单因素随机方差分析结果怎么写

只要在1－7个列中,同处一列的就是没有差异,你的表中,左边从9往下一直到12是按平均数从小到大排列的,9、20、16、8、14、13、3之间是没有差异的,9和1以下的都有差异；20、16、8则和6以下

duncan检验是一种事后检验,就是说在自变量主效应已经确定显著的情况下,看各个水平之间具体是哪几个间有差异你这里的编号1——5就是各处理水平,表里面纵列的1,2,3（alpha=0.05的子集下面）

说明数据达到齐性,可以进行方差分析再问：方差齐性时，单因素方差分析结果P0.05时,是否就可直接说明结果差异不显著？？再答：你是说数据已经达到齐性？那结果P0.05不显著达到方差齐性是进行单因素方差分

既然是单因素方差分析,那么你的数据组成：123早上0.10.40.5下午0.20.30.6只包含一个因素,就是时间因素,你可以定义早上为1,下午为2,每个时间具有3个重复,那么输入如下1..0.11.

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

如果你要做单因素方差分析,请你先好好认识一下单因素方差分析的方法和原理（统计类书刊有写）,然后再进行相关操作.按照你的描述,是否是把A作为因素,B作为结果做出来的一组数列矩阵,如果是这样,那么就是类似

假设检验是推断统计中的一项重要内容.在假设检验中常见到P值(P-Value,Probability,Pr),P值是进行检验决策的另一个依据.P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小.统计学根据显著性检

组间的P=0,说明你的三组样本数据之间存在显著差异,但不能了解是其中何种两组数据造成的；多重比较后,可以看出第一组数据和第二组数据之间,p=0.698>0.05,说明这两组数据没有显著差异,而这两组数

也就是你的变量3.4.5.6.7中有一个组的样本的数量少于两个,这样系统没有给你进行多重检验,如果你不需要就可以直接用方差分析的结果,如果你需要多重检验的结果,你就需要对你的这些变量进行重新分组.

SPSS统计软件的onewayANOVA在方差不齐时是可以使用的,此时你应该使用Brown-Forsythe或Welch的修正值.当你想看哪两组有差异时,可以使用onewayANOVA再问：估计要用到

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

F值＞Fcrit,表明3组之间差异显著再问：只要是F值>Fcrit,就表明组间差异显著吗？还是同时看P-valut

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.

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

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

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

单因素完全随机由于组内变异完全是个体间的差异,因此可以认为是随机误差.而组间变异反映组间均数的差异,其可能仅仅包含随机误差,这时零假设成立.也可能除随机误差外,还包含处理的效应,这时则备择假设成立.完

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

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

要是方法对的话,可能就是真的在五个组别里面没有显著差异,可以追加个两两对照的,也许其中某两个组别之间存在显著差异,不然就只能在追加样本量了再问：我本来想用因子分析，但是要求是正数？再答：单因素方差分析