方差分析的F值怎么算

是啊1749,是科学计数法

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

一元方差分析和二元方差分析的(SA)^2是相同的,而(SE)^2不相同.这就可能造成了同一个因素的F检验值不相等.你说的这种情况一元方差分析水位对4种再问：恩是用TDIST函数，还是谢谢你~

“*”对应的是显著性水平.如果我没有记错的话,“**”代表在0.01显著性水平下显著；“*”代表在0.5显著性水平下显著,“.”代表在0.1的显著性水平下显著.你看到的参考文献带“*”,说明它在0.0

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

24那个应该是误差自由度根据RNM-RN=24RN=2x3=6M=5被试数=RNM=30人以上是我的思路,不一定正确,可供讨论

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

呵呵,你的试验设计下,没法做方差分析.L9(34)的设计下,安排四因素,没有空列!,且9个实验组合也没有重复,只有1组数据.

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

直线相关分析第三节简单线性回归分析第十章方差分析(一)第一节方差多元线性回归分析的基本原理第三节多元线性回归分析的数学模型第四节

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

一个复杂的事物,其中往往有许多因素互相制约又互相依存.方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素,各因素之间的交互作用,以及显著影响因素的最佳水平等.方差分析是在可比较的数组中,把数据间

spss方差分析时,输出的F值不带“*”.你看到有的文献上有带“*”的f值,那是人为标上去的,用于提示读者注意这个f值已经超过了预定的临界值（国内文献的方差分析多为手工计算,无法计算f值所对应的P值）

procformat;valuegroup1='a'2='b'3='c';run;datatemp;doi=1to10;dog=1to3;inputx@@;output;end;end;formatg

结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法.P值的计算公式是=2[1-Φ(z0)]当被测假设H1为p不等于p0时；=1-Φ(z0)当被测假设H1为p大于p0时；=Φ(z0)当被测假设

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！

这好像是系统分组的方差分析表,我也没用过,但2与1对调才行A的作用l-1(自由度)B的作用l(m-1)随机作用lm(n-1)总平方和lmn-1

一楼sb,鉴定完毕!人家说的是方差分析……（敢问楼主是不是WHU的?）

查表一般选0.01,0.05,0.1三种显著水平,当然还要知道第一,第二自由度.查表得出F值,不过一般软件都是将F值算出P值,然后跟0.01,0.05,0.1进行比较,如果小于这三个值,那就拒绝原假设