方差分析中的F和P0.05

F值就是正交助手里面的F比,正交助手里面还有一个F临界值.别搞混了啊.

不是很准确,统计学中的所有统计分析,包括相关分析、因素分析等,首先需要保证变量之间理论或事实相关,否则研究将毫无意义.比如天气变化和股市变化之间也许你用统计分析也能找到相关性,但是这是毫无意义的无稽之

不能显示F值和P值,是你的数据原因,数据不正定

完全随机设计方差分析和随机区组设计资料方差都属于单因素方差分析.完全随机设计与随机区组设计的区别在于：1.完全随机设计没有把混杂因素（如年龄、体重等）考虑进去,而随机区组设计通过设置区组而使得混杂因素

看p值,就整体而言认为你的组与组之间的因变量的总体均值向量有差异.就是你的组与组的均值不同.ppv课学习网站.再问：那请问Pillai的跟踪Wilks的LambdaHotelling的跟踪Roy的最大

P0对应他这组的8个引脚,即P0^0--P0^7这句话的意思是右移加入P0开始是00000001经过P0

没有withingroups?你不会就只有6个数据?一组一个?再问：不懂的，我不太会SPSS，要做非农业人口对垃圾产量是否影响的，可以麻烦说一下步骤吗？谢谢！再答：果然就6个数据。。这样的数据做方差分

1c51单片机中的上拉电阻和P0口上电后是高电平,这是不容置疑的.2P0口如果不通过上拉电阻的+5V电源,则很难为4个数码管提供较大工作的电流.P0=FFH则加在数码管的段形为高电平,显示全亮P0=0

设要做二因素的正交设计,A因素有三个水平,B因素有两个水平.则选择Data-->OrthogonalDesign-->generate,弹出的就是正交设计窗口：Factorname框：输入A：单击AD

SPSS方差分析结果是否显著性,就是看F值的大小和N,它们决定了显著水平的高低.

“*”对应的是显著性水平.如果我没有记错的话,“**”代表在0.01显著性水平下显著；“*”代表在0.5显著性水平下显著,“.”代表在0.1的显著性水平下显著.你看到的参考文献带“*”,说明它在0.0

方差分析只能判别该因素是否存在显著影响,而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系,F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义,而且对于不同的F值大小,存在不同的自由度,而不同的自由度之间是不能相

方差分析用的很多,均值这里主要用One-WayANOVA来比较均值差异显著性步骤analyze--comparemeans-----然后均值分析means、独立样本T检验、单因素方法分析都是用来检验均

我能做

我知道方差分析和方差齐性检验不是一回事,但是计算统计量时都可以用到F检验这个方法,那么做选择题时问道F检验的用途,难道不能选择用于方差分析和方差齐性检验吗?查看原帖

方差分析：根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分,比较它们之间的大小并用F检验进行显著性检验的方法.又称“变异数分析”或“F检验”,是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验.F值是两个均方的比值

spss方差分析时,输出的F值不带“*”.你看到有的文献上有带“*”的f值,那是人为标上去的,用于提示读者注意这个f值已经超过了预定的临界值（国内文献的方差分析多为手工计算,无法计算f值所对应的P值）

spss因子分析中有一项是直接可以输出各因子的得分的就是后面多出的新变量以factor开头的就是各因子的得分然后你就直接把这些因子得分当成普通变量进行后续的方差分析这些就可以了

代表数据是否具有统计意义,一般一组数据代表某个条件或因素,方差分析可以判断你选取的这个因素是否有意义,是不是影响因素如果你做统计为了找到事物相关性,而方差结果显示数据无统计学差异,很可能代表实验失败或

查表一般选0.01,0.05,0.1三种显著水平,当然还要知道第一,第二自由度.查表得出F值,不过一般软件都是将F值算出P值,然后跟0.01,0.05,0.1进行比较,如果小于这三个值,那就拒绝原假设