在方差分析中，一旦拒绝原假设，为什么要进行多重比较检验 若主效应不显著，没有必要做多重比较，因为多重比较的意义是已知主效应显著的情况下看看具体是自变量的哪几个水平间差异显著（因为方差分析一般是3个以上自变量水平间的比较，当然也可以做两水平的，但两水平不存在多重分析）。至少是有两个水平之间有差异，若是主效应都不显著，说明所有水平之间的两两差异都不显著，多重分析的结果一目了然了，不必再做。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)。扩展资料：如果用均方（离差平方和除以自由度）代替离差平方和以消除各组样本数不同的影响，则方差分析就是用组间均方去除组内均方的商（即F值）与1相比较，若F值接近1，则说明各组均值间的差异没有统计学意义，若F值远大于1，则说明各组均值间的差异有统计学意义。实际应用中检验假设成立条件下F值大于特定值的概率可通过查阅F界值表（方差分析用）获得。在观测变量总。
应用方差分析的前提条件是什么？
在方差分析中，一旦拒绝原假设，为什么要进 拒绝原假设 只能说明不同组间有差异，至于哪些组间有差异 要用两两比较才能说明 网页 微信 知乎 图片 视频 明医 科学 汉语 英文 。？ 2021SOGOU.COM 京ICP证050897号
