方差

方差分析是没有调节变量这个处理的。这个是在回归分析中才有的一般作为调节变量的意思是你没有办法对它实施一些更改或变化的，又称之为控制变量，中介变量，比如性别、年龄、学历这些已经是固定的当然你也可以把一些其他自变量作为控制变量，但是通常情况是需要看你的研究目的了如果你的研究目的假设哪些是作为调节变量，此时就可以设置调节变量如果你的研究目的根本没有考虑需要设置调节变量，那就没必要考虑，一并放入自变量就好了

方差分析是没有调节变量这个处理的。这个是在回归分析中才有的一般作为调节变量的意思是你没有办法对它实施一些更改或变化的，又称之为控制变量，中介变量，比如性别、年龄、学历这些已经是固定的当然你也可以把一些其他自变量作为控制变量，但是通常情况是需要看你的研究目的了如果你的研究目的假设哪些是作为调节变量，此时就可以设置调节变量如果你的研究目的根本没有考虑需要设置调节变量，那就没必要考虑，一并放入自变量就好了

说的是协变量么？再具体一点。

差析没调节变量处理归析才般作调节变量意思没办实施些更改或变化称控制变量介变量比性别、龄、历些已经固定些其自变量作控制变量通情况需要看研究目研究目假设哪些作调节变量设置调节变量研究目根本没考虑需要设置调节变量没必要考虑并放入自变量

协变量只能是连续变量，年级变量是不符合这个前提假设的，你要排除年级的影响，可以先试试把年级当自变量，看看不同年级在各个因变量上是否有差异，没有的话那就是年级没影响，不用再做处理，若是有显著差异，那就要让有差异的各个年级的被试人数比较平均。另外可以考虑研究一下这个年级的变量和其他自变量的交互作用。

协方差分析是加入协变量的方差分析，协变量实际上就是我们所说的控制变量，你的调查研究中如果有一些你并不真正关心、但有可能对因变量有影响的变量，可以将其作为协变量，这就意味着你控制了该变量对因变量的效应，从而可以考察自变量与因变量的真实关系。协方差分析出了要设定协变量这一点，其他方面与一般的方差分析没有太大区别。方差分析是不能控制这种无关的连续变量的，所以协方差分析能够得到更可靠的研究结果。

　Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。

一，独立→不相关(注意单箭头)。证明：cov(x,y)=Exy-ExEy，若独立Exy=ExEy, 得出cov=0，进而下x,y的相关系数ρ=0。二，独立性是用概率定义，跟相不相关没关系：若独立，P(X∈I，Y∈J)=P(X∈I)P(Y∈J)；若不独立，则不等。三，特殊情况，正态分布时，独立u21cb不相关

提高解释的总方差要调整指标变量的选取、提高样本量。根据查询相关公开信息显示，因子分析的基础是各指标变量有一定的相关性，数据中指标间的相关性较差，提取公因子有难度，应该关注指标变量的选取，样本量的增加。

可以的。二分类变量也可以进行方差分析，并不影响，X作为普通变量也可以进行方差分析的，本身两者互无关联，所以它是什么并不影响方差分析。

双变量方差分析结果描述spss的方法如下。1、通过双方变量分析得出结果相关性。2、主要看的是两者相交叉的位置，其他的都是相同的。3、可以看到当前的相关性是一个数值，没有出现星号，说明不是显著相关。4、下面就是显著性，显著性大于0.05，说明不是很显著，也就是说两者没有显著性差异。5、进行双变量相关分析的个体数需要超过三十才能有效。

