单因素方差分析与多重比较 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：dabaixiang2010单因素方差分析单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。One-WayANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立，应该用RepeatedMeasure过程。[例子]调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表5-1所示。表5-1不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数数据保存在“DATA5-1.SAV”文件中，变量格式如图5-1。图5-1分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”，然后输入对应的数值，如图5-1所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-1.SAV”。2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“CompareMeans”项，在右拉式菜单中点击“0ne-WayANOVA”项，系统打开单因素方差分析设置窗口如。
方差分析中，什么样的情况下需要对方差分析的结果做多重比较？ 通常样本数大于2，且方差分析结果的P时做多重比较。通常样本数大于2，且方差分析结果的P时做多重比较。可以这么理解，不过这是针对单因素方差分析的理解，多因素则不同了
求助：单因素方差分析中常用多重比较，所用方法的区别 1、原理：都是利用方差比较的方法分析，通过假设检验的过e68a84e8a2ade799bee5baa631333431363031程来判断多个因素是否对因变量产生显著性影响。2、步骤：分析的基本步骤相同。a、建立检验假设。b、计算检验统计量F值。c、确定P值并作出推断结果。区别：1、试验指标个数单因素方差分析：1个。多因素方差分析：多于1个。2、适用范围：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，如考察地区差异是否影响妇女的生育率。多因素方差分析：用来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。分析不同品种、不同施肥量对农作物产量的影响时，可将农作物产量作为观测变量，品种和施肥量作为控制变量。扩展资料：基本分析之后的进一步分析：1、单因素方差分析：在完成上述单因素方差分析的基本分析后，可得到关于控制变量是否对观测变量造成显著影响的结论，接下来还应做其他几个重要分析，主要包括方差齐性检验、多重比较检验。2、多因素方差分析：由分析可知：广告形式与地区的交互作用不显著，先进一步尝试非饱和模型，并进行均值比较分析、交互作用图形分析。a、建立非饱和模型。b、均值比较分析。c、控制变量。
