方差不齐时结果怎么看

ModelSummary是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好.ANOVA是方差分析,然后F检验Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数

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）

方差齐性检验的意思是看各组间方差是否相等么?答：方差齐性检验是看两总体方差是否相等.方差齐就说明各组件方差相等?答：“方差齐说明各组间方差相等”这个表述是混乱的,概念不清.各样本的总体方差相等,即方差

看显著性看P值,也就是sig.值,P

one-wayANOVA方差分析项的postHoctest分别有二选项:1.假设方差齐时有一系列的分析方法可选.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

理论上说,方差齐次是做方差分析的前提条件,当方差不齐时,考虑数据转换,使方差齐了再进行方差分析,或者用非参数检验.我做的是析因设计的双因素方差分析,跟你的好像有点区别.不过我有看到资料说,在进行多因素

小弟我也是自学的,学艺不精您别见怪:方差不齐也可以看的,方差不齐只是说明两组数据的离散情况不同,如果是来自同一母体可能会有问题,但如果T是远小于0.05,说明还是有显著差异的,你现在要做的是确定这个离

独立样本T检验结果中含两种检验：方差齐性（Levene）检验和均值T检验.方差齐不齐是判断用哪一种方式分析两样本的差异性,与两样本有无差异无关.是否具有差异性只要看相对应的T检验的sig.值即可.所以

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

方差不齐说明你要比较的三组数据至少有一组数据的均值不等于其它两组,这就是结论.

1、看组间效应比较,看自变量和协变量有没有显著,2、看修正均数有没有显著,即扣除X的影响后,Y值是否有统计学意义的差异；3、看修正均数的方差分析.协方差主要就是看修正均数,剩下的步骤其实用回归也可以做

KMO检验用于检查变量间的偏相关性一般认为该值大于0.9时效果最佳0.7以上尚可,0.6时效果较差Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵P

连续型变量用Pearson相关,分类变量Spearman相关第一个表看对应的相关系数-0.098,P值0.002,小于0.05,有统计学意义.说明存在弱的负相关.第二个图就是两个变量的均值与标准差.再

显著性水平>0.05说明在现有样本中,自变量对因变量的影响不显著.有时不显著也是一个很重要的结论,说明原来的假设不成立.如果认为不显著的结论有悖相关原理,则可能是数据有问题,建议增加样本数量,或检查数

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

数据转换或者采用非参数检验,随机化方法等处理数据.

在equation里输入log(t)clog(x)log(y)log(d)即可lslnt回车出结果

看你的目的蛋白是多少bp的,然后就以marker为对照找出目的带,再看菌液对照是否也有带,带的粗浅,来说明此条带为目的带

如果是用Sanger测序的话,电泳得到的条带是模板连的互补链,电泳的方向是有3‘段到5’段的,那么从下往上读,就可以的出互补链,根据反向平行,就可以推倒出模板连的碱基序列.

方差是事件与事件期望差的平方乘与相应事件的概率所有这种乘积的和衡量整体波动的,也就是说事件与期望间的平均差的平方注^为平方比如A组0的概率为1/10,10的概率为1/10,5为8/10,期望为0*1/