为什么单因素方差分析不显著,独立样本T检验显著

齐性检验是组与组进行的检验,你这只是一个值与一个值,自然没法做出结果来再问：这样排版做的检验，错了么？再答：个案数量太少了

duncan检验是一种事后检验,就是说在自变量主效应已经确定显著的情况下,看各个水平之间具体是哪几个间有差异你这里的编号1——5就是各处理水平,表里面纵列的1,2,3（alpha=0.05的子集下面）

两因素方差分析,可以用独立样本T检验啊,方差齐性和非齐性都是可以的

方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法.它是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型自变量是否有显著影响.单因素方差分析基本思想：数据的误差即总误差平方和分为组间平方和组内平方和,

对交互作用做一个补充说明：交互作用指的是两个因素在对方的不同水平上的呈现出的效应存在差异,A和B各有两个水平,则A1在B因素上的效应情况与A2在B因素上的效应情况存在差异,反之也存在,这就说明存在交互

除了仿制药和原研药的区别以外,还有处理因素的差别,受试者的差别,因此需要多因素方差分析!

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

是的,需要用多重比较,多重比较的方法随便选哪个,如果方差检验齐性通过选择多重比较中上面的方法,如果方差检验齐性没通过选择多重比较中下面的方法再问：能不能详细说一下多重比较的方法和步骤，多谢多谢~再答：

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

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

我大田试验有21个玉米品种,我测得它们根的含Hg量,现在我想分析这些品种的Hg的含量是否达到显著的差异.这个假设本来就有问题,是否存在显著差异至少也得有两组样本才能说这句话,t检验就是检验两个样本君之

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

先看F检验的结果,你给出来了吗是不是显著的看了之后再谈论Duncan的问题吧我替别人做这类的数据分析很多的再问：下面的那个表的内容是不是在上面那个表上面也能看出来？区别就是下面的表更直观一点吗？再答：

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

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

就是P,说明存在显著表2是两两比较,sig再问：http://zhidao.baidu.com/question/1690282184591945388.html?quesup2&oldq=1这也是很

从你的结果表来看,应该是你的原始数据之间没有变化,造成了各项的平方和为0,而0不能当分母,所以F值和Sig.值不能显示.F值等于第二张表格前两项的MeanSquare之比.你最好提供原始数据,看看是什

这个问题很简单,p值自然首先要以实际的精确数值为准,如果实际数值在0.01-0.05之间,那就是0.05水平的显著,如果在0.001-0.01之间,那就是0.01水平显著,实际数值你可以在sig表格的

因素对结果影响都不显著.究其原因可能是本例试验误差大且误差自由度小,使检验的灵敏度低,从而掩盖了考察因素的显著性.由于各因素对结果影响都不显著,不必再进行各因素水平间的多重比较此时,可直观的判断