方差分析结果不显著
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/23 02:16:18
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.
水平差值是方差分析取得可信度,比如选5%,就是说得到的结果在95%的概率上是可靠的.置信度不同得到的数据也就有一些偏差,置信度的高低与相关性没什么必然的联系,只是置信度较低时数据相对而言精确性要低一些
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)
两因素方差分析,可以用独立样本T检验啊,方差齐性和非齐性都是可以的
9个试验太少,无法进行方差分析,因为9个试验自由度为8,而每个变量3个水平,自由度为2,4*2=8,这样误差项已经没有自由度,无法进行估计检验.SPSS菜单如下:Analyze->GeneralLin
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
对交互作用做一个补充说明:交互作用指的是两个因素在对方的不同水平上的呈现出的效应存在差异,A和B各有两个水平,则A1在B因素上的效应情况与A2在B因素上的效应情况存在差异,反之也存在,这就说明存在交互
你这里面从各个变量的t检验看显然有变量不显著,把这些变量剔除掉重新建立新的回归模型就是了,哪儿有在这种伪回归的情况下纠结方差分析是不是显著的……再问:那有无回归模型显著,但有个别变量不显著的情况,请教
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.
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.
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
这种情况不实和,标星号,标字母比较好!
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
可以做方差分析的,应该属于单个观测值正交试验资料的方差分析.如果用EXCEL2007辅助来做是可以的,但没有直接分析的方法.如果需要这个数据的具体分析,发个消息给我,我再发给你.现在看到的结果不能代表
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.
显著性水平>0.05说明在现有样本中,自变量对因变量的影响不显著.有时不显著也是一个很重要的结论,说明原来的假设不成立.如果认为不显著的结论有悖相关原理,则可能是数据有问题,建议增加样本数量,或检查数
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
积极的财政政策和宽松的货币政策啊凯恩斯刺激需求的理论就是针对经济萧条的,其结果就是经济快速增长,利率平稳上行
被试量比较少呀,A、B、C都不显著.
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