双因素方差分析F值大小有何意义

应该不会的啊,影响什么的因素,应该做回归吧,可进入我的百度空间查看我的联系方式

答：影响电阻大小的因素：材料、长度、横截面积、温度．（1）材料：不同材料的导体，电阻一般不同．（2）长度：相同材料、粗细相同的导体，长度越长，电阻越大；长度越短，电阻越小；（3）横截面积：相同材料、相

看交互作用的显著性,若结果报表的交互作用那一栏sig值小于0.05,则认为交互作用显著

只要4个变量就可以了~一个是成绩、一个是A、一个是B、最后一个是被试者~成绩不用说~就是两个被试在不同条件下的成绩~这是因变量~A有三个水平~那么录入只有3种值~1、2、3~B有四个水平~那么录入1、

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

不是很准确,统计学中的所有统计分析,包括相关分析、因素分析等,首先需要保证变量之间理论或事实相关,否则研究将毫无意义.比如天气变化和股市变化之间也许你用统计分析也能找到相关性,但是这是毫无意义的无稽之

双因素方差分析方差非齐性,我一般就不用它了,请用非参数检验.如果你就是想分析它们之间的交互作用,请补数据吧.equaivariancenotassumed里有很多种方法,其实也就是算法的不同.你们行业

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

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.

一元方差分析和二元方差分析的(SA)^2是相同的,而(SE)^2不相同.这就可能造成了同一个因素的F检验值不相等.你说的这种情况一元方差分析水位对4种再问：恩是用TDIST函数，还是谢谢你~

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

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

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

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

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

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.

R^2表示的模型和样本之间的拟合度,就是说拟合度越好该模型越能代表样本观测值的趋势,R^2越接近1越好.F值代表了样本模型和总体之间的关系,即是样本模型所反映的X,Y之间的关系在总体上是否显著,sig