将数据进行对数转换后的单因素方差分析

南方CASS数据格式是1,111,1,12,222,2,2在EXCEL里面弄成这种第一列代码第二列空着第三列第四列第五列分别是YXZ然后就保存为csv格式,然后把保存好的csv格式的属性改为dat格式

1)excel不可以进行正态检验,但有方差齐检验2)正态检验必需对每组数据分别检验3)要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,

不等式两边同时换成指数的,例如:lgx≥9,因为,该式左边对数是以10为底的,而且f(x)=10^x,在R上单调递增,所以可以将,不等式两边作为该函数的自变量,即根据单调性有f(lgx)≥f(9)所以

你要考察的是什么?不同组别的抗体效价是否存在显著差异?在Dataview里组别竖着一列（组别以数字1,2,3,4,5区分）,抗体效价竖着一列.然后分析--->比较平均数法---->单因素方差分析.将组

方差齐性不符合说明你的分组不是独立事件,对结果有影响.尝试新的分组满足齐次性后分析.没有齐性的结果没有意义.

根据要求来,方差不知道的话就选单因素

看到好多次了……LZ不放下次问的时候先百度知道一下或者进行方差分析时,除研究因素外应保证其他条件的一致.这就要用到协方差分析.协方差分析是利用线性回归的方法消除混杂因素的影响后进行方差分析.协方差分析

就回归分析而言,标准化不是必要的,因为标准化是数据的线性变换,不影响估计的显著性.计量模型一般不进行标准化,保持变量的原汁原味,方便估计结果的解释.多元统计里经常要标准化,如主成份分析,因子分析等.对

非参数检验一般是用于小样本的,用分析----非参数检验----两个相关样本(或者独立样本)样本大于30的话可以用T检验,有个方差不齐的修正模型

进行对数转换后就不同考虑单位了,因为你对数转换是为了便于研究分析嘛,没影响

假设数据在A1:B20中,选中B1：B20,插入,图表,折线图,确定.就生成了一个折线图,用鼠标在折线上单击,编辑栏中会出现公式=SERIES(,Sheet1!$B$1:$B$20,1)把它改成（可在

GPS接收的是84坐标系,如果你已输入转换参数,测得的是54的

你想问的是什么,录入还用说吗?分析的话,1）点击主菜单“Analyze”项,在下拉菜单中点击“CompareMeans”项,在右拉式菜单中点击“0ne-WayANOVA”项,弹出单因素方差分析设置窗口

秩转化的方差分析两两比较,snk或者lsd再问：不好意思，能稍具体么，怎么进行秩转化呀...最近毕业论文焦头烂额.....

一是可能试验方案设计不合理,组与组之间本身就没有差异；二是误差太大,也就是误差均方太大,引起F值减小.

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

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

如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非要进行方差分析则需要把means±SD范围外的数据剔除.实际操作中对方差齐性等适用条件的把握:1.单因素方差

因素对结果影响都不显著.究其原因可能是本例试验误差大且误差自由度小,使检验的灵敏度低,从而掩盖了考察因素的显著性.由于各因素对结果影响都不显著,不必再进行各因素水平间的多重比较此时,可直观的判断

也就是样本空间大小为9,变量数为4?样本空间太少了.而且问题是,你是不是还要加上一个常数项?计量里有一个约定俗成的做法,就是变量数要小于样本空间开根号.你样本空间为9,开根号为3,所以如果只有2个变量