多因素方差分析单个有显著交互不显著
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/02 01:25:46
可以试着做一下,不过今天没时间,如果你不急的话,可以考虑接任务.
三因素的主效应、交互效应都不显著,说明三个因素不是影响因变量的主要元素.这样其他的就没有什么可报告的了.
SIG对应的是F统计值的概率,二者只是呈现的维度不同,但是结果一致,所以你只要看SIG就可以啦
做不了,你的残差自由度为0你这正交设计要有正交设计表的,不是随便做试验的啊再问:啊,这样啊,晕死了,这正交表有错?别人教材ppt里面的...........你能帮我找张对的么再答:你不求交互啊,那可以
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
2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非
用分析---一般线性模型-----单变量再问:我是菜鸟,能具体一点吗?是不是性别做T检验,其他几个因素用单因素方差分析,然后再用多因素方差分析做交互作用啊?
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
试了试,直接键入就可以了,键盘上有这个符号的.
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
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
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:
单因素方差分析和T检验没有差别有要记住[T(n)]^2~F(1,n)即若t统计量服从自由度为n的T分布,则它的平方服从自由度为1,n的F分布单因素方差分析得到的是这里的F,(单因素嘛,第一个自由度是2
spss的做法,因为是重复测量,这时候有多少个水平就有多少列被试内的变量要输入,这里是4*3共十二列,可分别命名为a1b1,a1b2,a1b3,a2b1,a2b2,a2b3,a3b1,a3b2,a3b
你想怎么调整,请详细介绍你的研究一般多因素方差分析不涉及调整这个概念再问:我可不可以把题目数据里的年龄,和时间分别分为几个水平,然后再用spss的多因素方差分析,如果是这样做,我要怎么弄呢?再答:年龄
多因素方差分析是要看交互作用的.重复性是考察计量标准对一个被检对象的多次测量的偏差数值,采用类似标准偏差计算公式计算;采样次数不小于6次
被试量比较少呀,A、B、C都不显著.
因素对结果影响都不显著.究其原因可能是本例试验误差大且误差自由度小,使检验的灵敏度低,从而掩盖了考察因素的显著性.由于各因素对结果影响都不显著,不必再进行各因素水平间的多重比较此时,可直观的判断