只能有一个

此时不能做协方差分析，而是应该采用回归分析

必须连续性资料

如题能j

在我们的研究过程中经常会出现除了关注的自变量和因变量，还有一些其他的因素也会影响因变量，但我们又不想考虑他们，这个时候就需要借助协方差分析了。比如，想研究不同教学方法的作用，那么自变量是教学方法，因变量是学生的成绩，但是我们知道学生最初的水平也对最后的成绩有影响，所以为了更好研究教学方法，我们需要采用统计的方法对学生原本的水平进行控制。 因素（自变量）：二分或分类变量 协变量：连续的等距或等比数据，且数据无界 因变量：连续的等距或等比数据，且数据无界 结果变量的每个值都应该是独立的 在每个组内，结果变量应该近似服从正态分布。可用 直方图 目测，用统计方法： 正态性统计检验方法（如K-S统计检验） 每个组的方差应该是近似的。统计检验： Levene统计量，若不显著，则齐性 （1）也就是协变量在自变量的不同水平之间是无差异的 （2）SPSS操作：独立样本t检验（或方差分析） 具体过程与结果见假设4 （1）线性关系可以用散点图来检验 （2） 检验各组的回归系数之间是否有差异。在此需要作 自变量和协变量的交互作用分析 ，且只看自变量和协变量之间的交互作用是否显著， 如果不显著表明协变量和因变量之间的关系不会因自变量各处理水平的不同而有所差异，即因变量对协变量的回归斜率相等 ，满足协方差分析条件；显著则不可进行。 在协方差分析中，协变量的作用是用于控制实验中我们不想关注但却会对因变量产生影响的变量，而且要求协变量与自变量之间没有交互作用。 但是值得关注的是，有一种特殊情况，也就是 协变量与自变量之间本身就相关，且协变量是连续变量时， 这种一个情况下， 协变量不再是用于被控制掉的变量，而是也变成自变量来作分析 。

在方差分析中协变量必须是连续性变量，否则结果会出现错误。不过在你的实验中，性别应该作为混杂因素来处理，在实验设计阶段可以采用限制、匹配、随机化的方法以避免其产生混杂作用；如果其混杂作用已经产生，即实验数据已得出，则只能通过分层分析或多因素分析中的Logistic 回归分析来解决了。

这个在分析前就要考虑好的做数据分析，找我吧

协变量只能是连续变量，年级变量是不符合这个前提假设的，你要排除年级的影响，可以先试试把年级当自变量，看看不同年级在各个因变量上是否有差异，没有的话那就是年级没影响，不用再做处理，若是有显著差异，那就要让有差异的各个年级的被试人数比较平均。另外可以考虑研究一下这个年级的变量和其他自变量的交互作用。

不行的，要定量的

协变量只能是连续变量，年级变量是不符合这个前提假设的，你要排除年级的影响，可以先试试把年级当自变量，看看不同年级在各个因变量上是否有差异，没有的话那就是年级没影响，不用再做处理，若是有显著差异，那就要让有差异的各个年级的被试人

两个变量之间的相关系数，可以在SPSS中的correlation中计算得到。两组变量之间的相关系数如何计算呢？专研了一天，还是从竹庄家的网页里获得了最多的知识。 以下为转贴： 计算两组变量之间相关系数的最好（即最容易也最准确）

鼠标点击测量条目的路径或载荷，或者潜变量，右键—属性—参数，设置1即可。（南心网）

结构方程模型的初衷在于针对潜变量之间关系进行建模。例如，智商，情商，成功这三个潜变量之间到底是何种关系？但是它们三个本身不可直接测量，于是需要通过一定手段对它们进行测量。你当然可以先通过量表各自“估计”这三个潜变量，再建立三者间的模型。结构方程模型实现了这两步的一体化，优势在于，估计的过程中充分考虑了潜变量间的关系。而分开两步是不能做到的。当然这是否真的是优势有待商榷。 结构方程模型的估计方法主要有三类：第一种是协方差分析法，第二种是偏最小二乘法，第三种是贝叶斯法。 协方差分析认为，潜变量间的关系反映在可测变量的协方差关系中，由模型产生的协方差结构和真实协方差结构应一致（理想情况）。于是以协方差矩阵的差异作为优化准则。偏最小二乘的想法为：考虑潜变量结构的前提下，“最好”的潜变量应该与对应可测变量“最接近”。于是，其优化准则本质是OLS。贝叶斯也是对潜变量假定先验，然后用MCMC直接对潜变量进行抽样，既然潜变量的样本都有了，结构方程模型也就退化为了一堆回归。 国内很多文献把结构方程模型等同于上述第一种估计方法，这是一种误区。每一种方法都有各自的检验和评价手段。三种方法孰优孰劣？难以确定，只能说，各有各的优势和不足。另外，结构方程模型定位是验证性分析，这需要大量背景知识支撑，否则建模必然失败。近年来，发展了探索性的结构方程模型，题主不妨找找cnki。

方差分析是一个因变量，多变量是多个因变量一起分析

x2的二次项存在异方差，可以用1/x2做加权最小二乘，我试了试可以的，就是输入“lsy/x2cx1/x21/x2”自相关是看最后一行durbin-watsonstat1.900238，这个统计量接近2说明没有自相关，你做这个没问题。异方差是在菜单中的view-residualtest-whitehete……（nocross）

