问：方差分析
- 答：方冲举侍差分析：用于散吵两个及两个答渗以上样本均数差别的显著性检验
问：二维组间方差分析的简单效应检验的结果应该如何报告？
- 答：跟t检验的分析是相近的，从广义上将，t检验是方差分析在假设两组方差相等的情况下进行的差异检验。方差分析对于数据的差异检验分很多种，包括一维和二维方差分析，也可以有组间和组内方差分析。具体看需要哪一种。
效应值=组之间平方和/总计平方和，即：η2=4577.96/169043.138=0.03，效应值小、中、大分别对应的是0.01、0.06、0.14。可以看出，0.03的效应值还是比较小的。
扩展资料：
注意事项：
1、中效应的顺序在两种情况下会造成影响：(a)因子不止一个，并且是非平衡设计，(b)存在。出现任意一种情况时，等式右边的变量都与其他每个变量相关。
2、一般来说，越基础性的效应越需要放在表达式前面。具体来讲，首先是协变量，然后是主效应，接着是双因素的交互项，再接着是三因素的交互项，以此类推。
3、请注意car包中的Anova()函数（不要与标准anova()函数混淆）颂渗枣提供了使用类型Ⅱ或类喊塌型Ⅲ方法的选项，而aov()函数使用的是类野拆型I方法。
参考资料来源： - 答：在某些实验研究中，常常需要考虑时间因素对实验的影响，当需要对同一观察单位在不同时间重复进行多次测量，每个样本的测量数据之间存在，因而不能简单的使用进行研究，而需要使用重复测量方差分析。
方差分析跟的分析是相近的，从广义上将，t检验是方差分析在假设两组方差相等的情况下进行的差异检验。方差分析对于数据的差异检验分很多种，包括一维和二维梁粗族方差分析，也可以有组间和组内方差分析。具体看需要哪一种。
效应值＝组之间平方和／总计平方和，即：η2＝4577．96／169043．138＝0．03，效应值小、中、大分别对应的是0．01、0．06、0．14。可以看出，0．03的效应值还是比较小的。
扩展资料
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
实验条件，凳告即不同的处理造成的差异，称为组间差橡弊异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作S***，组间dfb。
，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SSw，组内自由度dfw。
参考资料来源：
问：单因素方差分析结果解读
- 答：您好，使用SPSS进行单因素方差分析结果解读如下：
在SPSS中生成的分析结果表格主要有描述表格、表格、ANOVA表格。
1、从描述表格可以看到数据共有2组，每组9个ALT数据，平均值和标准差第一组大于第二组。
2、从方差齐性检验可以看出，在给定为0.05的前提下，无论是基于还是等，分析出的显著性都远大于0.05，因此可以认定数据满足方差齐性，可进行单因素方差分析。
3、ANOVA表格即单因素方差分析表，第二栏为偏差平方和，组间为150.222，组内为1777.778，总计1928；第三栏为，组间自由度为1，组内自由度为16，总计17。
第四栏为均方，是平方和和自由度的商，组内均方是150.222，组间均和埋方是111.111，二者的比值就是第五列的F值，即1.352，它对应的也就是第六列的值，即显著性为0.262，并老大于给定的显著性水平0.05，故应拒绝原假设，绝棚升说明组间有显著差异。
