spss两个变量方差分析

方差分析有很多种有完全随机设计随机区组设计析因设计等可以用anlyse--generallinearmodel--univariate进行anlyse--comparemeans--onewayano

如果Y近似正态,可以用线性回归GLM模型：x*c即为交互效应procglm;classc;modely=xcx*crun;---------------------------------------

两个定性变量的相关性分析不能采用方差分析,因为方差分析的因变量必需是定量的（自变量可以是定性的,也可以是定量的）.两个定性变量之间的相关性（或独立性）一般可以采用spss的交叉表（Crosstab）来

就是看p值啊我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

点击分析——均值分析——最后一个（一元方差分析）,你这只要做单因素方差分析就可以了,双因素或多因素方差分析,在分析栏的下面的GeneralLinearModel——Univariate,

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.再问：那请问Pillai的跟踪Wilks的LambdaHotelling的跟踪Roy的最大

你是不是定义变量的时候没有定义分组变量?单独拟订一个分组的变量.在分析时候把该变量放入Groupingvariables里面即可.打开spss后,进入VariableView,就可以定义变量了.你可以

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

菜单转换下边的编码为不同变量.把家庭背景选到旧变量里边,新变量取名,写标签.点开更换新值和旧值那个,旧值里填单亲独生子女,新值填单亲,添加,旧值填单亲非独生,新值填单亲,添加,旧值填分单亲.,新值填非

“*”对应的是显著性水平.如果我没有记错的话,“**”代表在0.01显著性水平下显著；“*”代表在0.5显著性水平下显著,“.”代表在0.1的显著性水平下显著.你看到的参考文献带“*”,说明它在0.0

正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化

方差分析只能判别该因素是否存在显著影响,而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系,F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义,而且对于不同的F值大小,存在不同的自由度,而不同的自由度之间是不能相

方差分析用的很多,均值这里主要用One-WayANOVA来比较均值差异显著性步骤analyze--comparemeans-----然后均值分析means、独立样本T检验、单因素方法分析都是用来检验均

在下面的对话框有两个选项.第二个就应该是你想选用的变量了希望能给你提供帮助!

你想怎么调整,请详细介绍你的研究一般多因素方差分析不涉及调整这个概念再问：我可不可以把题目数据里的年龄，和时间分别分为几个水平，然后再用spss的多因素方差分析，如果是这样做，我要怎么弄呢？再答：年龄

spss方差分析时,输出的F值不带“*”.你看到有的文献上有带“*”的f值,那是人为标上去的,用于提示读者注意这个f值已经超过了预定的临界值（国内文献的方差分析多为手工计算,无法计算f值所对应的P值）

打开SPSS在分析中找均值分析再点击单因素方差分析就可以了

你参考我的另一个回答就可以了：http://zhidao.baidu.com/question/255879763.html

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

就是P,说明存在显著表2是两两比较,sig再问：http://zhidao.baidu.com/question/1690282184591945388.html?quesup2&oldq=1这也是很