方差分析中F值是指啥

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

单侧置信区间的提出,是因为在实际问题中,我们关心的仅是某些未知参数的上限或下限.如金属强度,人们希望越大越好,那么下限就是重要指标；毒性越小越好,上限就是重要指标.这些时候常用单独置信区间.

只要4个变量就可以了~一个是成绩、一个是A、一个是B、最后一个是被试者~成绩不用说~就是两个被试在不同条件下的成绩~这是因变量~A有三个水平~那么录入只有3种值~1、2、3~B有四个水平~那么录入1、

两个定性变量的相关性分析不能采用方差分析,因为方差分析的因变量必需是定量的（自变量可以是定性的,也可以是定量的）.两个定性变量之间的相关性（或独立性）一般可以采用spss的交叉表（Crosstab）来

F越大,越有显著性,F很大,没任何问题,好比就是P值很小,百万分之一,你能说P就有问题吗?这是一个道理的F的大小,你可以去查表,看F统计量的分布,等我经常帮别人做这类的数据分析的

一般线性模型包含了单向方差分析,当只考虑单个变量对单个结果的影响时,可以采用单向方差分析,亦可以采用一般线性模型,结果是等价的但是当考虑多个分组变量对多个因变量或者对一个因变量的时候,采用一般线性模型

1)、Mean:平均数,均数2)、Std.Deviation:标准差3)、Std.Error：标准误4)、ConfidenceIntercalforMean：均数的可信区间5)、LowerBound：

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.

“*”对应的是显著性水平.如果我没有记错的话,“**”代表在0.01显著性水平下显著；“*”代表在0.5显著性水平下显著,“.”代表在0.1的显著性水平下显著.你看到的参考文献带“*”,说明它在0.0

你应该把原始数据给出,应该是用单项方差分析statistics--comparemeans--onewayANOVA,先做方差齐性检验,Options——Homogeneityofvariance,p

24那个应该是误差自由度根据RNM-RN=24RN=2x3=6M=5被试数=RNM=30人以上是我的思路,不一定正确,可供讨论

方差分析只能判别该因素是否存在显著影响,而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系,F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义,而且对于不同的F值大小,存在不同的自由度,而不同的自由度之间是不能相

举一个例子有利于你的理假设有5个组,分别为x1,x2,x3,x4,x5;其平均值分别为：x1=80,x2=100,x3=97,x4=92,x5=95；标准差不管它.首先排序,按照由大到小的顺序排列,因

F=MS组间/MS组内B

方差分析：根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分,比较它们之间的大小并用F检验进行显著性检验的方法.又称“变异数分析”或“F检验”,是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验.F值是两个均方的比值

spss方差分析时,输出的F值不带“*”.你看到有的文献上有带“*”的f值,那是人为标上去的,用于提示读者注意这个f值已经超过了预定的临界值（国内文献的方差分析多为手工计算,无法计算f值所对应的P值）

这两个的分析思路是不一样的.一般来说,Anova的分析中显著性会高很多,而你说的一般线性分析求的是主效应,它的显著性比ANOVA受到的影响因素更多一些,因此也更低一点.但是,从规范的统计学分析而言,一

用SPSS

η^2=SS组间/SS总体那么η=（SS组间/SS总体）^0.5是用来评价方差分析效果的一个指标,但不常用方差分析效果也有不少理论啦,这个是其中一种,显著性的标准也不相同.j.coben认为η^2=0

查表一般选0.01,0.05,0.1三种显著水平,当然还要知道第一,第二自由度.查表得出F值,不过一般软件都是将F值算出P值,然后跟0.01,0.05,0.1进行比较,如果小于这三个值,那就拒绝原假设