方差分析的数据怎么看是否存在显著性差异

只要在1－7个列中,同处一列的就是没有差异,你的表中,左边从9往下一直到12是按平均数从小到大排列的,9、20、16、8、14、13、3之间是没有差异的,9和1以下的都有差异；20、16、8则和6以下

duncan检验是一种事后检验,就是说在自变量主效应已经确定显著的情况下,看各个水平之间具体是哪几个间有差异你这里的编号1——5就是各处理水平,表里面纵列的1,2,3（alpha=0.05的子集下面）

误差看平方和一列,模型一行是组间、误差一行是组内,合计是总体误差SST=278.9475SSR=183.24469SSE=95.70281

这样的数据很好找的你去中国国家统计局网站找个数据保存为Excel（一般网页数据上都有个标志指导你保存成Excel的）很多数据都可以做单因素方差分析的

看交互作用的显著性,若结果报表的交互作用那一栏sig值小于0.05,则认为交互作用显著

如果你用的是英文版的那么流程为Analyze---generallinearmodel---univarite打开一个对话框将两因素选入自变量框（fixedfactors)将因变量选入因变量框(dep

既然是单因素方差分析,那么你的数据组成：123早上0.10.40.5下午0.20.30.6只包含一个因素,就是时间因素,你可以定义早上为1,下午为2,每个时间具有3个重复,那么输入如下1..0.11.

就是看p值啊我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

你要考察的是什么?不同组别的抗体效价是否存在显著差异?在Dataview里组别竖着一列（组别以数字1,2,3,4,5区分）,抗体效价竖着一列.然后分析--->比较平均数法---->单因素方差分析.将组

多因素方差分析是研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响.而协变量是存在于协方差分析中人们往往比较难以控制的因素.举个例子说,用了几种不同的教学方法来给40名学生教英语,另外还知道这40名

ok再问：ok？搞不懂我应该看哪个p值，请赐教再答：看P(T0.05，差异并不显著。

1、你对年鉴使用的理解有错误,#表示其中项,就是这个指标中其中的某一个或某几个子项.没有#的表示全部子项.这个在年鉴最前面的编者说明里有明显标注.也就是,如果你看见年鉴上写着：规模以上工业企业单位数#

统计可以用很科学很复杂的方式去处理,也可以简单化的处理,主要看你数据的用途,如果不是需要发表论文之类,可以按以下简单方式来操作,spss的回归过程,已经包含了验证.1、在spss里把A、B、C、D四个

显著性水平>0.05说明在现有样本中,自变量对因变量的影响不显著.有时不显著也是一个很重要的结论,说明原来的假设不成立.如果认为不显著的结论有悖相关原理,则可能是数据有问题,建议增加样本数量,或检查数

analyze-datareduction-factor-descriptive-KMOand……

多元方差分析的输出结果顺序取决于PROCGLM过程中的Model语句中等号左边因变量的书写顺序,而不是data=选项对应SAS数据集中因变量的顺序.例如,如果用于多元方差分析的程序如下：procglm

Thewindbecomesheavierandheavier.orthewindbecomesincreasinglyheavier.副词修饰动词,形容词修饰名词Leiqing,Iloveyou!D

SS表示从总方差,并代表该数据的均方偏差,MS表示与平均值的偏差的平方和的平均值,F表示F值,也就是说,得到的方差统计分析,P是P值,根据得到的F值.暴击代表了标准的F值,指示当F值大于暴击差异有统计

你这个数据不用检验也知道不能用普通的方差分析的是属于重复测量的数据吧要用重复测量的方差分析

查表一般选0.01,0.05,0.1三种显著水平,当然还要知道第一,第二自由度.查表得出F值,不过一般软件都是将F值算出P值,然后跟0.01,0.05,0.1进行比较,如果小于这三个值,那就拒绝原假设