是相对低的时。但是如果数据与至少 0.05 的一种正态分布和开端价值一致，测试模式还相当是强壮和可靠的。如果原件有相同的差异 ( 差异的齐次性 )， f-test 可以被使用，但是测试将显示极端有力和这非常州 non- 抵抗，可以被使用 t 测试，接替巴特利特检验。
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