在单因素方差分析中，f统计量的分子是什么方差？分子的自由度是什么？ 在单因素方差分2113析中，f统计量的分子是分母 方差5261，分子的自由度为n-r1、你4102这做的是因子分析，1653不是方差分析，方差分析师对两组数据分布式否具有一致性进行分析，因子分析师对影响主因素的因子进行筛选和定量分析，有本质的区别2、方差分析有单因素方差分析，多因素方差分析，两因素或以上就是多因素方差分析，多因素方差分析统计学上应该都有吧，不知道你指的两因素方差分析是什么呢，在文库里，搜索一下，很多相关的介绍文档3、个总体都服从正态分布，B各总体的方差相等，观测值是独立的，D各总体的方差等于02设用于检验的行因素为R，列因素为C，行因素有k个水平，列因素有r个水平，并假设两个因素有交互作用，m为实验次数，则下列说法中真确的有，列因素平方和的自由度是r，行因素平方和的自由度是k1，交互作用因素平方和的自由度是r，1k，1。扩展资料：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。
数据统计中的方差分析 这个使用一般线性模型统计，不过你还需要有一个因变量（比如学习成绩），如果有成绩数据，那么你的就是一个两因素3×6的问题了（努力程度3水平，动机6水平），那么你研究的问题就成为了：学习动机和努力对于学生学习成绩的影响，然后你也可以重点放在努力程度和学习动机交互作用上。一般线性模型的统计在我给你的教材第八章有介绍，可以参考。如果没成绩数据，只有两个变量没有因变量是很怪异的事情，从你的设计中可以看出，你是把努力和动机作为两个因变量，如果其中一个是因变量，那就不必要划分维度（即水平了）。而且研究学习动机强度对学生努力程度的影响也不合适吧。对于努力或者动机的研究通常用学习成绩作为因变量。不过如果确实只有这两组数据，那么就只能用描述统计，两者在人数上的相关性了；另一方面可以把努力程度作为一个控制变量，用One-Way ANOVA过程（不使用T检验是因为努力程度分为三个水平）分别分析动机的6个因子的得分在不同努力的学生中是否有差异，当然这样统计只需要满足这六个因子属于独立因素。One-Way ANOVA过程在教程中也用，跟着做就行，不过统计背后的原理我就说不清了，自己看书，spss只是软件而已补充：用one way anova只能选取。
数理统计考试题：单因素方差分析的基本思想是什么？ 单因素方差分析基2113本思想：数据的误差即总误差平5261方和分为4102组间平方和组内平方和1653，组内误差只包含随机误差.组间误差包含随机误差和系统误差，系统误差即为因素不同水平造成的误差，如果因素的不同水平对数据没有影响，系统误差为0，组间误差与组内误差经过自由度平均后的数值相比接近于1，反之，如果因素的不同水平对数据有影响，这个比值就会大于1，当它大到某种程度时，就可以说不同水平之间存在着显著差异，也就是自变量对因变量有显著影响
