spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析

spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析方差分析方差分析又称F检验,在实际应用中常常需要对多个整体的均值进行比较,并分析他们之间是否存在差异,差异是否显著,这个时候我们就需要使用方差分析。方差分析用于研究自变量和因变量之间是否有关系及其关系强度的一种分析方法。其实质是将所有测量值之间方差分析的三个概念1.因素:2….

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE稳定放心使用

方差分析

方差分析又称F检验,在实际应用中常常需要对多个整体的均值进行比较,并分析他们之间是否存在差异差异是否显著,这个时候我们就需要使用方差分析。

方差分析用于研究自变量因变量之间是否有关系及其关系强度的一种分析方法。其实质是将所有测量值之间

方差分析的三个概念

1.因素

只影响观测变量、观测量变化的条件

2.水平

因素量的不同级别、不同类别

3.观测变量

就是我们的样本数据

分析方差前,先要满足三个假设

1.数据要服从正态分布

2.各个总体的方差要相等,即要齐性

3.每一组的观测值之间是独立的,不能相互影响

方差分析的基本步骤是

1.先提出假设检验,假设因素有n个水平,每个水平的均值分别用u1、u2、u3…等表示,要检验n个水平之间均值是否相等,现提出一个零假设,假设它们之间的均值相等。

2.构造一个统计量,比如F统计量

3.指定显著性水平阿尔法(那个字母),一般为0.05或0.01

4.最后通过统计量F可以计算出概率P值,通过概率P值和我们指定的显著性水平比较。若P值<显著性水平,就拒绝原假设,认为各总体均值之间存在显著性差异的;P值>显著性水平,则不能认为各总体均值之间存在显著性差异。

——————————————————下面我们进入正题—————————————————

 spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析

 

第一步:定义变量

spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析

第二步:录入数据

spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析

第三步:进行分析

spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析

组别放入因子框中,把红细胞增加数放进因变量列表。

 spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析

 接着点击右侧“对比

spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析

勾选“多项式”,等级取默认“线性” 

 spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析点击继续

 接着点击“事后比较”,弹出如下对话框。

spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析

 勾选“LSD” ,点击继续

spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析

点击“选项”,如图勾选“描述”、“方差齐性检验”、“平均值图”。接着点击继续

spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析

 最后点击确定,就得到了输出结果

第四步:分析结果

spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析

我们看到“方差齐性检验”表中 ,显著性大于0.05,因此我们认为总体方差是相等的,即满足方差齐性这一前提条件。因此我们就可以对下面的表格进行分析了

spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析

 我们可以看到“ANOVA”这个表中,F对应的显著性小于0.05,因此拒绝原假设,认为四组数据中,至少有一组数据与其它几组数据之间存在显著性差异的。

我们继续往下看,就能找出是哪组数据与其他几组数据存在显著性差异

spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析

 我们看这个“多重比较”表,看我圈起来的那一栏,只要带星就说明存在显著性差异,所以我们发现我们例子中的数据,其中每一组都与其它几组之间存在显著性差异。

同样我们从均值图中也能看出来

spss之单因素方差分析因子不显示_无重复单因素方差分析

 

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/189468.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • 后序遍历线索化二叉树_二叉树的中序线索链表

    后序遍历线索化二叉树_二叉树的中序线索链表#includetypedefstructThreadNode{intdata;structThreadNode*lchild,*rchild;intltag,rtag;}ThreadNode,*ThreadTree;//用二叉树中序遍历对二叉树线索化voidInThread(ThreadTree&p,ThreadTr

    2022年9月14日
    0
  • MySQL 分区表

    MySQL 分区表

    2021年9月11日
    43
  • 网络流媒体协议之——RTSP协议

    网络流媒体协议之——RTSP协议RTSP(Real-TimeStreamProtocol)协议是一个基于文本的多媒体播放控制协议,属于应用层。RTSP以客户端方式工作,对流媒体提供播放、暂停、后退、前进等操作。该标准由IETF指定,对应的协议是RFC2326。RTSP作为一个应用层协议,提供了一个可供扩展的框架,使得流媒体的受控和点播变得可能,它主要用来控制具有实时特性的数据的发送,但其本身并不用于传送流媒体数据,而

    2022年7月16日
    13
  • 三极管饱和的判断「建议收藏」

    三极管饱和的判断「建议收藏」三极管是电流放大器件,决定三极管是否饱和取决于Ib和Ic的相对大小,通常来讲Ic/Ib>hfe时,三极管饱和。因此导出以下结论:1.如何判断饱和?判断饱和时应该求出基级最大饱和电流IBS,然后再根据实际的电路求出当前的基级电流,如果当前的基级电流大于基级最大饱和电流,则可判断电路此时处于饱和状态。2.饱和的条件:1.集电极和

    2022年9月11日
    0
  • duststorm和sandstorm_Stormwind

    duststorm和sandstorm_Stormwindvirustracker·2016/03/0310:17www.cylance.com/hubfs/2015_…CylanceSPEAR发现了一起针对日本、韩国、美国、欧洲以及其他几个东南亚国家的威胁行动,在上述国家中,有大量的行业部门都遭到了攻击。0x00多样的权利形式我们研究发现DustStorm最早从2010年开始活动,使用了大量不同的作战技术,包括钓鱼、水坑攻击和0-day漏洞。…

    2022年10月14日
    1
  • PYQT5 pycharm 编程环境和环境变量配置[通俗易懂]

    PYQT5 pycharm 编程环境和环境变量配置[通俗易懂]基本的环境配置

    2025年5月23日
    0

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号