方差分析 效应量

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1、有没有可能出现两组数据独立样本t检验显著, 方差 分析不显著?如果是同样的两组数据,你分别做t检验和方差 分析 , 那么分析的最终结果是一样的,因为在比较两个水域平均值的情况下,方差 /123 。如果是同样的两组数据 , 你分别做T检验和方差 分析,那么分析的最终结果理论上应该是一样的,因为在比较两个水域平均值的情况下,方差。
【方差分析 效应量】
2、 方差 分析中,固定因子和随机因子有何不同?代表不同的模型 。固定因子表示固定效应模型,随机因子表示随机效应模型 。固定效应模型和随机效应模型分别描述了两种不同类型的单因素试验 。前者意味着固定因子水平的数目是r..后者是从众多因子等级中随机选取R个因子等级 。两者的区别只体现在模型假设上 。基于以上差异,固定的效应考虑r个水平均之间是否存在显著差异 , 而随机的效应模型考虑因子的所有水平均之间是否存在差异,即效应 方差等于0 。

3、如何用SPSS进行多因素 方差 分析Multi-factor方差 分析它是为了确定一个自变量是否受到一个或多个因素或变量的影响而进行的方差分析 。SPSS调用“单变量”过程来检验不同水平组合间因变量的均值是否因因素不同而不同 。在这个过程中 , 可以是分析各个因素的作用,或者分析因素之间的相互作用,以及分析 co 方差 , 以及变量和协变量之间的相互作用 。这个过程要求因变量从多元正态总体中随机抽样,总体中每个单位的方差相同 。

因变量和协变量必须是数值变量,协变量和因变量不是相互独立的 。因子变量是分类变量,可以是长度不超过8的数值型或字符型变量 。固定因素是反应处理的因素;随机因子是从总体中随机抽取的因子 。首先,把所有平均值从大到小排列 。然后在最大平均值上标注字母a;并把这个平均值与下面的平均值进行比较 , 在差异不显著的地方,标上字母A,直到某个差异显著的平均值标上字母B,然后以标有B的平均值为标准,与上面比它大的平均值进行比较 , 不显著的都标上字母B;然后以标有B的最大平均值为标准,与下面未标注的平均值进行比较,如果不显著则继续标注字母B 。

4、什么是单因素 方差 分析?单变量和多变量方差 分析适用于两个因素和两个以上观察变量的检验 。单因素多变量方差 分析适用于检验一个自变量的两个或两个以上因变量,其中因变量为连续变量,自变量为类别变量 。在单变量方差 分析(univariaeanalysisoffvariance)中,只检验因变量的水平与单个因变量的测量值的平均值之间的差异,使用的检验方法是f检验,而多变量方差分析( 。

5、 方差 分析偏eta方怎么看方差分析部分ETA: eta是效应量 , 表示组间差异所解释的因变量的方差的比值 。p值0.5 , 很大,根本没有显著差异 。ETA平方0.03也很小,不需要做多重比较 。在SPSS中,做多元方差 分析,可以通过校验计算出ETA平方 。方差 分析表格说明方差 分析表格程序可以根据输入的数据自动生成单因子方差 分析 。
这意味着如果因子A的eta平方是x%,这意味着因子A解释了总变化的x% 。由于组内变异的存在 , 各因子的eta平方和不可能达到100%,另一方面,A的统计量η和部分η平方可以相互转化,部分η平方在数值上大于η平方 。当然,这只是a因素作用的两种表达方式 , SPSS会在计算结果中给出部分eta公式 。

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