方差分析中P值

应该不会的啊,影响什么的因素,应该做回归吧,可进入我的百度空间查看我的联系方式

只要4个变量就可以了~一个是成绩、一个是A、一个是B、最后一个是被试者~成绩不用说~就是两个被试在不同条件下的成绩~这是因变量~A有三个水平~那么录入只有3种值~1、2、3~B有四个水平~那么录入1、

首先你水平数叫1,2,3,因素也用容易混淆,改1下,因素用字母,A（氯化钠）,B（EDTA2钠）,C（异抗坏血酸钠）和D（草酸）Rj为第j列因素的极差,它越大说明对实验影响越大,所以依照它的大小判断因

不能显示F值和P值,是你的数据原因,数据不正定

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.

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~

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

1,方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数2,通俗点讲,就是和中心偏离的程度!用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）.在样本容量相同的情况下,方差越大,说明数据的波动越大,越不稳定

就是你说的意思,校正模型是针对整体方差模型检验的结果,并判断整体方差模型是否显著的,因为你现在只有一个自变量,所以校正模型参数跟你的国籍变量参数一致,如果有多个自变量的时候,就会不同的,而且多个自变量

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

我也很想知道.百度了下,是\x0d生物统计原理\x0d不知道有没有用\x0d　　从某总体中抽\x0d　　⑴、这一样本是由该总体抽出,其差别是由抽样误差所致；\x0d　　⑵、这一样本不是从该总体抽出,所

第二张表的Coef代表回归系数：SECoef代表回归系数的标准误：T代表单样本T检验的T值,等于回归系数除以归系数的标准误；P代表单样本T检验的P值,若小于0.05表示回归系数明显大于0,也就是对应的

方差分析中P为0.000仅表示P小于0.00005.当P小于0.05时表示回归方程明显优于随机猜测（准确地说是优于截距,也就是优于使用观测值的平均值）,这是好事,代表你的回归方程是有用的!反之则表明使

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

P值为0再问：那我该怎么分析啊？谢谢啦

结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法.P值的计算公式是=2[1-Φ(z0)]当被测假设H1为p不等于p0时；=1-Φ(z0)当被测假设H1为p大于p0时；=Φ(z0)当被测假设

从你的结果表来看,应该是你的原始数据之间没有变化,造成了各项的平方和为0,而0不能当分母,所以F值和Sig.值不能显示.F值等于第二张表格前两项的MeanSquare之比.你最好提供原始数据,看看是什

用SPSS

可以计算出F值和P值,但没法做后续的posthoc我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：方差分析（F检验）怎么使用？在spss软件中？只要能查到F值P值即刻！

η^2=SS组间/SS总体那么η=（SS组间/SS总体）^0.5是用来评价方差分析效果的一个指标,但不常用方差分析效果也有不少理论啦,这个是其中一种,显著性的标准也不相同.j.coben认为η^2=0