spss检验是否存在显著差异,spss显著性检验结果怎么看

　　附加电源装置(辅助电源装置的缩写)独立样本T检验后自动识别显著性环境：

　　大蟒下安装安装包

　　点安装openpyxl

Note

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　　关闭文件(EXCEL)文件将斯帕斯独立样本T检验结果拷贝到超过的工作表一流的单元格中将斯帕斯组统计的结果拷贝到超过的床单M3单元格中在下面的代码中修改设置中的参数并修改表名称并运行在超过中按颜色进行筛选得到显著性结果

python代码

　　从openpyxl.styles导入颜色从openpyxl.styles导入图案填充##设置SIGF=0.05 # F检验显著性阈值SIGT=0.05 # T检验显著性阈值ct1=图案填充(fill _ type= solid ，start_color=FFFF00) # SIGT显著性标记标记样式ct2=图案填充(fill _ type= solid ，start_color=66FF99) #节点显著性标记样式ct3=图案填充(fill _ type= solid ，start_color=99CCFF) #方差显著性标记样式file=Z:Research _Project可控性DTI_resultslow_148 -副本. xlsx #要处理的文件WSLEN=300 #工作簿行数# 打开工作表WB=打开pyxl。load _ workbook(文件)#从工作簿中得到表单的名字打印(WB。工作表名称)ws=WB。主动ws 2=WB。get _ sheet _ by _ name( CN _ MCI独立样本T检验)var=ws2[ A ]var 2=ws2[ B ]var 3=ws2[ M ]sigF=ws2[ D ]sigT=ws2[ G ]ws2。column _ dimensions[ H ].宽度=17ws 2。column _ dimensions[ I ].宽度=17ws 2。column _ dimensions[ J ].宽度=17ws 2。column _ dimensions[ K ].宽度=17ws 2。column _ dimensions[ J ].hidden=true ws 2。column _ dimensions[ K ].hidden=true ws 2。column _ dimensions[ P ].宽度=17ws 2。column _ dimensions[ Q ].宽度=17ws 2。column _ dimensions[ R ].width=17for i in range(4，WSLEN，2): var[i 1].value=var[i].sigF[i]的值。值SIGF: if sigT[i 1].value SIGT: print(var[i 1].value，end=，)#打印显著性节点sigT[i 1].填充=ct1 #标记显著性var[i 1].fill=ct2 var2[i 1].fill=ct3 var3[i].fill=ct2 var3[i 1].fill=ct2 elif sigT[i].value SIGT: print(var[i].value，end=，)#打印显著性节点sigT[i].填充=ct1 #标记显著性var[i].填充=ct2 #标记节点var2[i].fill=ct3 var3[i].fill=ct2 var3[i 1].fill=ct2wb.save(文件)