随机区组设计方差分析和多因素方差分析

可能因为你的数据不是正态分布,所以用方差分析不准确,不知道你在用方差前是否检测其正态性.因为我看你的数据大多是0,所以很可能不是参数,要用非参数的分析才准确.

2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非

用分析---一般线性模型-----单变量再问：我是菜鸟，能具体一点吗？是不是性别做T检验，其他几个因素用单因素方差分析，然后再用多因素方差分析做交互作用啊？

理论上说,方差齐次是做方差分析的前提条件,当方差不齐时,考虑数据转换,使方差齐了再进行方差分析,或者用非参数检验.我做的是析因设计的双因素方差分析,跟你的好像有点区别.不过我有看到资料说,在进行多因素

完全随机设计方差分析和随机区组设计资料方差都属于单因素方差分析.完全随机设计与随机区组设计的区别在于：1.完全随机设计没有把混杂因素（如年龄、体重等）考虑进去,而随机区组设计通过设置区组而使得混杂因素

你看的结果不太对,看多元的结果.我经常做数据分析的,我相信你能找到.

非参数检验一般是用于小样本的,用分析----非参数检验----两个相关样本(或者独立样本)样本大于30的话可以用T检验,有个方差不齐的修正模型

单因素方差分析和T检验没有差别有要记住[T(n)]^2~F(1,n)即若t统计量服从自由度为n的T分布,则它的平方服从自由度为1,n的F分布单因素方差分析得到的是这里的F,（单因素嘛,第一个自由度是2

区别可以从以下几个方面来说,1、设计方面,无重复实验,每个组合下只做一次实验,得到一个数据,而重复实验,是每个组合下做多次实验,得到多个数据.2、分析方面：无重复,由于每个组合下只有一个数据,所以没有

可能是,你选择的控制变量个数只有一个,用单因素方差分析,不需要用多因素方差分析.但更可能是你的观测变量不是定距型及以上变量,软件不接受.选择与变量有关系的因素,通常参考别人的研究经验和自己的经历.

spss的做法,因为是重复测量,这时候有多少个水平就有多少列被试内的变量要输入,这里是4*3共十二列,可分别命名为a1b1,a1b2,a1b3,a2b1,a2b2,a2b3,a3b1,a3b2,a3b

你想怎么调整,请详细介绍你的研究一般多因素方差分析不涉及调整这个概念再问：我可不可以把题目数据里的年龄，和时间分别分为几个水平，然后再用spss的多因素方差分析，如果是这样做，我要怎么弄呢？再答：年龄

去翻舒华的书吧.可能完全随机设计要用到协方差分析,因为协方差分析可以检验和排除潜在额外变量的干扰,是一种统计控制方法.而随机区组设计本身就排除了一个额外变量.拉丁方设计排除两个额外变量.

打开SPSS在分析中找均值分析再点击单因素方差分析就可以了

多因素方差分析是要看交互作用的.重复性是考察计量标准对一个被检对象的多次测量的偏差数值,采用类似标准偏差计算公式计算；采样次数不小于6次

1、随机单位组设计的主要优点（1）设计与分析方法简单易行.（2）由于随机单位组设计体现了试验设计三原则,在对试验结果进行分析时,能将单位组间的变异从试验误差中分离出来,有效地降低了试验误差,因而试验的

单因素完全随机由于组内变异完全是个体间的差异,因此可以认为是随机误差.而组间变异反映组间均数的差异,其可能仅仅包含随机误差,这时零假设成立.也可能除随机误差外,还包含处理的效应,这时则备择假设成立.完

这两个的分析思路是不一样的.一般来说,Anova的分析中显著性会高很多,而你说的一般线性分析求的是主效应,它的显著性比ANOVA受到的影响因素更多一些,因此也更低一点.但是,从规范的统计学分析而言,一

spss因子分析中有一项是直接可以输出各因子的得分的就是后面多出的新变量以factor开头的就是各因子的得分然后你就直接把这些因子得分当成普通变量进行后续的方差分析这些就可以了

你对问题描述不清楚,难以回答.你的情况就属于双因素方程分析,但不属于重复测量,重复测量的话,比如因变量要测量多次.