方差分析中的事后检验的Scheffe检验

齐性检验是组与组进行的检验,你这只是一个值与一个值,自然没法做出结果来再问：这样排版做的检验，错了么？再答：个案数量太少了

两个因变量,是不是做多因素方差分析?analyze--generallinearmodel---univariate然后选入自变量和因变量

这个地方的确是需要采用卡方检验的,而卡方检验中没有提供方差检验中的两两比较.如果希望知道两两比较的情况,可以通过对对数logit模型,但是这个做起来比较复杂,一般可以通过计算lambda、gamma等

好吧,我来帮您看看    如果P值=0.012,说明拒绝原假设,认为差异显著.    其实,“在3个假设定,方差分析对独

方差齐性检验是方差分析的重要前提,是方差可加性原则应用的一个条件.方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验.方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的.只是所选

1)、Mean:平均数,均数2)、Std.Deviation:标准差3)、Std.Error：标准误4)、ConfidenceIntercalforMean：均数的可信区间5)、LowerBound：

看p值,就整体而言认为你的组与组之间的因变量的总体均值向量有差异.就是你的组与组的均值不同.ppv课学习网站.再问：那请问Pillai的跟踪Wilks的LambdaHotelling的跟踪Roy的最大

请查看《概率论与数理统计》

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~

除了仿制药和原研药的区别以外,还有处理因素的差别,受试者的差别,因此需要多因素方差分析!

t检验用以进行参数显著性假设检验方差分析用以判别影响变量的因素是都是显著的直线回归用以得到两个变量之间的线性关系多元线性回归用来分析一个变量与多个变量之间的关系,它是直线回归的扩展.在线性回归中,t检

你可以使用SPSS的explore,或PP图,或QQ图,或One-SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况（推荐Histogram图

可以,t检验只能考查两水平之间的差异,方差分析可以检验两水平及两水平以上的差异,所以它包括了t检验的考查范围,虽然二者的统计思想有所不同（t是通过检验均值,而方差分析是计算方差),但两水平时计算结果却

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.

为了找到适当的检验统计量,方差分析还需要对随机误差做一定假设条件是1.相互独立同正态分布2、均值为03、方差存在且相等然后组间方差和组内方差之比服从一个F分布的检验统计量也就是组间方差/组内方差

可以的.

分析（A）--比较均值Comparemeans---ANOVA（单因素分析）---右边的菜单栏有两两比较一项,其中就有你要的Scheffe检验等.

应该是LSD吧,LSD和SNK是常用的事后检验.原理是这样的：（1）如果主效应显著,则需要进行多重比较（事后检验）,探究到底是哪两个处理（水平）存在显著性差异；（2）如果存在交互作用,则需要进行简单效

问方差相等不相等是理论上,这里0.762213.4424只是一次实验的两个样本值,这是一个假设检验问题,它有一个拒绝域,方差相等与否是看0.762213.4424是否在这个拒绝域内,而不是单纯的看二者

t检验用于比较两组均数是否有差异：单因素方差分析用于比较三组及以上均数是否有差异.如果有其他统计问题可以在我的百度空间留言.