正交表结果的spss的处理

1.在F值这一栏中,0.000<0.05,有差异,说明两样本方差不齐.第二栏本来就没有数据的,因为是两样本之间方差齐性比较,只有一个F值.2.有两个t值,是因为计算机把方差齐和方差不齐两种情况的

那时我的影子可谓愚顽.连琴上的那些弦也是单独的,虽然他们在同一的音调中颤动.用一道道目光染黄我幽深的森林.神秘的墙,那儿,无数鲜花不知等了多久　冥冥之中的他无关哈哈

前面的几个表是回归分析的结果,主要看系数0.516,表示自变量增加一个单位,因变量平均增加0.516个单位.后面的sig值小于0.05,说明系数和0的差别显著.还要看R2=0.641,说明自变量解释了

A1和A2之间的相关水平为-0.663,达到了非常显著的水平.B1和B2B3B4之间的相关水平分别是-0.501、-0.616、-0.501,都达到了非常显著的水平.这里是负相关,表示的是当一个变量的

正规方法和操作设计的,都是合理的除非你是乱操作的我替别人做这类的数据分析蛮多的

看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问：所以说在1

我在你数据里看到了有两个ABACBCABC这些你是咋得到的啊?在多因素方差分析里,可以设置各因素之间的交互作用.再问：我是先选择L27(3)13正交表，按照有交互作用的三因素三水平预先设计好表头。启动

目前的可以做正交分析的数据分析软件有SPSS,SAS,JMP,但是你说更简单的那就是正交助手这个软件

你看每个变量的sig值,如果小于0.05,就说明该变量对因变量有显著影响,反之则没显著影响,beta那一列是回归系数,B那一列是标准回归系数.

交互效应和单独一个因素的效应地位是不相同的按照惯例如果交互作用不显著确实没有必要列出来,但是单因子的主效应即使不显著也要列出来,因为它是作为一个因子本身存在的,而交互作用只是隐含的.另外同样的,如果交

不符合正太,不能用方差分析可以采用非参数检验统计专业研究生为您服务

首先要说明的是,因子分析是用来降维的.比如你有很多变量,用这么多变量来解释另一个变量,显得有点复杂,但是如果能找到其它的几个少量的变量来代替这些变量来进行下一步的分析,这就要用到因子分析.它运用了数学

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

学过忘记了机子也没装这个东西

把邮箱给我,我发个资料给你.关于SPSS处理数据的.自己总结的,简单易懂再问：有，非常感谢你，谢谢！

应该是指变量的先验分布吧,也就是假设原本的变量所服从的分布.通过指定先验分布的参数从而获得隐藏变量也就是缺失值的条件分布,然后通过E步和M步进行迭代从而获得缺失值的估计值应该不是指填补后的分布,因为迭

你设计的正交试验应该是没有考虑因素之间的交互作用,这样的相对简单一些,正交试验可以得出的结果包括：你所选择的因素在哪个水平所需的结果最优即最优组合,另外一个就是各个因素对于所需结果影响的大小.正交试验

在LinearRegression对话框中,单击Method栏的下拉菜单,选择Stepwise；单击“Options”按钮,更改UseprobabilityofF栏中“Entry”的值为0.1,“Re

上面那个推荐你去报班,挺逗的,我这里有本SPSS统计教程上面有正交试验的内容,是针对SPSS10.0版本的,如果需要请给留下邮箱,我发给你.

方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00