多因素方差分析怎么有些项目不显示

只要在1－7个列中,同处一列的就是没有差异,你的表中,左边从9往下一直到12是按平均数从小到大排列的,9、20、16、8、14、13、3之间是没有差异的,9和1以下的都有差异；20、16、8则和6以下

duncan检验是一种事后检验,就是说在自变量主效应已经确定显著的情况下,看各个水平之间具体是哪几个间有差异你这里的编号1——5就是各处理水平,表里面纵列的1,2,3（alpha=0.05的子集下面）

可能因为你的数据不是正态分布,所以用方差分析不准确,不知道你在用方差前是否检测其正态性.因为我看你的数据大多是0,所以很可能不是参数,要用非参数的分析才准确.

看交互作用的显著性,若结果报表的交互作用那一栏sig值小于0.05,则认为交互作用显著

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？

既然是单因素方差分析,那么你的数据组成：123早上0.10.40.5下午0.20.30.6只包含一个因素,就是时间因素,你可以定义早上为1,下午为2,每个时间具有3个重复,那么输入如下1..0.11.

统计——方差分析——双因子,也可考虑做两个因子的DOE,他们都将对两个因子的主效应及交互效应作出检验.

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

多因素方差分析是研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响.而协变量是存在于协方差分析中人们往往比较难以控制的因素.举个例子说,用了几种不同的教学方法来给40名学生教英语,另外还知道这40名

组间的P=0,说明你的三组样本数据之间存在显著差异,但不能了解是其中何种两组数据造成的；多重比较后,可以看出第一组数据和第二组数据之间,p=0.698>0.05,说明这两组数据没有显著差异,而这两组数

SPSS统计软件的onewayANOVA在方差不齐时是可以使用的,此时你应该使用Brown-Forsythe或Welch的修正值.当你想看哪两组有差异时,可以使用onewayANOVA再问：估计要用到

你看的结果不太对,看多元的结果.我经常做数据分析的,我相信你能找到.

可能是,你选择的控制变量个数只有一个,用单因素方差分析,不需要用多因素方差分析.但更可能是你的观测变量不是定距型及以上变量,软件不接受.选择与变量有关系的因素,通常参考别人的研究经验和自己的经历.

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

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

要是方法对的话,可能就是真的在五个组别里面没有显著差异,可以追加个两两对照的,也许其中某两个组别之间存在显著差异,不然就只能在追加样本量了再问：我本来想用因子分析，但是要求是正数？再答：单因素方差分析

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