SPSS中ANOVA

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.

有可能是这样的问题,一个维度没有分成三个水平.因为单因素anova检验在一个维度下必须有三个水平,否则不好做.步骤是：输入数据----analyze--compare means----on

表1和表2用两种方法给出皮尔森相关系数r和P值（Sig）表1：r=1,P=0.945>0.05没有相关性表1：r=1,P=0.200>0.05没有相关性表3用了ANOVA（方差分析）分析显著性P=0.

上面两位说的不错,数据录入的格式不对.首先得有组别,就是一个列中的数据是为了区分另一列的,比如,性别用1.2表示,则性别这一类全是1或者2,另一列才是观测到的数值,这样说可能不太标准.然后,才能做方差

AnalyzeOfVAriance方差分析,是对两组以上度量数据进行平均数差异显著性检验.

1、hierarchicalmethod指的是hierarchicalANOVA（或称为nestedANOVA）,这是一个不同于factorialANOVA的方法.在two-by-twoanalysi

方差分析中重复数不等可以直接用onewayanova分析.限制OnewayANOVA分析的前提条件是：1）数据符合正态分布2）组之间方差相等.重复数相等不是方差分析的必要条件.

置信水平是人为规定的,通常选择0.05或者0.01,在双侧检验中,如果sig小于置信水平的一半则拒绝零假设,如果sig大于置信水平的一半则接受零假设.在单侧检验中,sig小于置信水平则拒绝零假设,大于

当然有意义.F值对应的SIG>0.05,则表示回归方程是无效的.

显著性看的是F和Sig他们分别是11.250和0.007F是对模型的检验.这个值大于临界值,所以拒绝原假设.0.007也就是P值.小于α,所以也是拒绝原假设.所以这个模型是可以接受的.但不代表这就是一

关于模型整体F值为170.302,此F值下的概率Sig为0.0000,即接受H0的概率为0.0000,H0的假设为模型不显著,所以接受H1,该模型显著关于系数t值和Sig的含义同上,结论不变标准的线性

图中的F值是算出来的,是组间均方/组内均方的值,越大表示组间的差值越大.实际上方差分析还有一个临界值Fcrit,是根据自由度查表查出来的.F>Fcrit(0.05),就说明组间的差异大到一定程度了,组

看sig,再问：那这样的模型可以用吗再答：嗯，有意义的再问：F值感觉很大啊，我参考的文章上面才20几，这个要紧么

秩rank,是一种数据排序的方式,可以知道某变量值在该列所有值中的名次.秩是对应数值由大到小的,例如有100个数据都不一样的话,最大的数值对应的秩就是100,最小的就是1.有重复数据时候,会按同名称排

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

你说的：“原始标量数据后面会出现新的数据”不是标准化的数据,而是各因子的得分.

整体方差分析的sig＜0.05,说明总体的回归模型是有效的,也就是引入的某些自变量对因变量有一定的影响.然后具体看下面的回归参数表,＞0.05说明不显著.你的表中只有一项资产负债率对因变量的影响显著,

方差齐性和不齐性的方差分析有一定的差异所以方差分析结果前首先给出的是齐性检验,如果方差齐性就要接下来跟着的方差分析表就是anova这个,如果anova里面的显著性小于0.05,就说明你研究的自变量因子

你做了split,但是没有还原为nosplit状态,所以会是这样

没有单因素和多因素的区别,就是研究几个因素你这个就是重复测量方差分析统计专业,为您服务再问：非常感谢！我按照网上的方式进行了检验，以下是我的结果统计检验结果表示，不同处理测量指标的变化趋势是不同的（多