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spssAnovA表表示什么

利用单因素方差分析.单因素方差分析 (one-way anova),用于完全随机设计的多个样本均数间的比较,其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等.完全随机设计的单因素方差分析是把总变异的离均平方和ss及自由度分别分解为

你好!sig就是p值没有分类显著这个说法的仅代表个人观点,不喜勿喷,谢谢.

分别代表的意思如下:1、回归是方法,残差是测量值与预期值之间的差,平方和有很多个,不同的平方和具有不同的含义,与样本量和模型中自变量的数量有关,样本量越大,相应的变化越大.2、df是自由度,是具有自由值的变量的数量.3

你好!这个不是方差分析吧.方差分析结果图里会有自由度(df)、F值等等的东西.看看你得出的结果的上面,是什么名称,方差分析是ANOVA,或者tests between-subjects effects.std.deviation是标准差,mean是平均数,你做的是描述统计不是方差分析.如果对你有帮助,望采纳.

单因素方差分析方差分析前提:不同水平下,各总体均值服从方差相同的正态分布.方差齐性检验:采用方差同质性检验方法(Homogeneity of variance)在spss中打开你要处理的数据,在菜单栏上执行:analyse-compare means--one-way anova,打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中,将因变量放到dependent list中,将自变量放到factor中,点击post hoc,选择snk和lsd,返回确认ok统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴

homogeneous subsets,也就是同类亚群(亚组)表.例如,我们可以在表格的纵向上将各组均数按大小排序,然后在表格的横向上划分为若干个亚组,不同亚组间的P值小于常数A,而同一亚组内的各组均数比较的P值则大于A.这样不同类型的对象被划分到不同的亚组中,因而两两比较均有差异;由于各个亚组均只有1个组别进入,因此最下方的组内两两比较P值均为1.000(自己和自己比较,当然绝对不会有差异了).

1、独立样本T检验一般仅仅比较两组数据有没有区别,区别的显著性,如比较两组人的身高,体重等等,而这两组一般都是独立的,没有联系的,只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异. 2、单因素ANOVA也就是单因素方差分析,

F统计量对应的p值为0.287,大于0.05,不显著,所以下面表格不用去看

spss分析结果中 不是用字母p来表示,而是 sig.来表示的

看F值和sig值,也就是p值

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