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双因素方差分析结果分析

1. 时间和温度对因变量的影响无统计学意义(p大于0.05)2. 因变量的变异的42.3%可以由时间和温度来解释,尚存在其它因素.3. 你这个做的应该是一般线性回归分析

1、确保数据满足平行性假设的前提下,用协方差分析进行检验, 在菜单栏上执行:analyse--GLM--univariate. 2、将变量放入各自的框中,从上到下依次是:因变量、固定因素、斜变量(连续变量). 3、点击model按钮,进入model对话框,在custom模式下,设置type为main effect,将两个变量放入模型. 4、点击options按钮,设置输出的参数,下幅图是设置的参数. 5、点击ok开始处理数据,并输出结果就完成了.

如果是被试间,看各主效应、交互作用的F值和Sig值,Sig小于0.05就是存在效应

无重复的双因素方差分析:处理组、配伍组,也即将试验因素的作用体现的更明显,可以看出两因素的独立作用与交互作用 3

1) 可加性:处理效应与环境效应(误差)是可加的.这是由于我们据以进行方差分析的模型就是线性可加模型,所以可加性特性是方差分析的主要特性. 2) 正

校正模型自由度df=71个,这个是总的,只有这么多.而各项自由度总计=1+5+11+55=72个.误差项自由度=校正模型自由度-各项自由度总计=71-72=-1.统计分析中没有-1这个自由度概念,所以表中显示为0,也即误差项中存在零自由度.误差项自由度为0了,之后的数据就都无法计算啦,就出现了表中的全是点的结果.解决方法:1. 只做主效应,不做交互.指定模型中不要选全因子,而选设定,然后把高校、专业两项选到右边框中.这样就没有高校*专业这一项啦,光这一项就占了55个自由度啦!2. 如果必须要做交互,那就只能多做些平行实验了,把校正模型总的自由度提高些.

重复测量数据的分析思路,采用重测测量方差分析的方法进行主效应,时间效应和交互效应的研究,获取组间整体、时点间整体,交互作用的3对F,P,再整体解释一下.如果交互效应显著,则分析不同时间点组间差异,组内不同时间点差异即可.组间单因素方差分析,组内配对t检验矫正a水平.

方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法.它是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型自变量是否有显著影响.单因素方差分析基本思想:数据的误差即总误差平方和分为组间平方和组内平方和,组内误差只包含随机误差.组间误差包含随机误差和系统误差,系统误差即为因素不同水平造成的误差,如果因素的不同水平对数据没有影响,系统误差为0,组间误差与组内误差经过自由度平均后的数值相比接近于1,反之,如果因素的不同水平对数据有影响,这个比值就会大于1,当它大到某种程度时,就可以说不同水平之间存在着显著差异,也就是自变量对因变量有显著影响

这是单因素方差分析表,一般的数理统计书中都有介绍.要充分了解还是应当求助书本,以下权当入门: 所谓单因素方差分析就是在某因素作用下,以该因素为区分依据分别得到几组数据,并从几组数据方差的差异来推断该因素的影响是否存

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谈而已

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