1樓：帳號已登出
選d。
因為各組均值不變，不影響組間方差c不對，在方差分析中，f值是由最大組的方差和最小組方差的比值得出，被試間差異增大，但比值變化不確定，所以無法判斷a和b，故不對。
重複測量的方差分析，意味著總方差不變——因為是同一總體的重複抽樣。總平方和=組間平方和+區組平方和+誤差方差。各族平均值不變，所以組間平方和不變。
由於被試間差異增大，所以區組平方和增大，所以，誤差方差減少。
定義。方差在統計描述和概率分佈中各有不同的定義，並有不同的公式。在統計描述中，方差用來計算每乙個變數（觀察值）與總體均數之間的差異。
為避免出現離均差總和為零，離均差平方和受樣本含量的影響，統計學採用平均離均差平方和來描述變數的變異程度。
2樓：網友
因為各組均值不變，不影響組間方差c不對。
我們知道，在方差分析中，f值是由最大組的方差和最小組方差的比值得出，被試間差異增大，但比值變化不確定。
所以無法判斷a和b，故不對。
被試間差異越大，則在整個差異體系中，不同測驗間的相關性就會無形中增大，所受到的誤差影響就會較小，這是在統計學意義內的討論。
其中誤差方差內不包括由於個體差異所導致的方差。
要檢驗多個總體均值是否相等時，為什麼不作兩兩比較，而用方差分析方法
3樓：帳號已登出
首先工作量太大；無統一的誤差，試驗誤差估計的精確度和檢驗的靈敏度低；容易犯ⅰ型錯誤，推斷的可靠性低。
多個樣本均數檢驗，如果符合正態性，則可以用方差分析（根據是否方差齊性，選擇是否需要矯正公式），如果不符合正態性，就要用非引數檢驗。
作兩兩比較十分繁瑣，進行檢驗的次數較多，隨著增加個體顯著性檢驗的次數，偶然因素導致差別的可能性也會增加。而方差分析方法則是同時考慮所有的樣本，因此排除了錯誤累積的概率，從而避免拒絕乙個真實的原假設。
總體均值的點估計。
引數估計就是以樣本統計量來估計總體引數，例如，用樣本平均數估計總體平均數，用樣本成數估計總體成數，等等。
例如，樣本平均數、樣本成數、樣本方差等。用來估計總體引數時計算出來的估計量的具體數值稱為估計值。例如，要估計乙個班級考試的平均分數，現從中抽取乙個隨機樣本，經過計算得到樣本平均分數為80分，那麼這個80分就是估計值。
以上內容參考：百科-總體均值。
4樓：網友
方差分析方法裡面也有兩兩比較，做兩兩t會增大1類錯誤。
統計專業研究生工作室為您服務，需要專業資料分析可以找我。
在方差分析中，某一水平下樣本資料之間的誤差稱為
5樓：雨說情感
組內誤差。
衡量因素的同一水平（同乙個總體）下樣本資料的誤差，稱為組內誤差。衡量因素的不同水平（不同總體）下各樣本之間的誤差，稱為組間誤差。組內誤差只包含隨機誤差，而組間誤差既包括隨機誤差，也包括系統誤差。
6樓：棟天賦
方差分析中的水平之間方差(既包括系統性因素，也包括隨機性因素)。
7樓：有睿博
隨機誤差，數理統計方差分析知識。
重複測量的方差分析中樣本量大容易發生哪些錯誤
8樓：
摘要。重複測量是指對同一人群的不同時間點的測量，而重複調查是在不同時間點對不同群體的調查。目前為止醫學領域仍舊存在一些對重複測量的錯誤分析，比較典型的如下：
重複測耐昌量是指對同一人群的不喚運同時間點的測量，而重複調查是在不同時間點對不同群體的調查。目前為止醫學領域仍舊存在一些對重複測量的錯誤分昌鏈扒析，比較典型的如下：
1. 對於同一群人測量了4個時間點，分析時將這4個時間點作為獨立的4組，攜改採用採用常規的方差分析。2.
