方差分析的f值和p值得差别和关系

应该不会的啊,影响什么的因素,应该做回归吧,可进入我的百度空间查看我的联系方式

F值就是正交助手里面的F比,正交助手里面还有一个F临界值.别搞混了啊.

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

相关有很多种,不同相关分析的前提不一样anova的前提是正态和齐方差我替别人做这类的数据分析蛮多的

不能显示F值和P值,是你的数据原因,数据不正定

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

没有withingroups?你不会就只有6个数据?一组一个?再问：不懂的，我不太会SPSS，要做非农业人口对垃圾产量是否影响的，可以麻烦说一下步骤吗？谢谢！再答：果然就6个数据。。这样的数据做方差分

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.

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

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

方差分析用的很多,均值这里主要用One-WayANOVA来比较均值差异显著性步骤analyze--comparemeans-----然后均值分析means、独立样本T检验、单因素方法分析都是用来检验均

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

单因素方差分析和T检验没有差别有要记住[T(n)]^2~F(1,n)即若t统计量服从自由度为n的T分布,则它的平方服从自由度为1,n的F分布单因素方差分析得到的是这里的F,（单因素嘛,第一个自由度是2

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

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.

三相三线漏电开关的三相线瞬间电流之和等于零,它们所产生的磁场之和等于零,这个开关不可以用电相220的电压,适合三相用电器三相四线漏电开关的三相线加零线的瞬间电流之和等于零,三相四线所产生的磁场之和等于

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

用SPSS

可以计算出F值和P值,但没法做后续的posthoc我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：方差分析（F检验）怎么使用？在spss软件中？只要能查到F值P值即刻！