多因素方差分析的时候 主效应不显著 交互作用有意义吗

你可以再作一下“轮廓图”看看,进一步分析为何交互作用无显著差异.

如果Y近似正态,可以用线性回归GLM模型：x*c即为交互效应procglm;classc;modely=xcx*crun;---------------------------------------

这样的数据很好找的你去中国国家统计局网站找个数据保存为Excel（一般网页数据上都有个标志指导你保存成Excel的）很多数据都可以做单因素方差分析的

2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非

用分析---一般线性模型-----单变量再问：我是菜鸟，能具体一点吗？是不是性别做T检验，其他几个因素用单因素方差分析，然后再用多因素方差分析做交互作用啊？

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,

两因素方差分析,计算的话,自由度不止两个,总自由度N-1即45-1,组间自由度为K-1即2-1,两个因素各自的自由度即为水平数减一.交互作用自由度为组间自由度减去各因素主效应自由度

试了试,直接键入就可以了,键盘上有这个符号的.

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

多因素方差分析是研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响.而协变量是存在于协方差分析中人们往往比较难以控制的因素.举个例子说,用了几种不同的教学方法来给40名学生教英语,另外还知道这40名

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!

首先一点,没有交互作用,你做简单效应分析干嘛呢,没用啊,别人也不承认啊；其次,你如果没有交互作用还是想要强行做的话,语句还是一样的,没有区别的,但结果一般和你做的方差分析的结果不会有冲突,也就是说没有

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

你看的结果不太对,看多元的结果.我经常做数据分析的,我相信你能找到.

24那个应该是误差自由度根据RNM-RN=24RN=2x3=6M=5被试数=RNM=30人以上是我的思路,不一定正确,可供讨论

spss的做法,因为是重复测量,这时候有多少个水平就有多少列被试内的变量要输入,这里是4*3共十二列,可分别命名为a1b1,a1b2,a1b3,a2b1,a2b2,a2b3,a3b1,a3b2,a3b

你想怎么调整,请详细介绍你的研究一般多因素方差分析不涉及调整这个概念再问：我可不可以把题目数据里的年龄，和时间分别分为几个水平，然后再用spss的多因素方差分析，如果是这样做，我要怎么弄呢？再答：年龄

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

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