重复性方差分析与双因素方差分析的差别

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

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、

不是很准确,统计学中的所有统计分析,包括相关分析、因素分析等,首先需要保证变量之间理论或事实相关,否则研究将毫无意义.比如天气变化和股市变化之间也许你用统计分析也能找到相关性,但是这是毫无意义的无稽之

双因素方差分析方差非齐性,我一般就不用它了,请用非参数检验.如果你就是想分析它们之间的交互作用,请补数据吧.equaivariancenotassumed里有很多种方法,其实也就是算法的不同.你们行业

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

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.

试了试,直接键入就可以了,键盘上有这个符号的.

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

方差分析后数据没有差异就没有必要再做独立样本t检验了,如果做需要修正p值.再问：谢谢！如果方差不齐，用单因素方差分析tamhanesT2检验可以吗？

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

输入区域B2:D12每一样本的行数应该是总行数的约数之一例如总行数为10,那么这里就只能填1,2,5,10之一.

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

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

无所谓是否准确方差不齐的时候,用Kruskal-Wallis齐的时候,用方差分析我帮别人做分析的时候,都是要先去做方差齐性检验的原理见书,主要是编秩,太多了写不下

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

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

你对问题描述不清楚,难以回答.你的情况就属于双因素方程分析,但不属于重复测量,重复测量的话,比如因变量要测量多次.

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