SPSS正交试验sig大于0.05

相关系数是不能确定因果关系的,比如一个人想知道身高与体重是否有关系才做相关分析.你想做的可能是简单一元回归分析,看自变量和哪个因变量拟合.有什么问题call我QQ409500841

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.

晕,因为这些自变量都不能预测因变量,或者说和因变量都相关不显著.（调查问卷SPSS数据统计分析专业人士南心网提供）再问：我是用来做化合物结构活性影响因素的，那这些结果可以用来构建方程吗？再答：不显著就

做不了,你的残差自由度为0你这正交设计要有正交设计表的,不是随便做试验的啊再问：啊，这样啊，晕死了，这正交表有错？别人教材ppt里面的...........你能帮我找张对的么再答：你不求交互啊，那可以

重复次数不够,导致误差自由度为-

我在你数据里看到了有两个ABACBCABC这些你是咋得到的啊?在多因素方差分析里,可以设置各因素之间的交互作用.再问：我是先选择L27(3)13正交表，按照有交互作用的三因素三水平预先设计好表头。启动

是的,例数太少再问：怎么增加试验重复数？是1-9号多做几次吗？然后用SPSS怎么分析？再答：这个要用spss生成正交表做分析的再问：不会啊！请说详细点步骤及方差分析

你好sig是显著的的意思他在spss中代表显著性检验的值小于0.05拒绝原假设大于0.05则接受原假设

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

F检验说明你的众多自变量和你的因变形是有显著性影响的,可以做回归分析.但是并不是说每一个自变量都和因变量有显著性影响,所以要对每一个自变量T检验,T检验不合格说明该自变量对因变量没有显著性影响,一般做

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

我会用SPSS再问：你有SPSS软件吗？可以发给我吗？或者是你帮我分析一下数据可以吗？再答：我可以发给你，也可以帮你分析，都行的再答：http://bbs.jjxj.org/thread-109843

一个sig大于0.05,一个小于0.05,这是正常的,说明大于0.05的对因变量没有显著的影响而要比较回归系数的大小要看后面的标准化回归系数,因为前面带常数项的回归系数是带有单位的,所以无法判断回归系

95%置信区间的计算应该是Mean-1.96*SE再问：我可不可以认为上下限的意思就是它推算出来的平均值只要在这个范围以内，那么这个平均值就是有效的啊？还有SE是哪一项啊？标准误差？再答：se是标准误

在SPSS软件统计结果中,不管是回归分析还是其它分析,都会看到“SIG”,SIG=significance,意为“显著性”,后面的值就是统计出的P值,如果P值0.01

学过忘记了机子也没装这个东西

就是你说的意思,校正模型是针对整体方差模型检验的结果,并判断整体方差模型是否显著的,因为你现在只有一个自变量,所以校正模型参数跟你的国籍变量参数一致,如果有多个自变量的时候,就会不同的,而且多个自变量

的正负表示的是两变量直线相关的方向,绝对值大小表示相关的密切程度,越接近1,相关密切程度就越高,r值大于零为正相关,sig即概率P,为0.000表示有统计学意义,故可以认为两个变量之间具有正相关关系.

上面那个推荐你去报班,挺逗的,我这里有本SPSS统计教程上面有正交试验的内容,是针对SPSS10.0版本的,如果需要请给留下邮箱,我发给你.

单因素方差分析是作单因素比较的,析因设计和正交设计都不是单因素,这个用不上析因设计用“Analyze--generallinearmodel-univariate”一般线性模型析因分析的方差设计的检验