多元方差分析没有区别,为什么单因素方差分析有区别

方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法.它是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型自变量是否有显著影响.单因素方差分析基本思想：数据的误差即总误差平方和分为组间平方和组内平方和,

对交互作用做一个补充说明：交互作用指的是两个因素在对方的不同水平上的呈现出的效应存在差异,A和B各有两个水平,则A1在B因素上的效应情况与A2在B因素上的效应情况存在差异,反之也存在,这就说明存在交互

完全随机设计方差分析和随机区组设计资料方差都属于单因素方差分析.完全随机设计与随机区组设计的区别在于：1.完全随机设计没有把混杂因素（如年龄、体重等）考虑进去,而随机区组设计通过设置区组而使得混杂因素

看p值,就整体而言认为你的组与组之间的因变量的总体均值向量有差异.就是你的组与组的均值不同.ppv课学习网站.再问：那请问Pillai的跟踪Wilks的LambdaHotelling的跟踪Roy的最大

交互效应和单独一个因素的效应地位是不相同的按照惯例如果交互作用不显著确实没有必要列出来,但是单因子的主效应即使不显著也要列出来,因为它是作为一个因子本身存在的,而交互作用只是隐含的.另外同样的,如果交

第一个表主体因子是对数据的描述,没有大的意义,只是看一下你需要检验的变量的基本情况第二个表和第三个表是关键的第二个表多变量检验是用来比较主因子是否显著的,从表中可以看出,性别变量在你的因变量中存在显著

根据要求来,方差不知道的话就选单因素

方差分析表中的SS表示平方和,MS表示均方,F是组间均方与组内均方的比例,P-value表示在相应F值下的概率值,Fcrit是在相应显著水平下的F临界值,在统计分析上可以通过P-value的大小来判断

我大田试验有21个玉米品种,我测得它们根的含Hg量,现在我想分析这些品种的Hg的含量是否达到显著的差异.这个假设本来就有问题,是否存在显著差异至少也得有两组样本才能说这句话,t检验就是检验两个样本君之

第一张表是方差齐性检验,SIG=0.459>0.05,表明方差相等.第二张表是方差检验,SIG=0.272>0.05,表明各个年龄组间无显著差异.

好像确实是一个方程组,先根据MS列一个未知数方程,再想办法求组间平方和,也可以用Eview软件来做,非常简单

打开SPSS在分析中找均值分析再点击单因素方差分析就可以了

一是可能试验方案设计不合理,组与组之间本身就没有差异；二是误差太大,也就是误差均方太大,引起F值减小.

单因素完全随机由于组内变异完全是个体间的差异,因此可以认为是随机误差.而组间变异反映组间均数的差异,其可能仅仅包含随机误差,这时零假设成立.也可能除随机误差外,还包含处理的效应,这时则备择假设成立.完

方差分析是一种常用的统计技术,是在相同的方差假设下,检验多个正态均值是否相等的一种统计分析方法,其目的就是用来比较各个总体的均值是否一致的问题.\x0d而单因子方差分析就是考虑一个因子A的不同水平对考

t检验用于比较两组均数是否有差异：单因素方差分析用于比较三组及以上均数是否有差异.如果有其他统计问题可以在我的百度空间留言.

spss因子分析中有一项是直接可以输出各因子的得分的就是后面多出的新变量以factor开头的就是各因子的得分然后你就直接把这些因子得分当成普通变量进行后续的方差分析这些就可以了

就是P,说明存在显著表2是两两比较,sig再问：http://zhidao.baidu.com/question/1690282184591945388.html?quesup2&oldq=1这也是很

从你的结果表来看,应该是你的原始数据之间没有变化,造成了各项的平方和为0,而0不能当分母,所以F值和Sig.值不能显示.F值等于第二张表格前两项的MeanSquare之比.你最好提供原始数据,看看是什

将数据中心化再问：什么时候需要将数据中心化？将数据中心化有什么意义？再答：让数据集中呗，好解释等原因