版本Spss17来进行单因素方差分析,结果如何分析

1.方差分析可以用analyze->generallinermodel->univarite因变量为“生长抑制率”,固定变量为时间和浓度,主效应项为时间和浓度,不考虑交互效应.2.t检验(修改数据分布

SPSS统计软件的onewayANOVA在方差不齐时是可以使用的,此时你应该使用Brown-Forsythe或Welch的修正值.当你想看哪两组有差异时,可以使用onewayANOVA自带的PostH

首先要加载数据分析工具：在excel最上方工具栏空白处右击；选择自定义快速访问工具栏；在弹出的窗口的左边选择加载项；你会发现右边窗口里有分析工具库—VBA左下脚点击转到即可加载完成.在数据工具栏最后就

这个不用spss,只用excel就可以啊.以excel2007为例,先把数据分为两列输入,选择“数据”、“数据分析”,先进行方差齐性检验,选“F检验：双样本方差",弹出对话框中,“变量1的区域”用鼠标

方差分析(AnaylsisofVariance,ANOVA)要求各组方差整齐,不过一般认为,如果各组人数相若,就算未能通过方差整齐检验,问题也不大.One-WayANOVA对话方块中,点击Option

根据要求来,方差不知道的话就选单因素

看到好多次了……LZ不放下次问的时候先百度知道一下或者进行方差分析时,除研究因素外应保证其他条件的一致.这就要用到协方差分析.协方差分析是利用线性回归的方法消除混杂因素的影响后进行方差分析.协方差分析

非参数检验一般是用于小样本的,用分析----非参数检验----两个相关样本(或者独立样本)样本大于30的话可以用T检验,有个方差不齐的修正模型

方差分析表中的SS表示平方和,MS表示均方,F是组间均方与组内均方的比例,P-value表示在相应F值下的概率值,Fcrit是在相应显著水平下的F临界值,在统计分析上可以通过P-value的大小来判断

现实中的很多现象可以划分为两种可能,或者归结为两种状态,这两种状态分别用0和1表示.如果我们采用多个因素对0－1表示的某种现象进行因果关系解释,就可能应用到logistic回归.　　Logistic回

第一张表是方差齐性检验,SIG=0.459>0.05,表明方差相等.第二张表是方差检验,SIG=0.272>0.05,表明各个年龄组间无显著差异.

好像确实是一个方程组,先根据MS列一个未知数方程,再想办法求组间平方和,也可以用Eview软件来做,非常简单

打开SPSS在分析中找均值分析再点击单因素方差分析就可以了

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

独立样本T检验是检验抽样数据的平均值是否等于总体样本的平均值.数据要求1、你的数据2、在testvalue中输入总体均数

用“Fisher的精确检验.3101.000”里的双侧,0.310

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

楼上正解,按你描述,应该是两因素方差分析.再问：之前我也是这么想的，但是不是，y123不是y的三个水平，测的东西不一样。确定不是，已考虑过两因素，再答：朋友，解决了吗？没有的话，可以把数据发给我，帮你

负相关,就是一个变量随另一个变量的增大而减小.控制变量就是实验中的无关变量,需要对其加以控制以免影响实验结果.

将数据中心化再问：什么时候需要将数据中心化？将数据中心化有什么意义？再答：让数据集中呗，好解释等原因