方差分析时组别是否平行关系

1、首先工作量太大；2、无统一的误差,试验误差估计的精确度和检验的灵敏度低；3、容易犯Ⅰ型错误,推断的可靠性低.

这个问题就如水怪自己爬到岸上大声用人的声音说：“我是水怪!我来啦!”,外星人落到地球上打电话给胡锦涛说：“涛哥!咱是外星人!迎接不?”这样的事件一样,即使是有,被发现的几率绝对是小之又小,且这个几率恐

看交互作用的显著性,若结果报表的交互作用那一栏sig值小于0.05,则认为交互作用显著

平行线的判定是通过_角_的大小关系来判定_直线_是否平行,平行线的性质是由_直线_平行来判定_角_的大小关系

请查看《概率论与数理统计》

先按组别拆分数据集再做t检验再问：额，能指教一下怎么坼分么，谢谢大侠

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

“*”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

你应该把原始数据给出,应该是用单项方差分析statistics--comparemeans--onewayANOVA,先做方差齐性检验,Options——Homogeneityofvariance,p

t检验用以进行参数显著性假设检验方差分析用以判别影响变量的因素是都是显著的直线回归用以得到两个变量之间的线性关系多元线性回归用来分析一个变量与多个变量之间的关系,它是直线回归的扩展.在线性回归中,t检

虫洞是理论上连接宇宙中两个空间点的通道,也有人推测说是连接黑洞与白洞的通道,黑洞进白洞出,如果虫洞存在,可以通过虫洞实现空间跳跃,即从宇宙中一点瞬间移动到另一点,而不是进行时间旅行,空间旅行应该更准确

可能是,你选择的控制变量个数只有一个,用单因素方差分析,不需要用多因素方差分析.但更可能是你的观测变量不是定距型及以上变量,软件不接受.选择与变量有关系的因素,通常参考别人的研究经验和自己的经历.

直线和直线的关系包括共面和不共面两类(共面的包括平行,相交；不共面即异面).直线和平面的关系分直线在平面内和直线不在平面内两类(直线不在平面内包括直线与平面相交和与平面平行).以上所说的“相交”包括垂

spss方差分析时,输出的F值不带“*”.你看到有的文献上有带“*”的f值,那是人为标上去的,用于提示读者注意这个f值已经超过了预定的临界值（国内文献的方差分析多为手工计算,无法计算f值所对应的P值）

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方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1)随机误差,如测量误差造成的差异或个体间的差异,称为组内差异,用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示,记作SSw,组

多元方差分析的输出结果顺序取决于PROCGLM过程中的Model语句中等号左边因变量的书写顺序,而不是data=选项对应SAS数据集中因变量的顺序.例如,如果用于多元方差分析的程序如下：procglm

你这个数据不用检验也知道不能用普通的方差分析的是属于重复测量的数据吧要用重复测量的方差分析

η^2=SS组间/SS总体那么η=（SS组间/SS总体）^0.5是用来评价方差分析效果的一个指标,但不常用方差分析效果也有不少理论啦,这个是其中一种,显著性的标准也不相同.j.coben认为η^2=0

是的,就是要作为协变量来进行控制