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两因素方差分析多重比较,spss单因素方差分析结果解读

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多重比较并求和方差 分析哪个更好方差 分析 。多重Comparison:多重Comparison主要用于方差 分析之后的平均数之间的差异，所谓的-2方差-3/对比是什么？多重Comparison:多重Comparison是比较方差 分析之后每个样本的平均值，两个因素合并多重对比数据、多重对比:多重对比方法有邓肯 。
1、请教!事后检验, 多重比较,简单效应 分析 。这几种有什么区别,分别在什么时...【两因素方差分析多重比较,spss单因素方差分析结果解读】 1 。比较的内容不一样 。回测:回测将市场风险计量方法或模型的估计结果与实际损益进行比较 。多重Comparison:多重Comparison是比较方差 分析之后每个样本的平均值 。简单效果分析:简单效果分析是同一因素中两个级别之间的比较 。第二，方法不同 。回测:回测的方法包括检查性计量和市场风险计量 。多重比较法:多重比较法包括邓肯多重比较法、舍夫多重比较法等 。
三、不同回测的应用:回测主要用于进一步考察主效应显著后a 因素的哪两个水平不同 。多重Comparison:多重Comparison主要用于方差 分析之后的平均数之间的差异 。简单效应分析:简单效应分析主要适用于Duo-2方差分析总交互作用显著后，进一步考察a 。回溯测试，在测试市场风险时使用；多重 comparison，when分析sample多重comparison可用于进一步确定哪两个平均值不同；简单效果 。
2、 方差 分析结果显示达到了显著水平,但 多重比较却显示达到了极显著水平...方差分析中的f检验显著，结果不显著(很少)，这在大多数人看来很奇怪，确实很奇怪 。原因如下 。方差 分析F检验显著，有可能犯一种错误，就是拒绝正确的零假设 。那么两两比较不显著也是合理的 。如果f检验没有出现一种错误，说明真实情况为零的假设确实是错误的 。那么为什么我们不能通过每两个的比较来检测出差异呢？1，有些多重比较法是保守的，即其整体实验中第一类错误的概率低于你设定的第一类错误的概率 。
也就是你设置alpha为0.05 ， 但实际上你使用的多重比较法整体实验中第一类错误的概率低于0.05 ， 所以即使有差异 ， 你也检测不出来 。2.假设你有四组:single-2方差-3/ ， 并且(第一组和第二组的平均和)与(第三组和第四组的平均和)之间有差 。f检验的结果是显著的，但是当你两两比较时，你会发现没有区别 。也就是说 ， 如果各组均值的某些线性组合存在差异，f检验可以检测出来，但它们之间没有差异 。
3、SPSS 方差 分析 多重比较中统一的标准误是怎么得出的?第二个表中，有描述性统计，标准差等于标准差除以样本量的平方根 。第一个表是ANOVA之后的多重比较表 。标准误有两种:若每组数据为n，则LSD的标准误为sqrt(2 * MSE/n)；如果不是 ， LSD的标准误差为SQRT(MSE*(1/ni 1/nj)) 。
4、双 因素 方差 分析交互作用显著说明什么问题简单效果分析是在方差 分析之后做的并且交互是已知的 。所以你的情况应该很简单分析 。f检验用于比较三组或三组以上数据的均值 ， 如果有显著差异，在不确定哪两组有差异的情况下，需要使用“多重 comparison” 。多重比较是每两组数据的均值比较 。简单效果分析是在方差 分析之后做的 。所以你要做简单效果分析 。用f检验做三组或多组数据的均值比较 。
5、交互效应 多重比较,两 因素组合后的 多重比较数据,spss怎么 分析是否有交互取决于你对F1变量是否有两个以上的值 。比如A1和B1的情况，如果你进行了几次实验，就不会有交互作用 。多重进行比较时，应选择两个控制变量(例如，POSTHOCTESTSFOR:) 。好吧，Duo-2方差-3/Can only分析Chu因素之间的交互作用是否对观察变量有显著影响，但我们无法得到交互作用对观察变量的具体影响 。
6、 多重比较和 方差 分析哪个更好方差分析.1.-0 分析不受统计组数的限制，与大量样本比较是可以接受的多重，利用检验提供的数据可以充分估计检验误差，可以将每一个因素对检验指标的影响从检验误差中分离出来 。2.方差 分析可以考察多个因素的相互作用 。
7、在单 因素 方差 分析中所谓 多重比较是指什么?是指方差 分析后各样本平均值之间是否存在显著差异的假设检验的总称 。方差 分析我们只能判断人口平均数之间是否存在差异，多重比较可以用来进一步确定哪两个平均值是不同的，哪两个不是 。比较方法有N-K (Newman-Keuls)检验、DunCan检验、Tukey检验、Dunnett检验、最小显著差异检验和Scheffé检验，其理论基础和适用条件各不相同 。

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