anova的结果包括哪些(SPSS的Anova测试结果,请帮忙分析一下这两组数据是否相关)

1.SPSS的Anova测试结果,请帮忙分析一下 这两组数据是否相关

SPSS里面 one smaple T test 和one way ANOVA这两种测试都不适用于你的数据,你应该首先使用散点图检查密度与热系数之间是否可能存在关系(线性关系或非线性关系),若密度与热系数之间存在一定的线性关系,你就可以使用SPSS的相关分析看看的它们之间的相关强度是多少:

Analyze

Correlate

Bivariate。

做完相关分析后,你仍然需要检查散点图,看看有没离群值或极端值扭曲你的相关系数。若怀疑离群值或极端值有可能扭曲你的相关系数,你需要使用SPSS的线性回归检查Cook's Distances 和 Leverage values ,对于那些具有较大Cook's Distances 和 Leverage values 的数据点可以考虑将它们剔除后再重新分析。

若散点图显示可能存在非线性关系,你首先查专业书籍看看有没有这方面的公式,若有,可以用SPSS的非线性回归看看的它们之间的相关强度是多少;若没有公式,问题就比较复杂了,可以考虑请专业高手帮助解决。

若散点图显示密度与热系数之间相关性不强,可以认为两者之间不存在关系。

从我的回答你可以看到,散点图的结果很重要,在你这类问题中,这是任何统计模型都不能取代的。

2.单因素方差分析的结果代表什么意思

单因素方差分析

方差分析前提:不同水平下,各总体均值服从方差相同的正态分布。

方差齐性检验:采用方差同质性检验方法(Homogeneity of variance)

在spss中打开你要处理的数据,在菜单栏上执行:analyse-compare means--one-way anova,

打开单因素方差分析对话框

在这个对话框中,将因变量放到dependent list中,将自变量放到factor中,点击post hoc,选择snk和lsd,返回确认ok

统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴

3.SPSS的比较均值中,T检验和ANOVA有什么区别

1、独立样本T检验一般仅仅比较两组数据有没有区别,区别的显著性,如比较两组人的身高,体重等等,而这两组一般都是独立的,没有联系的,只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异。

2、单因素ANOVA也就是单因素方差分析,是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。说白了就是分析x的变化对y的影响的显著性,所以一般变量之间存在某种影响关系的,验证一种变量的变化对另一种变量的影响显著性的检验。一般的,方差分析都是配对的。

如果从计算来看,独立样本之间不需要进行计算,只在本组中进行计算均值、标准差等,而方差分析中,要计算数据之间的组间差异和组内差异等。另外,多因素方差分析就是分析多种因素对某一变量的影响有多大的检验分析。

而协方差分析是多种影响因素下,在不考虑某一种因素下,其他因素对该变量的影响有多大。比如,冰棍的销量、温度的变化、扇子的销量(例子不是很好,但大概就是这个意思,就是a对b有相应,b又对c有影响,但a对c不一定有影响),就是扇子的销量越多。

那么冰棍的销量也是 越多的,所以她们之间成正比关系。显然是错的。因为扇子和冰棍的销量均和温度有关,这类问题的分析时要用协方差分析。

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:

(1) 实验条件,即不同的处理造成的差异,称为组间差异。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SSb,组间自由度dfb。

(2) 随机误差,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。

总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m,组间dfb=m-1,其中n为样本总数,m为组数),得到其均方MSw和MSb,一种情况是处理没有作用,即各组样本均来自同一总体,MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用,组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果,即各样本来自不同总体。那么,MSb>>MSw(远远大于)。

MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较,推断各样本是否来自相同的总体。

参考资料:方差分析的百度百科

anova的结果包括哪些

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