在经典模型中，被解释变量是随机变量，解释变量是非随机的，两者之间是线性关系， y=a+bx+u，其中干扰项设定为正态分布，被解释变量与随机干扰项是线性关系，利用正态分布的线性变换也是正态分布可以得出，被解释变量也是正态变量， y~N(,a+bx,σΛ2)，得到了其方差为σΛ2

问题一：单因素方差分析结果分析 方差分析表中的SS表示平方和，MS表示均方，F是组间均方与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当0.05时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。 问题二：学术论文中的方差分析结果怎么看 如果是被试间，看各主效应、交互作用的F值和Sig值，Sig小于0.05就是存在效应 问题三：用SPSS 进行的方差分析应当如何看结果？ 10分 主要看sig那里的，数值大于0.05，则差异不显著，相反，就是显著的 问题四：结果中的方差分析怎么看 显著性水平>0.05说明在现有样本中，自变量对因变量的影响不显著。有时不显著也是一个很重要的结论，说明原来的假设不成立。如果认为不显著的结论有悖相关原理，则可能是数据有问题，建议增加样本数量，或检查数据值是否有异常存在。 另外，同类子集，是将几个变量分成N个亚组，看看变量在亚组中的分布情况判断变量的独立性。比如，变量1只在第一个亚组有数据，其他的亚组没数据，说明变量1相对于其他变量有较大的独立性。变量2在第二亚组和第三亚组都有数据，说明变量2可以分在第二亚组，也可以分在第三亚组，变量2就显得不确定，可能于其他变量有较大关联。 问题五：重复测量数据的方差分析怎么看结果 dxy/bbs/topic/28077464 看这个就明白了 问题六：单因素方差分析结果怎么看 小木虫 看F和p值啊 问题七：单因素方差分析结果怎么看 你是两两间比较吗？ 统计学专业硕士为你解答！ 问题八：用spss 单因素方差分析结果怎么看 用的tukey 20分 第一列和第二列就是你的水平，1和2比，1和3比较，然后看sig显著性，是否小于0.05，小于0.05组间有差异 问题九：单因素方差分析结果分析 方差分析表中的SS表示平方和，MS表示均方，F是组间均方与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当0.05时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。 问题十：用SPSS 进行的方差分析应当如何看结果？ 10分 主要看sig那里的，数值大于0.05，则差异不显著，相反，就是显著的

问题一：单因素方差分析结果分析 方差分析表中的SS表示平方和，MS表示均方，F是组间均方与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当0.05时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。 问题二：学术论文中的方差分析结果怎么看 如果是被试间，看各主效应、交互作用的F值和Sig值，Sig小于0.05就是存在效应 问题三：用SPSS 进行的方差分析应当如何看结果？ 10分 主要看sig那里的，数值大于0.05，则差异不显著，相反，就是显著的 问题四：结果中的方差分析怎么看 显著性水平>0.05说明在现有样本中，自变量对因变量的影响不显著。有时不显著也是一个很重要的结论，说明原来的假设不成立。如果认为不显著的结论有悖相关原理，则可能是数据有问题，建议增加样本数量，或检查数据值是否有异常存在。 另外，同类子集，是将几个变量分成N个亚组，看看变量在亚组中的分布情况判断变量的独立性。比如，变量1只在第一个亚组有数据，其他的亚组没数据，说明变量1相对于其他变量有较大的独立性。变量2在第二亚组和第三亚组都有数据，说明变量2可以分在第二亚组，也可以分在第三亚组，变量2就显得不确定，可能于其他变量有较大关联。 问题五：重复测量数据的方差分析怎么看结果 dxy/bbs/topic/28077464 看这个就明白了 问题六：单因素方差分析结果怎么看 小木虫 看F和p值啊 问题七：单因素方差分析结果怎么看 你是两两间比较吗？ 统计学专业硕士为你解答！ 问题八：用spss 单因素方差分析结果怎么看 用的tukey 20分 第一列和第二列就是你的水平，1和2比，1和3比较，然后看sig显著性，是否小于0.05，小于0.05组间有差异 问题九：单因素方差分析结果分析 方差分析表中的SS表示平方和，MS表示均方，F是组间均方与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当0.05时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。 问题十：用SPSS 进行的方差分析应当如何看结果？ 10分 主要看sig那里的，数值大于0.05，则差异不显著，相反，就是显著的

