1樓：
p值為0.000 說明差異顯著，也就是你要比較的多組之間存在顯著的差異
單因素方差分析後，怎樣比較組間兩兩差異
2樓：匿名使用者
fisher最小顯著差異法
3樓：習佑平拜凰
你的問題描述得不夠清晰。你們分析的是yi、si、se三組的什麼東西有無顯著差異呢。什麼叫「對比組1和對比組1」要相互比較？
姑且按我的理解來解答你的問題吧。如果你說的「對比組1和對比組1」不是新增加進來的變數，也就是說分組的依據只有yi、si、se這三個組，那麼就可以進行單因素方差分析。用spss做。
做的時候選上「事後檢驗」方法，就會出現yi、si、se這三個組每兩組之間的比較結果。
如果想兩兩比較組間差異,應該用什麼統計學方法? 80
4樓：鈐山鎮
需要看資料是以什麼形式表達的,如果是定量的,比如身高,可以用t檢驗,如果是其他非正態的或方差不齊的,可以使用秩和檢驗.如果是定性的,比如是否患病,可以用卡方檢驗。
統計方法是指有關收集、整理、分析和解釋統計資料，並對其所反映的問題作出一定結論的方法。
正確選擇統計方法的依據是：
①根據研究的目的，明確研究試驗設計型別、研究因素與水平數；
②確定資料特徵(是否正態分佈等)和樣本量大小；
③ 正確判斷統計資料所對應的型別(計量、計數和等級資料)，同時應根據統計方法的適宜條件進行正確的統計量值計算；
最後，還要根據專業知識與資料的實際情況，結合統計學原則，靈活地選擇統計分析方法。
5樓：匿名使用者
a組 15 0.052±0.008
b組 15 0.112±0.017
c組 15 0.164±0.020
這組資料如果想兩兩比較組間差異,是不是先用單因素方差分析顯示組間均數差別有統計學意義然後再用組間t檢驗比較
方差分析法
6樓：匿名使用者
你的分析是正確的，就是要先用單因素方差分析顯示組間均數差別有統計學意義然後再用組間t檢驗比較。
7樓：匿名使用者
想到你說最近選擇一個人睡
我忍住眼淚我尊重眼淚
spss多組間均值比較 單因素方差分析p值沒意義，後面的兩兩比較有意義嗎
8樓：南心網心理統計
沒有意義，如果總體上沒有組間差異，那麼就不能做事後兩兩比較了。（南心網 spss資料統計分析）
spss單因素方差分析用snk進行兩兩比較結果如圖，要如何分析比較結果？
9樓：呂秀才
這個表最後一列的意思就是在0.05水平下，將組別進行分類的含義，從你的**中可以看出，只有1列，也就是你的所有類別都在這一類上，說明所有類別與類別之間是沒有顯著差異的。
spss方差分析的snk檢驗是一種很直觀的用來進行多重比較的方法，你只要看後面分成了幾列，就能夠看出前面的類別大致分類幾類
10樓：柏納守燕子
只要在1－7個列中，同處一列的就是沒有差異，你的表中，左邊從9往下一直到12是按平均數從小到大排列的，9、20、16、8、14、13、3之間是沒有差異的，9和1以下的都有差異；20、16、8則和6以下的有差異，其他類同。
請問單因素方差分析總體無差異，但兩兩比較卻顯示有差異，如何下結論？
11樓：懦弱我們不看
單因素方差分析,是檢驗所有的均值是否相等。而多重均值又稱事後檢驗
其比較是兩兩之間的。就有點像f檢驗通過，而t檢驗沒有一樣。
關於spss方差分析的兩兩比較的問題！！求助！！
12樓：呂秀才
第一個表的兩種檢驗方法，lsd最靈敏，scheffe比lsd更加保守。所以說lsd犯錯誤的概率更高一些，因此結果取捨就看你自己對結果的要求了
至於第二個** 說明了1257這4個組的方差齊性，sig=0.068＞0.05
13樓：匿名使用者
scheffe沒用過，可能更保守啊
單因素方差分析 完全隨機設計方差分析和隨機區組設計的方差分析
單因素方差分 析 完全隨機設計方差分析和隨機區組設計的方差分析的區別版 完全隨機設計沒有把權混雜因素 如年齡 體重等 考慮進去，而隨機區組設計通過設定區組而使得混雜因素在同一區組內均勻 比如區組1的年齡都是10 20，區組2的年齡都是20 30 然後每個區組內的k個物件分別接受一種處理 完全隨機設計...
spss單因素方差分析用SNK進行兩兩比較結果如圖，要如何分
這個表最後一列的意思就是在0.05水平下，將組別進行分類的含義，從你的 中可以看出，只有1列，也就是你的所有類別都在這一類上，說明所有類別與類別之間是沒有顯著差異的。spss方差分析的snk檢驗是一種很直觀的用來進行多重比較的方法，你只要看後面分成了幾列，就能夠看出前面的類別大致分類幾類 只要在1 ...
spss單因素方差分析的資料及其分析結果例項
我經常做資料分析 的。如果你要做單因素方差分析，請你先好好認識一下單因素方差分析的方法和原理 統計類書刊有寫 然後再進行相關操作。按照你的描述，是否是把a作為因素，b作為結果做出來的一組數列矩陣，如果是這樣，那麼就是類似於在不同的a條件下，檢測b的結果是否具有差異性，如果條件a沒有做重複，那麼兩兩之...