1. 方差分析中关于因素的多重比较
p值为0.000 说明差异显著,也就是你要比较的多组之间存在显著的差异
2. 在方差分析中关于因素的多重比较事后比较问题
很正常,在俩因素以上的方差分析上,首先看交互作用,交互作用显著,就进行简单分析,交互作用不显著,才能看主效应.总之,交互作用优先考虑.
3. 方差分析中关于因素的多重比较有哪些
1、单因素方差分析,是检验所有的均值是否相等。
而多重均值又称事后检验,其比较是两两之间的。
2、单因素方差分析(one-wayANOVA),用于完全随机设计的多个样本均数间的比较,其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。
3、事后检验是指将市场风险计量方法或模型的估算结果与实际发生的损益进行比较,以检验计量方法或模型的准确性、可靠性,并据此对计量方法或模型进行调整和改进的一种方法。
4. 在方差分析中关于因素的多重比较
答: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”。多重比较是对每两组数据做一个均数比较。
5. 单因素方差分析中,所谓多重比较是什么
在SPSS中的具体操作:
1.依次点击“分析——比较平均值——单因素ANOVA”。
2.出现“单因素方差分析”窗口。
3.将“疗效得分”放入“因变量列表”框中,将“用药分组”放入“因子”框中。
4.点击“事后多重比较”,选择“LSD”和“Tamhane’s”。
5.点击选项,然选择“方差同质性检验”,点击“继续”。
6.点击 “确定”,得到检验结果。
6. 在方差分析中关于因素的多重比较问题
方差分析的影响因素:
是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里,由于仅研究单个因素对观测变量的影响,因此称为单因素方差分析。
例如,分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响,考察地区差异是否影响妇女的生育率,研究学历对工资收入的影响等。这些问题都可以通过单因素方差分析得到答案。
单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量。例如,上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇女生育率、工资收入;控制变量分别为施肥量、地区、学历。
单因素方差分析的第二步是剖析观测变量的方差。方差分析认为:观测变量值的变动会受控制变量和随机变量两方面的影响。据此,单因素方差分析将观测变量总的离差平方和分解为组间离差平方和和组内离差平方和两部分,用数学形式表述为:SST=SSA+SSE。
单因素方差分析的第三步是通过比较观测变量总离差平方和各部分所占的比例,推断控制变量是否给观测变量带来了显著影响。
7. 方差分析中关于因素的多重比较研究
标记字母法简介 首先将全部平均数从大到小依次排列。
然后在最大的平均数上标上字母a;并将该平均数与以下各平均数相比,凡相差不显著的,都标上字母a,直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母b。再以该标有b的平均数为标准,与上方各个比它大的平均数比较,凡不显著的也一律标以字母b;再以标有b的最大平均数为标推,与以下各未标记的平均数比,凡不显著的继续标以字母b,直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母c,·”…如此重复进行下去,直至最小的一个平均数有了标记字母为止。这样各平均数间,凡有一个相同标记字母的即为差异不显著,凡具不同标记字母的即为差异显著。8. 单因素方差分析中,多重比较
多重比较表明,2和3间差异不显著,3和4间差异不显著,1和其他各组间差异都显著。
1.方差齐性检验,显著性大于0.05,说明方差是齐性的可以做方差分析,多重比较是在方差分析后对各样本平均数间进行比较,简单效应分析是在同一因素内两种水平间的比较,事后检验的方法包括检验计量法、市场风险计量法等,而多重比较的方法包括Duncan多重比较法、Scheffe多重比较法等。
9. 方差分析中关于因素的多重比较的例子
这样的题一般是进行单因素方差分析(anova analysis)
首先,输入数据:
在第一列中输入害虫的数量——害虫数量
在第二列中输入组数1,2,3,4,在值标签里定义(1=东,2=南,3=西,4=北)——方向
其次,选择"分析"——"比较均值"——"单因素方差分析"
再,在"选项"中选择"方差同质性检验"——检验方差齐性(也可以选择描述性看下描述性分析)
得到:方差齐性检验表,若显著性值>0.05则说明方差齐,<0.05则方差不齐
最后,根据方差是否齐,在"单因素方差分析"的"两两比较"窗口选择方法进行检验
一般方差齐,选择LSD(具有较高敏感系数),S-N-K(同类子集),Dunnett三中方法
方差不齐,选择Tahane's T2一栏中四种方法的任意一种,即可。
这道题检验结果为:四个方向无显著差异。
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