方差分析用于连续变量的推断统计：对于两组以上的连续变量要对其总体做平均数差异显著性检验，可以用方差分析，如：三组被试的身高分数做总体是否有差异的检验，可以用方差分析；而卡方检验主要用于间断变量的推断统计，如：已知三组不同性质的人员（老师、家长和学生）对于某一教育举措的观点的不同人数，要对其做总体上三种类型的人对于教育举措所表示的态度是否一致可以用卡方检验。

设 Var 是方差，E 是期望值，Cov 是协方差，则单变量 X：Var(X) ＝ E(X^2) - [E(X)]^2 ＝ E[ (X-E(X))^2 ]双变量 X, Y：Cov(X,Y) ＝ E(XY) - E(X)E(Y) ＝ E[ E(X-E(X))*E(Y-E(Y)) ]

这个主要还是要先求出系数的方差协方差矩阵。具体做法。独立变量矩阵X=【x1 x2】,e是残差向量。所以系数的方差协方差矩阵A=σ^2*(X"X)^(-1)σ^2是扰动项的方差的不偏推定值=e"e/(n-2);这样就可以算出来A假设A= a1 a2 a3 a4b1,b2的方差分别是对角线的成分。也就是Var（b1）=a1;Var（b1）=a4

你的数据文件中，共有几个变量？如果已有分组变量（如为：组别），则看一下该变量 的类型是否为数值型，不是的话，改成数值型试试

B 正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2 ). 标准正态分布是一种特殊的正态分布,标准正态分布的μ和σ2为0和1,通常用 （或Z）表示服从标准正态分布的变量,记为 N（0,1）.

X^2 服从参数为 1 的卡方分布：X^2 χ^2(1) 定理：参数为 k 的卡方分布,其方差是 2k 所以：D(X^2) = 2*1 = 2

B 正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ2 )。 标准正态分布是一种特殊的正态分布，标准正态分布的μ和σ2为0和1，通常用 （或Z）表示服从标准正态分布的变量，记为 Z～N（0，1）。

X^2 服从参数为 1 的卡方分布：X^2 χ^2(1) 定理：参数为 k 的卡方分布,其方差是 2k 所以：D(X^2) = 2*1 = 2

期望等于2 标准答案

你这个例数不过做这么多协变量

单因素方差分析步骤，举个例子进行说明：分析三个行业之间的服务质量是否有差异，以“行业”作为自变量，以“投诉次数”作为因变量进行单因素方差分析，结果如下：从上表中可以看出，零售业的均值为49.929，标准差为9.068；旅游业的均值为28，标准差为4.315；航空公司的标准差为34.333，标准差为7.451。从中可以看出三者之间有差异，并且零售业投诉次数相对多一些，以及单因素方差模型的F值为34.244，P值远小于0.05，具有显著性差异，也说明了三者之间存在显著性差异。也可以用图示化方法进行描述三者的均值对比：从折线图中可以看出，例子中“零售业”的均值最大，其次是“航空公司”最后是“旅游业”也即说明“零售业”的投诉比较多，然后是“航空公司”最后是“旅游业”。那么根据单因素方差分析验证三者之间存在显著性差异，具体两两之间的差异如何查看呢？接下来利用事后多重比较分析“两两”之间的关系。事后多重比较利用SPSSAU事后多重比较中的LSD法（使用最为广泛，检验效能高，对比组别较少）进行两两比较，结果如下：“零售业”，“旅游业”以及“航空公司”之间两两比较，一共有三组比较，分别为“零售业”和“旅游业”、“零售业”和“航空公司”以及“旅游业”和“航空公司”最后发现三组的p值均小于0.05，所以三个行业两两之间均具有显著性差异。

