单因素方差分析和无重复因素的双因素方差分析

说实话是不能做分析的数据少但还是和你说下这种数据形式怎么做单因素方差分析吧先设置三个变量重复数工具诱虫量然后知道怎么输了吧!在分析里找均值分析点击最后一个单因素方差分析,把诱虫量变量输入到上面的格中,

方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法.它是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型自变量是否有显著影响.单因素方差分析基本思想：数据的误差即总误差平方和分为组间平方和组内平方和,

试了试,直接键入就可以了,键盘上有这个符号的.

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

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

单因素方差分析和T检验没有差别有要记住[T(n)]^2~F(1,n)即若t统计量服从自由度为n的T分布,则它的平方服从自由度为1,n的F分布单因素方差分析得到的是这里的F,（单因素嘛,第一个自由度是2

输入区域B2:D12每一样本的行数应该是总行数的约数之一例如总行数为10,那么这里就只能填1,2,5,10之一.

第一张表是方差齐性检验,SIG=0.459>0.05,表明方差相等.第二张表是方差检验,SIG=0.272>0.05,表明各个年龄组间无显著差异.

重复测量对于被试内的数据是不能进行多重比较的,只能对对被试间变量进行多重比较,但是这个可以通过syntax来做.

区别可以从以下几个方面来说,1、设计方面,无重复实验,每个组合下只做一次实验,得到一个数据,而重复实验,是每个组合下做多次实验,得到多个数据.2、分析方面：无重复,由于每个组合下只有一个数据,所以没有

好像确实是一个方程组,先根据MS列一个未知数方程,再想办法求组间平方和,也可以用Eview软件来做,非常简单

spss的做法,因为是重复测量,这时候有多少个水平就有多少列被试内的变量要输入,这里是4*3共十二列,可分别命名为a1b1,a1b2,a1b3,a2b1,a2b2,a2b3,a3b1,a3b2,a3b

看两个因子对观测数据的影响是否相互独立,主要用的是经验分析,或者是先采用等重复方差分析进行试错,若交互作用不显著,则为无重复方差分析

打开SPSS在分析中找均值分析再点击单因素方差分析就可以了

多因素方差分析是要看交互作用的.重复性是考察计量标准对一个被检对象的多次测量的偏差数值,采用类似标准偏差计算公式计算；采样次数不小于6次

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

spss因子分析中有一项是直接可以输出各因子的得分的就是后面多出的新变量以factor开头的就是各因子的得分然后你就直接把这些因子得分当成普通变量进行后续的方差分析这些就可以了

你对问题描述不清楚,难以回答.你的情况就属于双因素方程分析,但不属于重复测量,重复测量的话,比如因变量要测量多次.

SS表示从总方差,并代表该数据的均方偏差,MS表示与平均值的偏差的平方和的平均值,F表示F值,也就是说,得到的方差统计分析,P是P值,根据得到的F值.暴击代表了标准的F值,指示当F值大于暴击差异有统计

就是P,说明存在显著表2是两两比较,sig再问：http://zhidao.baidu.com/question/1690282184591945388.html?quesup2&oldq=1这也是很