一元方差分析 spss结果

方差分析有很多种有完全随机设计随机区组设计析因设计等可以用anlyse--generallinearmodel--univariate进行anlyse--comparemeans--onewayano

说明数据达到齐性,可以进行方差分析再问：方差齐性时，单因素方差分析结果P0.05时,是否就可直接说明结果差异不显著？？再答：你是说数据已经达到齐性？那结果P0.05不显著达到方差齐性是进行单因素方差分

就是看p值啊我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

点击分析——均值分析——最后一个（一元方差分析）,你这只要做单因素方差分析就可以了,双因素或多因素方差分析,在分析栏的下面的GeneralLinearModel——Univariate,

看p值,就整体而言认为你的组与组之间的因变量的总体均值向量有差异.就是你的组与组的均值不同.ppv课学习网站.再问：那请问Pillai的跟踪Wilks的LambdaHotelling的跟踪Roy的最大

如果你要做单因素方差分析,请你先好好认识一下单因素方差分析的方法和原理（统计类书刊有写）,然后再进行相关操作.按照你的描述,是否是把A作为因素,B作为结果做出来的一组数列矩阵,如果是这样,那么就是类似

交互效应和单独一个因素的效应地位是不相同的按照惯例如果交互作用不显著确实没有必要列出来,但是单因子的主效应即使不显著也要列出来,因为它是作为一个因子本身存在的,而交互作用只是隐含的.另外同样的,如果交

可能你对contrast的意义理解错了,在onewayanova中的contrast是对数据进行趋势成分分析,意义是考虑将组间偏差平方和分解为线性、二次、三次或更高次的趋势成分.举个例子吧,如果是比较

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.

“*”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

组间的P=0,说明你的三组样本数据之间存在显著差异,但不能了解是其中何种两组数据造成的；多重比较后,可以看出第一组数据和第二组数据之间,p=0.698>0.05,说明这两组数据没有显著差异,而这两组数

也就是你的变量3.4.5.6.7中有一个组的样本的数量少于两个,这样系统没有给你进行多重检验,如果你不需要就可以直接用方差分析的结果,如果你需要多重检验的结果,你就需要对你的这些变量进行重新分组.

用SELECTCASES功能,选择达到要求的CASE即可再问：在哪个目录下面？analyze吗？再答：在data下

重复的例数不够多再问：重复已经很多了，做了4批，每批16个处理，每个处理重复4次再答：那你肯定操作错误了再问：能不能帮我做一个？

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

你在你的Ouput结果表格中双击右键进行编辑状态然后结果有个format可以调整小数位

1)R方=0.552说明存款利率作为自变量可以解释因变量（六个月后涨跌额）55.2%,Durbin-Watson=1.457表示残差自相关不强,①当残差与自变量互为独立时,D=2或DW越接近2,判断无

重复测量对于被试内的数据是不能进行多重比较的,只能对对被试间变量进行多重比较,但是这个可以通过syntax来做.

R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断.Rsquare就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值

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