1樓:
圖中復的f值是算出
來的制,是組間均方/組內均方的值,越大表示組間的差值越大。
實際上方差分析還有一個臨界值fcrit,是根據自由度查表查出來的。
f>fcrit(0.05),就說明組間的差異大到一定程度了,組間的差異顯著了。
f>fcrit, p<0.05,具體p值方差分析會計算出來的。
一般看方差表就看p值是否小於0.05或者0.01,一般不會去對比分析f值的。
圖中ala的各組間p=0.000<0.05,各組間存在顯著性差異,其它同理。
至於ala中的56組資料間是如何差異的需要進一步分析。
至於ala,c,d...從表上不確定是什麼關係。
誰能幫我解釋下spss 單因素anova分析出來的**,都是什麼意思。
2樓:呂秀才
校正模型 就是指包括通過方差分析擬合的模型整體是否顯著,也就是方差分析整體是否顯著的判斷。從其sig值可以看出 方差整體顯著。主要是因為你圖中這個方差分析就一個自變數,所以校正模型和brand這個自變數的影響是一樣,即校正模型顯著、brand這個因素也顯著。
如果再多一個自變數的話,此時校正模型就會與每個自變數的影響引數是不同的,就會出現有可能校正模型顯著,而其中某個自變數不顯著的情況
截距 是在假設不存在自變數的情況下,該因變數的基本情況引數,比如你這裡分析的是品牌對口感評分的影響,而截距就表示不存在品牌因素的情況下的口感基本評分。有點類似於需求中的基本需求和刺激後的需求。實際分析中,很多時候直接忽略它就好。
brand這一項 就是分析你研究的品牌因素對口感評分的影響了,從sig值可以看出,品牌因素有顯著影響。
誤差 是指除開品牌之外 沒有包括在研究內的各種未知因素對口感評分的影響
3型平方和 是指計算方差的一種理論方法,是最通用的,具體意義可以參看統計學教材,比較複雜,實際應用中可以忽略它
f就是方差值,它對應的後面sig值 是判斷方差是否有效的引數,所以實際中 主要看f對應的sig值即可,sig小於0.05,說明有顯著影響,sig大於0.05 說明沒有顯著影響
用spss做單因素anova分析,得到的兩個**怎麼看?
3樓:
f統計量對應的p值為0.287,大於0.05,不顯著,所以下面**不用去看
二因素方差分析:如果spss的anova表中的兩個主效應sig都小於0.05,但互動作用的sig大於0.05,那要如何分析呢
4樓:匿名使用者
這個很正常啊
說明主效應有意義,互動作用沒意義
5樓:
可以再建立模型,排除互動效應
請問用spss軟體,單因素方差分析,怎麼做出這樣的結果圖,那些字母代表什麼意思,怎麼看這個結果 50
6樓:匿名使用者
這個**裡的資料
,不是由spss軟體得到的,而是現實實驗得到的資料從而製作的**,至於數值後面帶加減號,是指所做的實驗在當前的實驗條件下得出的結果在該數值範圍內波動。此處單因素方差分析是指在變動處理時間這一唯一因素時對結果的影響的顯著性,從而得出最優處理時間,**資料是已經知道的資料
spss中做單因素方差分析,這樣的多重比較怎麼在**裡標記字母a、b呢?
7樓:匿名使用者
標記字母法簡介
首先將全部平
均數從大到小依次排列。然後在最大的平均數上標上字母a;並將該平均數與以下各平均數相比,凡相差不顯著的,都標上字母a,直至某一個與之相差顯著的平均數則標以字母b。再以該標有b的平均數為標準,與上方各個比它大的平均數比較,凡不顯著的也一律標以字母b;再以標有b的最大平均數為標推,與以下各未標記的平均數比,凡不顯著的繼續標以字母b,直至某一個與之相差顯著的平均數則標以字母c,·」...如此重複進行下去,直至最小的一個平均數有了標記字母為止。
這樣各平均數間,凡有一個相同標記字母的即為差異不顯著,凡具不同標記字母的即為差異顯著。
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