单因素方差分析多重比较是指：用来测试某一个控制变量的不同水平是否给观察变量造成显著差异和变动。通过不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。所以方差分析就是研究不同水平下各个总体的均值是否有显著的差异。统计推断方法是计算F统计量，进行F检验，总的变异平方和 SST，控制变量引起的离差SSA（Between Group离差平方和），另一部分随机变量引起的SSE（组内Within Group离差平方和），SST=SSA+SSE。多重比较检验：单因素方差分析只能够判断控制变量是否对观察变量产生了显著影响，多重比较检验可以进一步确定控制变量的不同水平对观察变量的影响程度如何，那个水平显著，哪个不显著。单因素方差分析多重比较有两两比较方法：1、LSD法：实际上就是t检验的变形，只是在变异和自由度的计算上利用了整个样本信息，因此仍然存在放大一类错误的问题。2、Scheffe法：当各组人数不相等，或者想进行复杂的比较时，用此法较为稳妥。但它相对比较保守。3、S-N-K法：是运用最广泛的一种两两比较方法。它采用Student Range 分布进行所有各组均值间的配对比较。该方法保证在H0真正成立时总的α水准等于实际设定值，即控制了一类错误。4、Tukey法：对一、二类问题控制得很好，首选。5、Bonferroni法：LSD法的改进，有效控制假阳性。

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance），原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 图中相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。趋势检验：趋势检验可以分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，线性变化，二次、三次等多项式。趋势检验可以帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观察变量总体作用的程度。图中线性相伴概率为0小于显著性水平0.05，故不符合线性关系。3多重比较检验：单因素方差分析只能够判断控制变量是否对观察变量产生了显著影响，多重比较检验可以进一步确定控制变量的不同水平对观察变量的影响程度如何，那个水平显著，哪个不显著。常用LSD、S-N-K方法。LSD方法检测灵敏度是最高的，但也容易导致第一类错误（弃真）增大，观察图中结果，在LSD项中，报纸与广播没有显著差异，但在别的方法中，广告只与宣传有显著差异。

你题意叙述的不清楚哦。搞不清楚自变量和因变量。如果是同一变量取了多个值，也许可以取4个值的平均数，然后进行单因素方差分析。但是你题意叙述不清楚，我也搞不懂你到底说的什么意思。

给你个思路吧，写个平方出来，后面的自己模仿//求两个数的平方，成功返回0，不成为返回-1。int function(double *pNum1, double *pNum2){ if(NULL == pNum1 || NULL == pNum2) return -1;//判断指针是否为空 *pNum1 = (*pNum1) * (*pNum1); *pNum2 = (*pNum2) * (*pNum2); return 0;}

题库内容：随机变量的解释 概率论的基本 概念 。描述随机现象某一 侧面 的数量。如同一台机器生产一种规格的螺钉，其直径大小就是一个随机变量。随机变量分为离散型和连续型两类。 词语分解 随机的解释 依照情势 必须 具有 一定 的随机应变的 能力 ,才能完成 任务 ∶ 自由 组合随机抽样详细解释依照情势；顺应 时机 。《陈书·徐世谱传》：“ 世谱 性机巧，谙解旧法，所造器械，竝随机损益，妙思出人。” 宋 陈亮 《 变量的解释 可假定为一组特定值中之任一值的量 代表数学公式中一个可变量的符号 函数 的值 取决于 变量的值 数值可变的量详细解释 数值可以变化的量。如一天内的气温就是变量。

在经典模型中，被解释变量是随机变量，解释变量是非随机的，两者之间是线性关系，y=a+bx+u，其中干扰项设定为正态分布，被解释变量与随机干扰项是线性关系，利用正态分布的线性变换也是正态分布可以得出，被解释变量也是正态变量，y~N(,a+bx,σΛ2)，得到了其方差为σΛ2

随机扰动项的方差不是随机变量。随机误差项（randomerrorterm）亦称“随机扰动项”，简称“随机误差”、“随机项”、“误差项”、“扰动项”。不包含在模型中的解释变量和其他一些随机因素对被解释变量的总影响项。随机误差项包括：1）模型中省略的对被解释变量不重要的影响因素（解释变量）。2）解释变量和被解释变量的观测误差。3）经济系统中无法控制、不易度量的随机因素。模型数学形式的误差，如用线性模型近似非线性经济关系，不属于随机误差。将随机误差项引入模型，是经济计量学与数理经济学的根本区别。

结果不是有吗，你要做多变量分析，不是多个自变量，是因变量的？

方差分析：通过分析方差，比较多个均数的差异有无统计学意义。也可以用于方差齐性检验、回归模型的假设检验等。基本思想：变异分解。单因素方差分析：只分析一个分类变量，对一个定量变量的影响。如比较3个班级的统计学成绩有无差异。多因素方差分析：多个分类变量对一个定量变量的影响。比如同时分析不同温度和不同湿度条件下对大气中污染物NO2浓度的影响。协方差分析：分析一个分类变量对一个定量变量的影响时，考虑和扣除了另一协变量（定量变量）的影响。比如，分析三种不同饲料喂养后老鼠增重是否相同，要扣除老鼠基线时的重量，即可用协方差分析。

