交互作用

你说的正交表的自由度在方差分析里面应该是总的自由度,是正交试验次数减1,注意,假设正交试验表中试验次数为n,当每个试验（正交表每一横行,为一个试验）进行r次时,即有重复试验时,此时试验共进行了n*r次

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

正交试验设计是获得最佳搭配的方法之一.它是通过三个步骤完成的:1,利用正交表来安排试验；2,对试验的结果进行综合比较；3,获得最佳搭配方案.4,分析影响结果的因素的主次.正交试验设计表的设计原则是均衡

交互作用的方法是生成新变量,就是你所说的“A*B”,换句话说,交互作用的那个变量就是原来变量A和B的乘积.但是在分析交互作用的时候,通常既要有原来的变量,也要有新生成的交互变量,切记不要把原来的变量忘

你好,位错之间的相互作用和位错塞积都会产生较大的阻力,阻碍位错的进一步运动.反应到机械性能上就是强度和硬度得到提高,但是塑性和韧性下降.

首先是三因素交互作用不显著了那就不需要管组间两两比较的交互作用显著与否了,这是一个顺序,前面的不满足后面的么有分析意义.其次如果交互作用不显著了那就直接分析各自的简单效应就好了至于各自主效应显著,是否

简单效应分析是在做方差分析后,知道交互作用存在才做的.所以你的这种情况应该做简单效应分析.用F检验做三组或三组以上数据的均数比较,发现有显著差异时,不能确定是其中哪两组的均数有差异,就需要用“多重比较

试了试,直接键入就可以了,键盘上有这个符号的.

通过实验研究

没有这么麻烦,很容易的：在Logistic回归主界面中同时选择月收入与受教育程度这两个变量（按住Ctrl键不放,用鼠标分别点击月收入与受教育程度）,然后点击>a*b>键就可以了.再问：你好，此外，我还

analyse——generallinearmodel——univariate,选择plot,将要分析的两个要素,自变量,因变量分别ADD到横纵坐标中,就可以做交互作用出散点图.

一因子对另一因子的不同水准有不同的效果.[心理学名词解释]是指,一个实验中有两个或两个以上的自变量,当一个自变量的效果在另一个自变量的每一个水平上不一样时,我们就说存在着自变量的交互作用.当存在交互作

如果是A和B两因素,那么只有一个交互作用,即A*B如果是A和B与C三个因素,那么有四个交互作用,即A*BA*CB*CA*B*C发此类推.具体公式,我也没有见过.但我们自己可以推.Cnn+Cn（n-1）

你在多因素方差分析中,就可以考虑不同因素直接的交互作用了.再问：不同因素的交互作用，应该怎么做啊？再答：多因素分析里，设置要考虑的各个因素的交互作用。点击分析-一般线性分析-单变量里做

因素A和因素B都有显著的主效应,但是没有交互作用有可能说明有其它未考虑因素左右影响因素B在此基础上左A如果4组中只有1组是这样的请核查数据不如就用StructrualEquationModelings

4个

所谓交互作用,就是变量A对于结果的影响在变量B出现变化是也会出现变化.也就是说,可能在变量B较小时变量A与结果成正相关,而变量B较大时变量A与结果成负相关,这样画出来的图自然会是交叉的.这就叫交互作用

这就是方差分析的结论啊,如果你希望得到主效应和交互效应的具体大小,可以再做logit对数线性模型,分别看下主效应和交互效应的大小

manovaa1b1c1a1b1c2a1b2c1a1b2c2a2b1c1a2b1c2a2b2c1a2b2c2/wsfactors=a(2)b(2)c(2)/print=cellinfo(means)/

应该是用方差分析我是初学者以我的经验看和楼上是一样的"多因素方差分析中可以判断是否存在变量之间的交互作用.在analyse——generallinearmodel——univariate"但是注意选择