對於同一群人辯穗判測量了4個時間點，將這4個時間點作為隨機區組，採用隨機區組方差分析來處理。3. 對多組人群觀察族攜了4個時間點，分別在每個時間點進行t檢驗。
上述的做法沒有考慮重複測量資料非獨立性這一特點，所謂的非獨立性是指各次測量之間可能具有一定的相亂稿關性，而傳統的t檢驗和方差分析都要求資料滿足獨立性這一前提條件，譁舉孝很顯然重複測量資料不滿足這一條件，採用t檢驗或方差分析來答好處理重複測量資料，往往會增加假陽性錯誤。
目前處理重複測量資料採用的方法有多水平模型、廣義估計方程和重複測量方差分析。重複信燃測量方差相對簡單，下面主要介紹這種方法。重複測量方差分析的基本思路是：
首先，判斷其應用條件，主要有正態性、方差齊性和球性假定。嚴格來說，這裡的正態性和方差齊性是指多元正態性和多元方差齊性，因拍坦則為每個人對應的觀測值是多個，即有多個因變數，這時需要多個因變數都滿足正態性和方差齊性。多元正態性不是每次測量分別執行正態性，而是類似於把多次測量結果打包，作為乙個整體來分析。
同理，多元方差齊性也不是針對每次測量判斷其方差是否相等，而是觀察組間的方差-協方差矩陣是否相等。球性假定是重複測量方差分析的乙個專有名詞，其含義是任意兩個時間點之差的方差相等，目的是判斷多次測量之間是否非獨立，因為即使重複測量資料，也未必在各次測量之間一定有相關性。其次，根據球性檢驗結果，選擇相應的方法。
如果檢驗結果提示滿足球性假定，則可以考慮單變數方差分析。而單變數方差分析和普通的方差分析不同，二者的變異分解不同，單變數方差分析將變異分解為個體間變異、個體內變異、誤差變異，通過比較個體內變異與誤差變異，從而做出時間點之間有襲棚無統計學差異的結論，而普通的方差分析是將時間t作為組別變數，變異分為組間變異和誤差變異，相當於單變數方差分析中個體間變異和誤差變異組合在一起。
重複測量資料的方差分析時,哪種說法是錯誤的
9樓：蕊苦熊驚酷皮曾
重複測量資料的方差分析時，不同時間點差別f值說明處理效應是錯誤的。
資料（data）是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的原始素臘滲材。資料可以是連續的值，比如聲音、影象，稱為模擬資料；也可以是離散輪缺脊的，如符號、文字，稱為數字資料。在計算機系統中，資料以二進位資訊單元的形式表示。
資訊與資料既有聯絡，又有區別。資料是資訊的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、影象、**等。而資訊是資料的內涵，資訊是載入於資料之上，對資料作具有含義的解釋。
資料和資訊是不可分離的，資訊依賴資料來表達，資料則生動具體表達出資訊。
資料是符號，是物理性的，資訊是對資料進行加工處理之後所得到的並對決策產生影響的資料，是邏輯性和觀念性的；資料是資訊的表現形式，資訊是資料有意義的表示。資料是資訊的表達、載體，資訊是資料的內涵，是形與質的關係。資料本身沒有意義，資料只有對實體行為產生扮衫影響時才成為資訊。
在重複測量設計方差分析中,如果被試間的方差增大,則+f值會()+a.增大+b.不變+c
10樓：
摘要。a．增大。在重複測量設計中，f值的計算是基於被試內誤差和被試間誤差之間的比較。如果被試間的方差增大，那麼被試間誤差的變異性也會增大，從而導致f值增大。
在重複測量設計方差分析中，如果被試間的方差增大，則+f值會()+a.增大+b.不變+c
在重複測量設計方差分析中，如果被試間的方差增大，則 f值會（）a．增大b．不變c．減小d．無法判斷。
a．增大稿團巖。在重複測量設計中，f值的計算是基於被試內誤差和被試間誤差之間的比較。如果被試間的方差增大，那麼被試間誤差的變異性也會增大，從或塌而導致f值增鍵御大。
f值是什麼樂