当然可以的

方差分析变量水平多于样本量的解决办法如下。1、提高数据的准确性，降低数据误差。2、进行多次的对比实验，测量得出最佳的答案。

不一样。回归分析是多个变量之间的关系。方差分析是多个样本之间的差异。

单因素方差分析主要就是只针对一个分类变量时 探讨该分类变量的不同分类下是否有差异的 多因素单因变量的方差分析 是用在有多个分类自变量时，可以探讨分类自变量之间是否存在交互作用，然后可以分析边际均值的 当只有一个分类自变量时，无论采用哪个的结果是一样的

多因素方差分析是研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。而协变量是存在于协方差分析中人们往往比较难以控制的因素。 举个例子说，用了几种不同的教学方法来给40名学生教英语，另外还知道这40名学生的英语入学成绩，当分析有哪些因素影响到学生的英语考试成绩时，这个入学成绩就是协变量。 问题的前提不对，应该是协方差分析。希望能帮到你，望采纳。

多因素不同于多变量。多变量指的是多个因变量，图中只有1个“产量”是因变量，自然就确定不了了。试下因变量选两个，确定键就可用了。因此，正确的分析应该是：分析-- 一般线性模型-- 单变量。而不要选多变量。

Analyze->General Linear Model->Univariate将因变量放入Dependent Variable2*3的自变量放入Fixed Factor(s)里面还可以选择多重比较、描述性统计量、画交互作用等选项。

多因素方差分析是研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。而协变量是存在于协方差分析中人们往往比较难以控制的因素。 举个例子说，用了几种不同的教学方法来给40名学生教英语，另外还知道这40名学生的英语入学成绩，当分析有哪些因素影响到学生的英语考试成绩时，这个入学成绩就是协变量。 问题的前提不对，应该是协方差分析。希望能帮到你，望采纳。

看p值，就整体而言认为你的组与组之间的因变量的总体均值向量有差异。就是你的组与组的均值不同。ppv课学习网站。

看LSD那一组的，听我的，没错

1、单因素方差分析的适用范围是什么？2、单因素方差分析3、单因素方差分析的计算公式是什么？单因素方差分析的适用范围是什么？单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两）个以上观测变量的检验。单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。扩展资料：一、条件原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系2、单因素方差分析：假定因素所处的状态称为水平，试验中只有一个因素改变。二、假设原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景2、单因素方差分析：δi表示在水平Ai下总体的均值μi与总平均μ的差异，称其为因子A的第i个水平Ai的效应。三、影响不同1、两因素方差分析：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。2、单因素方差分析：每个总体的方差σ2相同；从每个总体中抽取的样本。单因素方差分析 01 问题与数据 职业病防治院对31名石棉矿工中的石棉肺患者、可疑患者及非患者进行了用力肺活量（L）测定，问三组石棉矿工的用力肺活量有无差别？ 02 数据录入与对数据结构的分析 数据录入如下：分组变量为group，三组取值分别为1、2、3，结果变量为X。 要想知道三组石棉矿工的用力肺活量有无差别，则要比较3组的总体均数之间的差异是否具有统计学意义。若各组观察值满足 独立性 ，服从 正态分布或近似正态分布 ，并且各组之间的 方差齐 ，可选用单因素方差分析。因此此处先进行 单因素方差分析 ，然后进行 两两比较 ，(以S-N-K法进行两两比较为例)。 03 SPSS操作与结果解读 3.1 正态性检验如下图 结果输出： 结果显示三组均符合正态分布。 3.2 方差齐性检验，方差分析与两两比较 在右边事后比较选择 S-N-K,点击继续: 在右边选项里勾选 方差齐性检验,点击继续: 结果输出： 由上表可见，方差0.05,满足方差齐性检验。 上表给出了单因素方差分析的结果，可见F=84.544，P0.001。因此可认为三组矿工用力肺活量不同。 上表是用S-N-K法进行两两比较的结果，简单的说，在表格的纵向上各组均数按大小排序，然后在表格的横向上被分成了若干个亚组（也叫子集），不同亚组间的P值小于0.05，而同一亚组内的各组均数比较的P值则大于0.05。从上表可见，石棉肺患者、可疑患者和非患者被分在了三个不同的亚组中，因此三组间两两比较均有差异；由于各个亚组均只有1个组别进入，因此最下方的组内两两比较P值均为1.000（自己和自己比较，当然绝对不会有差异了）。单因素方差分析的计算公式是什么？MS组间=离均平方和/组间自由度MS组内=离均平方和/组内自由度SS总=SS组间+SS组内单因素方差。核心就是计算组间和组内离均差平方和。两组或两组以上数据，大组全部在一组就是组内，以每一组计算一均数，再进行离均平方和的计算：SS组间=组间离均平方和，MS组间=SS组间/组数-1注：离均就有差的意思了。SS组内=组内离均平方和，MS组内=SS组内/全部数据-组数F值=MS组间/MS组内查F值对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。扩展资料：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，MSbMSw(远远大于)。在总偏差中，除随机因素引起的差异外，还包括由因素A的不同水平的作用而产生的差异，如果不同水平作用产生的差异比随机因素引起的差异大得多，就认为因素A对指标有显著影响，否则，认为无显著影响。为此，可将总偏差中的这两种差异分开，然后进行比较。参考资料来源：百度百科——单因素方差分析

