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spss方差分析结果F值

方差分析(analysis of variance,简称anova),又称“变异数分析”或“f检验”,是r.a.fisher发明的,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[效应项/误差项],不可能出现负值.f值越大[与给定显著水平的标准f值

1、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.2、f就是f统计量;p是p值,后面一个是多元方差分析的统e5a48de588b662616964757a686964616f31333363396462计量.3、SPSS(Statistical Product

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互比较F值的.如果你非要说概率值越小,影响作用越强,其实也可以,但通常统计上并不这样做,因为会存在上面那种现象,概率值虽然不同,但软件只统一给出

F值和显著性没有是因为表中的组内平方和为.000~ 说明你的数据要么是编的~要么是测量精度不够~ 导致组内数据基本没变化~ 这种情况统计上既不能说显著~也不能说不显著~ 所以你这个方差分析是不成立的~

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[效应项/误差项],不可能出现负值.F值越大[与给定显著水平的标准F值相比较]说明处理之间效果[差异]越明显,误差项越小说明试验精度越高.可以看一下这里的计算:http://emuch.net/html/201004/1849611.html

应该是spss软件吧,sig.值(显著性) 就是p值,没错的. 没错,是p值 sig. 是看样本(sample)里的结果能不能在population里成立.是t-test里的

不同分析方法里面的F值是有些差别的含义的,当然本质上都是属于方差分析的原理.比如 就是在方差分析中,可以理解为F值越大,差异越显著,但还是要先看sig的值是否显著,如果sig没有达到显著效果,即使F再大也使没有意义的.回归分析中 F值是用来检验总体回归模型是否有效的,总是要先看显著性检验是否有效,再能看F值的大小

差异太大了,F就会很大 统计专业

F值是F检验的统计量,也就是组间和组内的离差平方和与自由度的比值 显著性就是与F统计量对应的显著性水平,0,001说明拒绝原假设 即单因素的不同水平之间有显著差异

显著性主要看P值,F值属于过程值,不用太在意.对数据解读有疑问,可以使用spssau提供智能文字辅助进行结果解读,还有方法帮助手册解答分析中常见问题.

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