f值是指方差分析中的f統計量，用於比較組間變異與組內變異的大小螞亂雀關係。在單因素方差分析中，f值是通過比較組間悶早方差與組內方差的比值得到的。f值越大，說明組間差異越顯著，即因陪答變數受自變數的影響越明顯。
f值的大小決定了是否拒絕原假設，即是否存在顯著的差異。
那可以理解為f值是組間方差比組內方差，那麼在道題目中被試間方差增大，所以f變大嗎。
是。被試間差異就相當於組間差異嗎。
對。在重複寬孝測量的方差分析中，各組均值不變，被試間變異增大，那麼 值變小 值手散保持不慎薯稿變 c.組間方差會變小 d.誤差方差會變小。
為什麼麼。答案是 d. 誤差方差會變小。
在重複測量的方差分析中，我們關注的是組間野塵絕方差和誤差方差的比值，即 f 值。如果各組均值不變，被試間兄輪變異增大，那麼組間方差不會變化，但誤差方差會變大。因此，f 值會變小。
但是，如果我們按照常規的顯著性水平來頌姿判斷，可能會得出錯誤的結論，認為差異不顯著。因此，在進行方差分析時，需要對資料進行充分的分析和解釋，以避免錯誤的結論。
統計學計算：某樣本含有4個觀察值1,2,3,4, 求該樣本的平均值，方差，標準差，平均值的標準誤，變異係數
11樓：網友
樣本平均值：
方差：標準差。
平均標準誤： （平均標準誤為統計總量標準偏差除以樣本數量的平方根）變異係數： （變異係數為標準差與其平均數的比值）
1、平均數、方差、標準差等都是統計學中的很重要的概念，試著下列問題：（1）將一組資料中每個資料的值都減去同乙個常數，那麼下列結論成立的是（）a、平均數不變b、方差和標準差都不變c、方差改變d、方差不變但標準差改變並給出你的理由.
12樓：
摘要。將一組資料中每個資料的值都減去同乙個常數，這組資料的平均數也要減去這個數，所以a錯誤。
1、平均數、方差、標準差等都是統計學中的很重要的概念，試著下列問題：（1）將一組資料中每個資料的值都減去同乙個常數，那擾行戚麼下列結論成立的是（）a、平均數不變b、方差和標準差都不變c、方差改變d、方差不變帶並但標準差改變並給出緩陵你的理由。
您好，我是小向老師，教育學專家、平臺特邀教育絕羨問答專家，成功進行1v1諮詢服務10000+人次，已經看見您的問題，馬上為您解答《平均茄則數、方差、標準差等都是統計學中的很重要的概念，》，請給我顫巨集棚三分鐘時間作答，謝謝您的耐心等待。
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將一組資料中每個資料的值都減去同乙個常數，那麼下列結論成立的是 b、方差和標準差都不變。
將一組資料中每個資料的值都減去同乙個常數，這組資料的平均數也要減去這個數，所以a錯誤。
重複測量方差分析中互動作用顯著，需要做簡單效應分析嗎
對的，互動效應顯著，說明一個自變 量的效應受到另一個自 變數的影響，此時無版法單純地分析某個自變數的效權應。必須選取其中一個自變數，固定其不同的水平，分析在這些水平上另外一個自變數的簡單主效應。這是必須做的一步。對於重複測量方差分析的簡單效應分析，需要編寫簡單效應分析的語句。這些語句您可以自行搜尋，...
SPSS單因素三水平重複測量方差分析方法以及結果解釋
你資料的格式不對。應該用三個變數 編號 因素號 1 2 3 數值 如何用spss 對重複測量資料進行單因素方差分析並及進行組內不同時間之間測量結果的多重比較呢？spss三因素兩水平的方差分析後，結果中出現的標準誤差怎麼是相同的？在spss進行資料分析中，各個樣本 原始資料，亦即樓主說的平均值 的標準...
方差分析中p值0的意義,統計學p值0代表什麼意思
1,方差是各個資料與平均數之差的平方的平均數2,通俗點講,就是和中心偏離的程度 用版來衡量一批資料的波動大小 即權這批資料偏離平均數的大小 在樣本容量相同的情況下,方差越大,說明資料的波動越大,越不穩定 3,p 0 就是沒有誤差了很穩定。例如,生產螺絲釘,要求大小為0.5毫米,現生產了100個,求其...