方差分析通过观察变量总离差平方和各部分所占的比例，推断控制变量以及控制变量的交互作用是否给观察变量带来显著影响。采用的是F统计量，通过计算检验统计量观测值和概率P_值，再与显著性水平a比较来做决定。通常选用饱和模型，对于此题最后的结果而言，可知，交互作用没有影响，可以忽略，所以可以使用非饱和模型。3均值比较分析：下面是两种不同的对比方法，一个是“简单”。一个是“偏差”，由结果分析知，最好的次序是1、2、4、3，几种不同方法的结果是一样的

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两个）个以上观测变量的检验。单因素统计：单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计，若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析，若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析。扩展资料：在方差分析中，将要考察的对象的某种特征称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素可分为两类，一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。下面所讨论的因素都是指可控制因素。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。参考资料来源：百度百科-单因素方差分析

单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。 单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。 多因素方差分析就是研究多个变量对于应变量的影响。结果也是一个一个分开的，比如研究施肥多少，和光照强度两个自变量对于庄稼生长的影响，结果算得是施肥多少对于庄稼生长是否存在影响，和光照强度对庄稼生长是否存在影响。 交互作用不显著，表明这些因素之间没有交互作用。既这些自变量之间没有内在联系。这个交互作用是可以有多种情况的，得根据结果具体讨论。比如，施肥多少，和光照强度两个自变量，若当施肥比较多时，光照强度的变化对于庄稼生长影响不大，这就是一种交互作用。

什么是单因素方差分析？方差分析是在20世纪年代发展起来的一种统计方法，它是由英国统计学家费希尔在进行试验设计时为解释试验数据而首先引入的，根据所分析的自变量多少，方差分析一般包括单因素方差分析、双因素方差分析以及多因素方差分析。当方差分析中只涉及一个定类变量时，称为单因素方差分析。举个例子进行说明：用4种饲料喂猪，共19头猪分为4组，每组用1种饲料。一段时间后称重，比较4种饲料对猪体重增加的作用有无不同。方差分析结果将从四个方面进行说明，其中包括方差分析结果、图示化、中间过程值以及效应量指标。方差分析结果：分析X与Y之间是否呈现出显著性(p值小于0.05或0.01)；如果呈现出显著性；通过具体对比平均值大小，描述具体差异所在。从上表可以看出p值小于0.05，所以不同饲料样本对于体重全部均呈现出显著性差异。及具体对比差异可知， 有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“B>A;C>A;D>A;C>B;D>B;D>C；D> C> B>A”。也就是说研究中D饲料的成效最好。图示化从折线图中可以看出四种不同饲料直接的体重是具体差异性的，而且饲料D效果最好。接下来对方差结果的中间过程值进行描述。

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两）个以上观测变量的检验。单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。扩展资料：一、条件原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系2、单因素方差分析：假定因素所处的状态称为水平，试验中只有一个因素改变。二、假设原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景2、单因素方差分析：δi表示在水平Ai下总体的均值μi与总平均μ的差异，称其为因子A的第i个水平Ai的效应。三、影响不同1、两因素方差分析：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。2、单因素方差分析：每个总体的方差σ2相同；从每个总体中抽取的样本。

