在做方差分析时,不同处理条件下的数据是要放在一起标准化还是分别标准化

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 00:00:00
在做方差分析时,不同处理条件下的数据是要放在一起标准化还是分别标准化
用spss进行两因素方差分析时 发现齐性检验不显著,怎样做矫正再次进行方差分析?

两因素方差分析,可以用独立样本T检验啊,方差齐性和非齐性都是可以的

如何用spss做单因素方差分析

设置两个变量,一个是饲料种类,有三个值;另一个变量就是你的数据了.

SPSS如何做三因素三水平有交互作用正交试验的方差分析?我使用L27 (3) 13正交表,在spss进行分析时,先把表头

我在你数据里看到了有两个ABACBCABC这些你是咋得到的啊?在多因素方差分析里,可以设置各因素之间的交互作用.再问:我是先选择L27(3)13正交表,按照有交互作用的三因素三水平预先设计好表头。启动

如何用Excel做方差分析?

方差分析的计算步骤:(1)分别计算行与列平方和.行平方与组间方差相似,是每行均值与总体均值的离差平方和,列平方和是每列的均值与总体均值的离差平方和.(2)总的平方和的计算与单因素方差分析一样,是每个数

SPSS做方差分析时F值和sig都没有,说明什么?

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

比较过氧化氢在不同条件下的分解

其中燃烧最猛烈的是(4)号试管燃烧最弱的是(1)号试管加热能(促进){“促进”还是“抑制”}过氧化氢的分解(提高){“提高”还是“降低”}反应速率2.催化剂具有降低还是提高活化能的作用?降低活化能所以

为什么在做过氧化氢在不同条件下的分解实验时,先要将淀粉放在不同温度下处理?

因为过氧化氢酶催化效率很高,很短暂的时间都能分解很多过氧化氢,为了避免误差,所以先要将淀粉在不同温度下处理.再问:为什么不先将淀粉酶放在不同温度下处理,再加入淀粉——那就更没误差了?!在试管第一次从水

比较过氧化氢在不同条件下分解实验

根据描述该试验应该是比较铬中催化剂对过氧化氢分解速度的影响,其中对照组应该是没有加入任何其他催化作用的过氧化氢溶液.而加入了氯化铁以及肝脏研磨液的应该属于实验组.如果参与实验的所有试管的洁净程度一样的

乙醇在浓硫酸做催化剂的条件下,不同的温度分别产生什么产物?

140度以下生成磺酸酯,140度生成乙醚,170度生成乙烯,还可能有炭黑,二氧化硫,二氧化碳等副产物

SPSS分析中在进行多因素方差分析时,

可能是,你选择的控制变量个数只有一个,用单因素方差分析,不需要用多因素方差分析.但更可能是你的观测变量不是定距型及以上变量,软件不接受.选择与变量有关系的因素,通常参考别人的研究经验和自己的经历.

在光照强度相同 温度不同的条件下 光合作用强度不同

光反应影响因素:光强度,水分供给植物光合作用的两个吸收峰叶绿素a,b的吸收峰过程:叶绿体膜上的两套光合作用系统:光合作用系统一和光合作用系统二,(光合作用系统一比光合作用系统二要原始,但电子传递先在光

假定在30℃和适当的CO2浓度条件下,将某植物的叶片在不同光照强度下处理,测定其光合作用速率,结果如下表

(10*12-14*4)/44*(180/6)=43.6g第一个括号是算吸收CO2的质量,1molCO2为44g,除以44得物质的量,一mol葡糖糖含有6个碳,对应6molCO2,所以1CO2~1/6

在非胁迫条件下,使用不同浓度的水杨酸处理,测出植物内的脯氨酸含量增加,请问在非胁迫条件下植物体内的脯氨酸升高能表示植物的

非胁迫条件下,施加高浓度的水杨酸就有可能造成一种胁迫环境.在某些逆境下,施加低浓度的水杨酸,可能会缓解胁迫对植物体造成的危害,但是当水杨酸浓度加大后,水杨酸本身也会形成一种胁迫,造成两种胁迫的叠加.同

(4)化学需氧量(COD)可度量水遭受有机物污染的程度.在强酸并加热的条件下,用K2Cr2O7做强氧化剂处理水样,并测定

酸式滴定管(或移液管)Cr2O72---------------6Fe2+----------------------------------1.5O2161.5再问:求详细解答再答:哥哥,你这个题明

在淀粉酶溶液与淀粉溶液混合前将需要混合的酶溶液与淀粉溶液在相同温度的条件下处理5分钟,即做同温处理,原因何在?说浅显易懂

因为酶的催化效率具有高效性,如果不先做同温处理,而是先混合后处理(调温),可能出现因调温过程中反应的进行影响实验结果.就是说,在调温过程中酶促反应已经在进行了,导致实验结果不准确.所以要先做同温处理.

在spss中做二元回归时.方差分析后sig=0.02,方程有意义吗

这个指的是回归中的拟合模型整体显著、也就是说回归中设的自变量是有预测作用的.但二元回归的话,2个自变量(预测变量),如果要看它们各自的作用是否显著,还需看各自的B或beta值.

方差分析和t检验我做一个湖泊的水生生物,为期一年,采样7次,同时这个湖泊可以分为3个湖区,我想比较不同类群在不同湖区的差

测量次数相当多时,测量值才近似为正态分布,这时应按正态分布判断,测量次数较小时(不多于十次),t分布偏离正态分布较多,所以数量少时还是t分布判别好一些.不同问题的计算不同,你这种问题就属于统计概率中的