统计学问题，方差分析方面。 要解决你百的研究问题，我会把“知道”看成是调节变量，“可爱、有趣、安心、信息“是自变量度，”想买“是因变量；考察交互作用（自变量与调节变量的乘积项）是否显著，如果显著，则代表你图片中的粉红问色笔写的问题有差异。如果购买意愿是连续变量，用普通回归如果购买意愿是分类变量（想买或不想买）答，做logistic回归知道/不知道“是专分类变量，所以放入回归前要做成虚拟变量又或者，你还可以做测量等价性的问题，看看右边属的模型在不同组（知道/不知道）是否是等价的。
统计学的方差分析表中，p值怎么计算 P值的计算公式：=2[1-Φ(z0)]当被测假设H1为 p不等于p0时；1-Φ(z0)当被测假设H1为 p大于p0时；Φ(z0)当被测假设H1为 p小于p0时；。
统计学的方差分析表中，p值怎么计算 P值的计算公式：2[1-Φ(z0)]当被测假设H1为 p不等于p0时；1-Φ(z0)当被测假设H1为 p大于p0时；Φ(z0)当被测假设H1为 p小于p0时；其中，Φ(z0)要查表得到。z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)最后，当P值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之，则不能否定假设。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。扩展资料：如测量误差造成的差异或个体间的差异，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)。当控制变量为定序变量时，趋势检验能够分析随着控制变量水平的变化，e68a84e8a2ade79fa5e9819331333431346465观测变量值变化的总体趋势是怎样的，是呈现线性变化趋势，还是呈二次、三次。
