协方差分析结果,两个因素显著什么意义

听上去有点乱.你确定a和b是两个因素吗?为何要比较a和b的不同水平呢,就像个子矮和体重大这俩根本就是不同纬度的,不适合用来直接比较吧.我推测是你的实验设计或变量设置不清晰,建议你补充说明一下再问：您好

三因素的主效应、交互效应都不显著,说明三个因素不是影响因变量的主要元素.这样其他的就没有什么可报告的了.

首先是三因素交互作用不显著了那就不需要管组间两两比较的交互作用显著与否了,这是一个顺序,前面的不满足后面的么有分析意义.其次如果交互作用不显著了那就直接分析各自的简单效应就好了至于各自主效应显著,是否

简单效应分析是在做方差分析后,知道交互作用存在才做的.所以你的这种情况应该做简单效应分析.用F检验做三组或三组以上数据的均数比较,发现有显著差异时,不能确定是其中哪两组的均数有差异,就需要用“多重比较

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.

做三因素的多元方差分析,如果存在两个因素之间存在交互作用,请进一步做简单效应检验,在SPSS中编程计算.如果存在3因素的交互作用,则可以做简单简单效应.

纬度位置、大气环流、海陆分布、洋流和地形是影响气候的主要因素.前二者是全球性的地带性因素,后三者是非地带性因素.纬度位置是影响气候的基本因素.因地球是个很大的球体,纬度不同的地方,太阳照射的角度就不一

1、看组间效应比较,看自变量和协变量有没有显著,2、看修正均数有没有显著,即扣除X的影响后,Y值是否有统计学意义的差异；3、看修正均数的方差分析.协方差主要就是看修正均数,剩下的步骤其实用回归也可以做

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

2再问：肯定吗再答：.............可是网上好像说的是洋流又称海流，海洋中除了由引潮力引起的潮汐运动外，海水沿一定途径的大规模流动。洋流对其流经的大陆沿岸的气候也有一定的影响。从低纬度流向高

简单来讲就是通过看各因素分析结果中的P值：在P值小于0.05时,P值越小影响越显著,当然也包括常数值.

就说明你的交互作用可能有A1B1,A1B2,A1B3,A2B1.这几种处理水平结合引起的!这个没有什么的!你就需要探究这几种处理结合的差异.是不是有其他潜变量的影响.

你在多因素方差分析中,就可以考虑不同因素直接的交互作用了.再问：不同因素的交互作用，应该怎么做啊？再答：多因素分析里，设置要考虑的各个因素的交互作用。点击分析-一般线性分析-单变量里做

一般标字母,不看这个图的,一般看这个图下面的“同类子集”那个图,归在一个子集的就标相同的字母,不在一个子集就标不同的字母,如abc等.由这个图看的话,也可以,只是费劲些,显著性的值

海陆位置吧,季风的形成就是因为海陆冬夏的热力分布差异和洋面高压造成的

被试量比较少呀,A、B、C都不显著.

A海陆因素.亚洲东临太平洋,受来自太平洋的暖湿气流影响大.季风气候显著.

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

沉积岩有两个突出特征：一是具有层次,称为层理构造.层与层的界面叫层面,通常下面的岩层比上面的岩层年龄古老.二是许多沉积岩中有“石质化”的古代生物的遗体或生存、活动的痕迹-----化石,它是判定地质年龄

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