方差分析表中f值怎么算的

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

F越大,越有显著性,F很大,没任何问题,好比就是P值很小,百万分之一,你能说P就有问题吗?这是一个道理的F的大小,你可以去查表,看F统计量的分布,等我经常帮别人做这类的数据分析的

我看到制表的是农业局,那么这个方差分析表应该是田间试验结果的方差分析,田间小区试验结果进行方差分析是必须的,否则就不知道其差异是否真实.表中SS是平方和,MS是方差.数据的使用主要是看F值,将F值与5

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

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

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.

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

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

方差分析只能判别该因素是否存在显著影响,而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系,F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义,而且对于不同的F值大小,存在不同的自由度,而不同的自由度之间是不能相

呵呵,你的试验设计下,没法做方差分析.L9(34)的设计下,安排四因素,没有空列!,且9个实验组合也没有重复,只有1组数据.

1,方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数2,通俗点讲,就是和中心偏离的程度!用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）.在样本容量相同的情况下,方差越大,说明数据的波动越大,越不稳定

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

F=MS组间/MS组内B

方差分析：根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分,比较它们之间的大小并用F检验进行显著性检验的方法.又称“变异数分析”或“F检验”,是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验.F值是两个均方的比值

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

结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法.P值的计算公式是=2[1-Φ(z0)]当被测假设H1为p不等于p0时；=1-Φ(z0)当被测假设H1为p大于p0时；=Φ(z0)当被测假设

用SPSS

可以计算出F值和P值,但没法做后续的posthoc我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：方差分析（F检验）怎么使用？在spss软件中？只要能查到F值P值即刻！

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

查表一般选0.01,0.05,0.1三种显著水平,当然还要知道第一,第二自由度.查表得出F值,不过一般软件都是将F值算出P值,然后跟0.01,0.05,0.1进行比较,如果小于这三个值,那就拒绝原假设