单因素多变量方差分析适用于两个个因素、两个个以上观测变量的检验。单因子多变量方差分析适用于一个自变量两个以上因变量的检验，其中因变量为连续型变量，自变量为类别变量。在单变量方差分析中（univariate analysis of variance），只检验因变量各水平在单一因变量测量值平均数的差异，使用的检验方法为F检验，而多变量方差分析（multivariate analysis of variance，简称MANOVA）则同时检验K组间在两个以上因变量是否有显著差异。单因素方差分析试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。

多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。[例子]研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表

多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。[例子]研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。向左转|向右转1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输入对应的数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-2.SAV”。2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“General Linear Model”项，在右拉式菜单中点击“Univariate”项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图5-7。向左转|向右转3）设置分析变量向左转|向右转4）选择分析模型在主对话框中单击“Model”按钮，打开“Univariate Model”对话框。见图5-8。在Specify Model栏中，指定分析模型类型。① Full Factorial选项此项为系统默认的模型类型。该项选择建立全模型。全模型包括所有因素变量的主效应和所有的交互效应。例如有三个因素变量，全模型包括三个因素变量的主效应、两两的交互效应和三个因素的交互效应。选择该项后无需进行进一步的操作，即可单击“Continue”按钮返回主对话框。此项是系统缺省项。向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转

您是想问单因素方差分析与多元方差分析的区别是什么吗？单因素方差分析与多元方差分析的区别是：1、单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。2、多因素方差分析就是研究多个变量对于应变量的影响。结果也是一个一个分开的，比如研究施肥多少，和光照强度两个自变量对于庄稼生长的影响，结果算得是施肥多少对于庄稼生长是否存在影响，和光照强度对庄稼生长是否存在影响。

单因素多变量方差分析适用于两个个因素、两个个以上观测变量的检验。单因子多变量方差分析适用于一个自变量两个以上因变量的检验，其中因变量为连续型变量，自变量为类别变量。在单变量方差分析中（univariate analysis of variance），只检验因变量各水平在单一因变量测量值平均数的差异，使用的检验方法为F检验，而多变量方差分析（multivariate analysis of variance，简称MANOVA）则同时检验K组间在两个以上因变量是否有显著差异。单因素方差分析试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。

多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。扩展资料：可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。参考资料来源：百度百科-多因素方差分析

多因素方差分析菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok统计专业研究生工作室为您服务

和单因素分析一样的操作

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两）个以上观测变量的检验。单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。扩展资料：一、条件原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系2、单因素方差分析：假定因素所处的状态称为水平，试验中只有一个因素改变。二、假设原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景2、单因素方差分析：δi表示在水平Ai下总体的均值μi与总平均μ的差异，称其为因子A的第i个水平Ai的效应。三、影响不同1、两因素方差分析：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。2、单因素方差分析：每个总体的方差σ2相同；从每个总体中抽取的样本。

多因素方差分析适用于可以分解为若干独立因素的多变量问题。

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两个）个以上观测变量的检验。试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。扩展资料因素可分为两类：一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。如果在一项试验中只有一个因素在改变，则称为单因素试验；如果多于一个因素在改变，则称为多因素试验。

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两个）个以上观测变量的检验。试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。扩展资料因素可分为两类：一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。如果在一项试验中只有一个因素在改变，则称为单因素试验；如果多于一个因素在改变，则称为多因素试验。

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两个）个以上观测变量的检验。单因素统计：单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计，若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析，若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析。扩展资料：在方差分析中，将要考察的对象的某种特征称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素可分为两类，一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。下面所讨论的因素都是指可控制因素。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。参考资料来源：百度百科-单因素方差分析

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两）个以上观测变量的检验。单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。扩展资料：一、条件原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系2、单因素方差分析：假定因素所处的状态称为水平，试验中只有一个因素改变。二、假设原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景2、单因素方差分析：δi表示在水平Ai下总体的均值μi与总平均μ的差异，称其为因子A的第i个水平Ai的效应。三、影响不同1、两因素方差分析：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。2、单因素方差分析：每个总体的方差σ2相同；从每个总体中抽取的样本。

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两个）个以上观测变量的检验。单因素统计：单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计，若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析，若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析。扩展资料：在方差分析中，将要考察的对象的某种特征称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素可分为两类，一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。下面所讨论的因素都是指可控制因素。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。参考资料来源：百度百科-单因素方差分析