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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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帮助:常用于单-2方差-3/比较、多重比较和方差/ 。所谓的-2方差-3/对比是什么？两个因素合并多重对比数据，帮助:单个因素方差分析常用-1 ， 因为多重比较的意义是在主效应已知的情况下，看自变量的哪些水平显著不同(因为方差-3/一般是三个以上自变量之间的比较，当然可以做两个水平，但不存在-至少两个水平之间有差异，如果主效应不显著 ， 则意味着所有水平之间的成对差异不显著，多重-3/的结果一目了然，不用再做了 。
1、 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 。
2、双 因素 方差 分析交互作用显著说明什么问题【两因素方差分析 多重比较,spss单因素方差分析结果解读】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 。
3、交互效应 多重比较,两 因素组合后的 多重比较数据,spss怎么 分析是否存在交互效应取决于你对F1变量是否有两个以上的值 。比如A1和B1的情况，你做了多少次实验？如果你只进行了一次，就不会有互动效应 。多重进行比较时 ， 应选择两个控制变量(例如，对:)进行事后检验 。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 。
4、求助:单 因素 方差 分析中常用 多重比较,所用方法的区别1和single因素方差分析用于检查所有平均值是否相等 。多重的平均值也叫回测，它的比较是两两之间的 。2.single-2方差-3/(单向方差分析)用于比较完全随机设计中多个样本的均值，其统计推断是推断每个样本所代表的每个总体的均值是否相等 。求助:列表因素方差分析常用多重进行比较 。如果主要效果不显著，就没有必要比较所用的方法 。因为多重比较的意义是在主效应已知的情况下，看自变量的哪些水平显著不同(因为方差 分析一般是三个以上自变量之间的比较，当然可以做两个水平，但不存在-至少两个水平之间有差异 。如果主效应不显著，则意味着所有水平之间的成对差异不显著 。多重-3/的结果一目了然，不用再做了 。
5、 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 。
6、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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