方差分析总变异不显著能继续做交互分析吗

听上去有点乱.你确定a和b是两个因素吗?为何要比较a和b的不同水平呢,就像个子矮和体重大这俩根本就是不同纬度的,不适合用来直接比较吧.我推测是你的实验设计或变量设置不清晰,建议你补充说明一下再问：您好

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

首先查正交表,然后根据正交表进行试验设计,安排表头,计算组内平方和,组间平方和,总平方和.再问：谢谢!但我的数据很多自己笔算的话估计太浪费时间我想问下用SPSS软件的话要怎么弄呢？再答：我也没用过那么

设置两个变量,一个是饲料种类,有三个值；另一个变量就是你的数据了.

9个试验太少,无法进行方差分析,因为9个试验自由度为8,而每个变量3个水平,自由度为2,4*2＝8,这样误差项已经没有自由度,无法进行估计检验.SPSS菜单如下：Analyze->GeneralLin

简单效应分析是在做方差分析后,知道交互作用存在才做的.所以你的这种情况应该做简单效应分析.用F检验做三组或三组以上数据的均数比较,发现有显著差异时,不能确定是其中哪两组的均数有差异,就需要用“多重比较

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

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

你这里面从各个变量的t检验看显然有变量不显著,把这些变量剔除掉重新建立新的回归模型就是了,哪儿有在这种伪回归的情况下纠结方差分析是不是显著的……再问：那有无回归模型显著，但有个别变量不显著的情况，请教

方差分析的计算步骤：(1)分别计算行与列平方和.行平方与组间方差相似,是每行均值与总体均值的离差平方和,列平方和是每列的均值与总体均值的离差平方和.(2)总的平方和的计算与单因素方差分析一样,是每个数

做三因素的多元方差分析,如果存在两个因素之间存在交互作用,请进一步做简单效应检验,在SPSS中编程计算.如果存在3因素的交互作用,则可以做简单简单效应.

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：

这种情况不实和,标星号,标字母比较好!

就说明你的交互作用可能有A1B1,A1B2,A1B3,A2B1.这几种处理水平结合引起的!这个没有什么的!你就需要探究这几种处理结合的差异.是不是有其他潜变量的影响.

我个人认为是继续可以做的.资源回收再利用,是不可或缺的

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

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：

被试量比较少呀,A、B、C都不显著.

刚看了一篇外文文献,其中提到了几个变量之间的相关性分析.作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09,但显著性水平大于0.05即不显著.随后继续作回归性分析（未阐明是否是多元线性）结论是BETA值

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