单因素方差分析的结果怎么解释

只要在1－7个列中,同处一列的就是没有差异,你的表中,左边从9往下一直到12是按平均数从小到大排列的,9、20、16、8、14、13、3之间是没有差异的,9和1以下的都有差异；20、16、8则和6以下

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）

既然是单因素方差分析,那么你的数据组成：123早上0.10.40.5下午0.20.30.6只包含一个因素,就是时间因素,你可以定义早上为1,下午为2,每个时间具有3个重复,那么输入如下1..0.11.

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,

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

你要考察的是什么?不同组别的抗体效价是否存在显著差异?在Dataview里组别竖着一列（组别以数字1,2,3,4,5区分）,抗体效价竖着一列.然后分析--->比较平均数法---->单因素方差分析.将组

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

假设检验是推断统计中的一项重要内容.在假设检验中常见到P值(P-Value,Probability,Pr),P值是进行检验决策的另一个依据.P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小.统计学根据显著性检

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~

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

F值＞Fcrit,表明3组之间差异显著再问：只要是F值>Fcrit,就表明组间差异显著吗？还是同时看P-valut

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

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.

一般标字母,不看这个图的,一般看这个图下面的“同类子集”那个图,归在一个子集的就标相同的字母,不在一个子集就标不同的字母,如abc等.由这个图看的话,也可以,只是费劲些,显著性的值

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

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

SS表示从总方差,并代表该数据的均方偏差,MS表示与平均值的偏差的平方和的平均值,F表示F值,也就是说,得到的方差统计分析,P是P值,根据得到的F值.暴击代表了标准的F值,指示当F值大于暴击差异有统计

要是方法对的话,可能就是真的在五个组别里面没有显著差异,可以追加个两两对照的,也许其中某两个组别之间存在显著差异,不然就只能在追加样本量了再问：我本来想用因子分析，但是要求是正数？再答：单因素方差分析