单因素方差分析和T检验的差别
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 23:25:05
只要在1-7个列中,同处一列的就是没有差异,你的表中,左边从9往下一直到12是按平均数从小到大排列的,9、20、16、8、14、13、3之间是没有差异的,9和1以下的都有差异;20、16、8则和6以下
可以试着做一下,不过今天没时间,如果你不急的话,可以考虑接任务.
1.方差分析可以用analyze->generallinermodel->univarite因变量为“生长抑制率”,固定变量为时间和浓度,主效应项为时间和浓度,不考虑交互效应.2.t检验(修改数据分布
齐性检验是组与组进行的检验,你这只是一个值与一个值,自然没法做出结果来再问:这样排版做的检验,错了么?再答:个案数量太少了
方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法.它是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型自变量是否有显著影响.单因素方差分析基本思想:数据的误差即总误差平方和分为组间平方和组内平方和,
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
只在不是正态分布的维度上做就可以了.你看看你的方差齐性检验的显著性有多糟糕,方差不齐检验出来的结果其实没那么不能接受.看你自己呗.ppv课视频学习网站
方差分析后数据没有差异就没有必要再做独立样本t检验了,如果做需要修正p值.再问:谢谢!如果方差不齐,用单因素方差分析tamhanesT2检验可以吗?
是的,你的分析思路是对的指的是每个组都是正态分布方差不齐的情况下,方差分析原则上不能用,注意,是原则上我替别人做这类的数据分析蛮多的
请查看《概率论与数理统计》
根据要求来,方差不知道的话就选单因素
一元方差分析和二元方差分析的(SA)^2是相同的,而(SE)^2不相同.这就可能造成了同一个因素的F检验值不相等.你说的这种情况一元方差分析水位对4种再问:恩是用TDIST函数,还是谢谢你~
非参数检验一般是用于小样本的,用分析----非参数检验----两个相关样本(或者独立样本)样本大于30的话可以用T检验,有个方差不齐的修正模型
为了找到适当的检验统计量,方差分析还需要对随机误差做一定假设条件是1.相互独立同正态分布2、均值为03、方差存在且相等然后组间方差和组内方差之比服从一个F分布的检验统计量也就是组间方差/组内方差
单因素方差分析和T检验没有差别有要记住[T(n)]^2~F(1,n)即若t统计量服从自由度为n的T分布,则它的平方服从自由度为1,n的F分布单因素方差分析得到的是这里的F,(单因素嘛,第一个自由度是2
打开SPSS在分析中找均值分析再点击单因素方差分析就可以了
这两个的分析思路是不一样的.一般来说,Anova的分析中显著性会高很多,而你说的一般线性分析求的是主效应,它的显著性比ANOVA受到的影响因素更多一些,因此也更低一点.但是,从规范的统计学分析而言,一
t检验用于比较两组均数是否有差异:单因素方差分析用于比较三组及以上均数是否有差异.如果有其他统计问题可以在我的百度空间留言.
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
SS表示从总方差,并代表该数据的均方偏差,MS表示与平均值的偏差的平方和的平均值,F表示F值,也就是说,得到的方差统计分析,P是P值,根据得到的F值.暴击代表了标准的F值,指示当F值大于暴击差异有统计