双因素方差分析方差非齐性,怎么办
来源:学生作业帮 编辑:大师作文网作业帮 分类:综合作业 时间:2024/11/10 16:40:02
双因素方差分析方差非齐性,怎么办
spss里有equai variance not assumed的对应方法,Tamhane's,Dunnett's等,这些方法各有什么区别呢?
spss里有equai variance not assumed的对应方法,Tamhane's,Dunnett's等,这些方法各有什么区别呢?
双因素方差分析方差非齐性,我一般就不用它了,请用非参数检验.如果你就是想分析它们之间的交互作用,请补数据吧.
equai variance not assumed里有很多种方法,其实也就是算法的不同.你们行业没有规定的话,用哪个都好.
再问: 先对您的清楚解答表示感谢,还想再问问: 1. 非参数检验好像没有对应双因素方差分析的,非参数检验的Kruskal-Wallis检验,只能检验一个自变量对因变量是否造成显著差异,难道分开做两次Kruskal-Wallis检验?一句话,用非参数检验的话,怎么做? 2. 交互作用的分析和方差齐性时是一样的吧?(我会编程) 3. equai variance not assumed里有很多种方法,结果会不会不同呢?方差齐性时S-N-K假阳性的几率就较高
再答: 1、这个问题真的好难回答,因为非参数检验里没有多因素的分析,所以要做多元的不大可能。如果是2*2,拆开来做ANOVA或t检验则会增加犯α错误的概率,我设想过用卡方分割的α来代替原来的α,没有找到可参考的文献,无法帮助你。所以才有了我的回答:“如果你就是想分析它们之间的交互作用,请补数据吧。” 2、都不能做多元方差分析了,你难道还要写MNOVA的程序? 3、equai variance not assumed里有很多种方法,算法不同,结果肯定会不同了。就算是方差齐性时,方法更加多,也没有办法比的。不过我不同意你的说法“差齐性时S-N-K假阳性的几率就较高”,SNK还好了,最容易达到统计意义的是LSD,我都不用这个算法。 仅讨论,并没有帮你解决问题。
再问: 谢谢您专业的解答,决定就用Tamhane's T2先做做,可以吗?数据众多,工作量太大,暂且不想麻烦您
再答: 我也没有用过,建议你找到一个名家用了这种方法的文献你就有参考依据了。
equai variance not assumed里有很多种方法,其实也就是算法的不同.你们行业没有规定的话,用哪个都好.
再问: 先对您的清楚解答表示感谢,还想再问问: 1. 非参数检验好像没有对应双因素方差分析的,非参数检验的Kruskal-Wallis检验,只能检验一个自变量对因变量是否造成显著差异,难道分开做两次Kruskal-Wallis检验?一句话,用非参数检验的话,怎么做? 2. 交互作用的分析和方差齐性时是一样的吧?(我会编程) 3. equai variance not assumed里有很多种方法,结果会不会不同呢?方差齐性时S-N-K假阳性的几率就较高
再答: 1、这个问题真的好难回答,因为非参数检验里没有多因素的分析,所以要做多元的不大可能。如果是2*2,拆开来做ANOVA或t检验则会增加犯α错误的概率,我设想过用卡方分割的α来代替原来的α,没有找到可参考的文献,无法帮助你。所以才有了我的回答:“如果你就是想分析它们之间的交互作用,请补数据吧。” 2、都不能做多元方差分析了,你难道还要写MNOVA的程序? 3、equai variance not assumed里有很多种方法,算法不同,结果肯定会不同了。就算是方差齐性时,方法更加多,也没有办法比的。不过我不同意你的说法“差齐性时S-N-K假阳性的几率就较高”,SNK还好了,最容易达到统计意义的是LSD,我都不用这个算法。 仅讨论,并没有帮你解决问题。
再问: 谢谢您专业的解答,决定就用Tamhane's T2先做做,可以吗?数据众多,工作量太大,暂且不想麻烦您
再答: 我也没有用过,建议你找到一个名家用了这种方法的文献你就有参考依据了。
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