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双因素 差分析

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,一般涉及多个因子的时候,都会要求先做主...

两个变了相互影响,单独主效应不存在。例如,男生和女生如果分开劳动,工作效率比较低,但如果男女搭配效率就提高了,说明两者存在交互效应。具体来说,A单独对因变量的影响不显著,但如果和B共同起作用则影响显著。(南心网 SPSS数据分析)

双因素方差分析是指无交互作用的两个因素的方差分析. 重复双因素方差分析是指有交互作用的两个因素的方差分析. 还好今年刚参加过再教育培训,刚好报了这堂课. 举个简单的例子: 例如种粮食,不加任何肥料每亩产量300kgs,只加氮肥产量360kgs,只加磷...

做各个时间点上组间的比较,以及各个组内,不同时间点的比较,一个横向一个纵向分析

无重复的双因素方差分析:处理组、配伍组,也即将试验因素的作用体现的更明显,可以看出两因素的独立作用与交互作用 3

时间作用显著,距离没有主效应,交互作用显著 统计专业

校正模型自由度df=71个,这个是总的,只有这么多。 而各项自由度总计=1+5+11+55=72个。 误差项自由度=校正模型自由度-各项自由度总计=71-72=-1。 统计分析中没有-1这个自由度概念,所以表中显示为0,也即误差项中存在零自由度。 误差项自由度为0...

p值也叫检验p值 是否定原假设的强度,p值的原理是这样的, 总体假定为原假设,抽一样本,在原假设条件下,这一样本出现的概率值,按照小概率事件在一次实验中不可能发生的原则,P值就是小概率事件(拒绝原假设的小概率事件)的概率值,值越小,...

以0.05为显著性水平,处理分组有显著差异,时间分组无显著差异。两个分组的共同作用(处理分组*时间分组)有显著差异。

区别可以从以下几个方面来说, 1、设计方面,无重复实验,每个组合下只做一次实验,得到一个数据, 而重复实验,是每个组合下做多次实验,得到多个数据。 2、分析方面:无重复,由于每个组合下只有一个数据,所以没有考虑抽样误差, 而重复的,...

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