spss检验多个因素对一个因变量的影响

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

齐性检验是组与组进行的检验,你这只是一个值与一个值,自然没法做出结果来再问：这样排版做的检验，错了么？再答：个案数量太少了

如果Y近似正态,可以用线性回归GLM模型：x*c即为交互效应procglm;classc;modely=xcx*crun;---------------------------------------

2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非

用分析---一般线性模型-----单变量再问：我是菜鸟，能具体一点吗？是不是性别做T检验，其他几个因素用单因素方差分析，然后再用多因素方差分析做交互作用啊？

方差分析是处理多个平均数是否相等的一种假设检验方法.根据研究所涉及的因素的多少,方差分析可以分为单因素方差分析和多因素方差分析(包括双因素分析).这是个简单的回答,具体的参见《现代心理与教育统计学》,

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

差异显著说明某一因素对性能有影响差异不显著说明这个两组数据一样没有区别某一因素对性能没有影响

这种情况下,应该使用统计学中的多因子实验设计（DOE),它可以考察这20个因子中,那些具有显著影响,是否存在几个因子之间的交互影响,以及这些因子如何影响输出（拟合方程、曲线）.假设检验就需要除你考察的

完整的解题过程和结果.

onewayANOVA数据格式是这样的：15.70＋0.6813.82＋1.2019.52210.00＋0.5954.04＋2.4464.0439.56＋0.5445.81＋2.8155.37413.

主要看你的数据类型,如果是称名数据的话,那就用卡方检验,如果是等距数据,那就用方差分析

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

你说的协同作用在统计里面叫交互作用,你可以用多因素分析里面选择这个再分析一次,如果交互作用有统计学意义,那就支持了你的想法.还有,你即使交互作用没有统计学意义,你也需要做一个多因素的分析,不能只看单因

最简单的方法就是聚类,你这个缺乏锻炼原因各个原因之间有没有相关性?没有相关性哪儿来的相关系数.再问：各个原因之间没有相关性，我现在只想筛选出所谓的同意度排名前10的十个选项，也就是分数最高的十个选项，

哦我明白了是完全随机1.analysis-generallinearmodal-univeriable2.denpented：x（就数据那个变量名）fixed：因素1因素2接下来还可以做事后检验和简单

在国际单位制中，长度的基本单位是m；在设计实验来检验时，先考察其中的一个因素对研究问题的影响，而保持其它所有因素不变，这种研究问题的方法叫做控制变量法．故答案为：m；控制变量法．

你想怎么调整,请详细介绍你的研究一般多因素方差分析不涉及调整这个概念再问：我可不可以把题目数据里的年龄，和时间分别分为几个水平，然后再用spss的多因素方差分析，如果是这样做，我要怎么弄呢？再答：年龄

首先说你录入数据,保持每个被试一行,另外基本信息分类中标记示范园为1非示范园为2.然后保证你5个维度相互独立（不会互相影响）的条件下分别将五个维度下的项目总分计算出来.（选择transform→com

可以用多因素方差分析,设置不饱和模型,将因素之间的交互作用不考虑,单独分析各个因素对观测变量的显著性在Analyze——GeneralLinearModel——Univate