完全随机设计方差分析中

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

DimmyIntasintegermyInt=int(rnd()*13+1)'myInt一定是随机整数,且在1-13之间,无需验证!

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、

首先你水平数叫1,2,3,因素也用容易混淆,改1下,因素用字母,A（氯化钠）,B（EDTA2钠）,C（异抗坏血酸钠）和D（草酸）Rj为第j列因素的极差,它越大说明对实验影响越大,所以依照它的大小判断因

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

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

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

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：

“完全”是说全部设计符合科学原理,但没有说最优的桥梁设计包含在这个设计中.

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

1,方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数2,通俗点讲,就是和中心偏离的程度!用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）.在样本容量相同的情况下,方差越大,说明数据的波动越大,越不稳定

请问你这个分析是各个指标分开分析吧?请问具体的要求什么样的分析结果?多元方差分析的步骤：多元方差分析,采用Multivariate（单变量）进行方差分析Ⅰ选择Explore命令,指定所有的因变量为分析

F=MS组间/MS组内B

去翻舒华的书吧.可能完全随机设计要用到协方差分析,因为协方差分析可以检验和排除潜在额外变量的干扰,是一种统计控制方法.而随机区组设计本身就排除了一个额外变量.拉丁方设计排除两个额外变量.

1、随机单位组设计的主要优点（1）设计与分析方法简单易行.（2）由于随机单位组设计体现了试验设计三原则,在对试验结果进行分析时,能将单位组间的变异从试验误差中分离出来,有效地降低了试验误差,因而试验的

单因素完全随机由于组内变异完全是个体间的差异,因此可以认为是随机误差.而组间变异反映组间均数的差异,其可能仅仅包含随机误差,这时零假设成立.也可能除随机误差外,还包含处理的效应,这时则备择假设成立.完

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

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