方差分析结果解释

直观分析只能得到不同因素影响的相对大小,不能体现因素影响的显著性水平.方差分析可以体现因素影响的显著性水平,如果你方差分析的所得到F值都比较小,小于对应的F0.9,在你计算正确的前提下说明有其他关键因

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）

说明数据达到齐性,可以进行方差分析再问：方差齐性时，单因素方差分析结果P0.05时,是否就可直接说明结果差异不显著？？再答：你是说数据已经达到齐性？那结果P0.05不显著达到方差齐性是进行单因素方差分

误差看平方和一列,模型一行是组间、误差一行是组内,合计是总体误差SST=278.9475SSR=183.24469SSE=95.70281

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

交互效应和单独一个因素的效应地位是不相同的按照惯例如果交互作用不显著确实没有必要列出来,但是单因子的主效应即使不显著也要列出来,因为它是作为一个因子本身存在的,而交互作用只是隐含的.另外同样的,如果交

可能你对contrast的意义理解错了,在onewayanova中的contrast是对数据进行趋势成分分析,意义是考虑将组间偏差平方和分解为线性、二次、三次或更高次的趋势成分.举个例子吧,如果是比较

SPSS方差分析结果是否显著性,就是看F值的大小和N,它们决定了显著水平的高低.

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

也就是你的变量3.4.5.6.7中有一个组的样本的数量少于两个,这样系统没有给你进行多重检验,如果你不需要就可以直接用方差分析的结果,如果你需要多重检验的结果,你就需要对你的这些变量进行重新分组.

用SELECTCASES功能,选择达到要求的CASE即可再问：在哪个目录下面？analyze吗？再答：在data下

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

可以做方差分析的,应该属于单个观测值正交试验资料的方差分析.如果用EXCEL2007辅助来做是可以的,但没有直接分析的方法.如果需要这个数据的具体分析,发个消息给我,我再发给你.现在看到的结果不能代表

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.

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

重复的例数不够多再问：重复已经很多了，做了4批，每批16个处理，每个处理重复4次再答：那你肯定操作错误了再问：能不能帮我做一个？

显著性水平>0.05说明在现有样本中,自变量对因变量的影响不显著.有时不显著也是一个很重要的结论,说明原来的假设不成立.如果认为不显著的结论有悖相关原理,则可能是数据有问题,建议增加样本数量,或检查数

你在你的Ouput结果表格中双击右键进行编辑状态然后结果有个format可以调整小数位

如果存在交互作用肯定要看简单效应检验,确定是那两个自变量水平处理存在显著性的差异.比如说A(A1,A2)XB(B1,B2)这两个自变量,那么要看A1B1,A1B2,A2B1,A2B2四种水平处理下的简