多元方差分析 交互项显著
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/28 04:03:19
不显著就应该剔除,除非你想硬塞进这个自变量,那你只有改数据了
两因素方差分析,可以用独立样本T检验啊,方差齐性和非齐性都是可以的
交互作用的方法是生成新变量,就是你所说的“A*B”,换句话说,交互作用的那个变量就是原来变量A和B的乘积.但是在分析交互作用的时候,通常既要有原来的变量,也要有新生成的交互变量,切记不要把原来的变量忘
简单效应分析是在做方差分析后,知道交互作用存在才做的.所以你的这种情况应该做简单效应分析.用F检验做三组或三组以上数据的均数比较,发现有显著差异时,不能确定是其中哪两组的均数有差异,就需要用“多重比较
方差分析中采纳我的吧.
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
你这里面从各个变量的t检验看显然有变量不显著,把这些变量剔除掉重新建立新的回归模型就是了,哪儿有在这种伪回归的情况下纠结方差分析是不是显著的……再问:那有无回归模型显著,但有个别变量不显著的情况,请教
一般情况下,两个因素如果有交互作用,就要开始做简单效应分析,即控制其中一个因素,看另一个因素的差异是否显著.比如说这两个因素是2x2的设计,一共4个水平,做简单效应分析来知道这4个水平相互间的差异是否
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
SPSS方差分析结果是否显著性,就是看F值的大小和N,它们决定了显著水平的高低.
除了仿制药和原研药的区别以外,还有处理因素的差别,受试者的差别,因此需要多因素方差分析!
是的,需要用多重比较,多重比较的方法随便选哪个,如果方差检验齐性通过选择多重比较中上面的方法,如果方差检验齐性没通过选择多重比较中下面的方法再问:能不能详细说一下多重比较的方法和步骤,多谢多谢~再答:
这种情况不实和,标星号,标字母比较好!
t检验用以进行参数显著性假设检验方差分析用以判别影响变量的因素是都是显著的直线回归用以得到两个变量之间的线性关系多元线性回归用来分析一个变量与多个变量之间的关系,它是直线回归的扩展.在线性回归中,t检
这句话分两种情况考虑,第一,在一元线性回归的情况下,由于只有一个系数需要检验,所以回归方程的F检验与系数的T检验的结果是一直的.第二,在多元线性回归的情况下,方程总体的线性关系检验不一定与回归系数检验
就说明你的交互作用可能有A1B1,A1B2,A1B3,A2B1.这几种处理水平结合引起的!这个没有什么的!你就需要探究这几种处理结合的差异.是不是有其他潜变量的影响.
请问你这个分析是各个指标分开分析吧?请问具体的要求什么样的分析结果?多元方差分析的步骤:多元方差分析,采用Multivariate(单变量)进行方差分析Ⅰ选择Explore命令,指定所有的因变量为分析
这个没有关系的啊再问:2×4的重复测量方差分析。组间因素是三个干预组,一个空白组;组内因素是前后测。因为交互作用显著,所以想接下来进行简单效应分析。想从两个角度进行:1.看各组前后测配对t检验。这个没
被试量比较少呀,A、B、C都不显著.