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第1章统计学入门    第2章频数分布略  第3章集中趋势的测量第4章变异性第5章分数的位置及标准化分布第6章概率和正态分布第7章概率和样本：样本均值的分布第8章假设检验介绍第9章t检验介绍第10章两个独立样本的t检验第11章两个相关样本的

data-version="0">                   Excel多因素可重复方差分析1声明本

data-version="0">教程方向，还是上一篇的PPT内容：这一个章节主要是介绍混线性模型的应用，其实我们很多本科时候学的统计学知识（大都是一般线性模型，回归分析，方差分析等等）都可以放在混合线性模型的框架下进行分析，就像物理学中，牛顿的经典力学是一般线性模型，而爱因斯坦的广义相对论是混合线

基础实验由于分组的细化，涉及的统计问题较复杂。近日有研究者前来咨询基础实验的分析问题，对研究对象给予两种浓度(a)、两个时间(b)的处理，实验重复四次。通过检测得到各组的值，比较不同浓度、不同时间处理下测量值是否有差异。这里有两个因素，可考虑用双因素方差分析。SPSS操作如下：1、首先设定变量，其中

方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量（定类变量）对数据型因变量（定量变量）是否有显著影响。方差分析一般分为单因素方差分析、双因素方差分析、三因素方差分析以及多因素方差分析。如下说明：如果进行多因素方差分析一般是主效应显著后才会进一步查看事后多重比较，对于交互作用显著的模型才会更

视频课程在我的空间里，请大家移步观看！代统计分析数据可以私信我哟！关于SPSS重复测量分析，有同学提问：我有一组重复测量的数据，但是我的样本每个处理只有4个，重复测量次数有24次。用重复测量方差分析的时候，提示残差自由不足。我想分析主效应和各效应间的交互作用，能用什么分析方法？我数据的样本量很少，只

单因素方差分析请看这一篇，已修改：单因素方差分析双因素反差分析概念双因素方差分析（Doublefactorvarianceanalysis)有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素

方差分析的基本原理：（1）将数据总的偏差平方和按照产生的原因分解成：（总的偏差平方和）=（由因素水平引起的偏差平方和）+（试验误差平方和）（2）上式右边两个平方和的相对大小可以说明因素的不同水平是否使得各型号的平均维修时间产生显著性差异，为此需要进行适当的统计假设检验。【例1】某公司采用四种方式推销

青年智囊SPSS双因素重复测量方差分析简洁版上期我们分享了卡方检验的案例，很多小伙伴私信我们给了我们很好的反馈，感谢大家的支持！还有几位小伙伴希望我们能出一期SPSS重复测量方差分析的教程，应大家的要求，这期我们就给大家带来考虑时间因子的双因素重复测量方差分析案例，一起来学习吧！案例阐述氮添加对土壤

前面我们说了方差分析中的单因素方差分析，但是在实际工作中，影响因素往往不止一个，需要考虑两个或以上因素对实验结果的影响。比如某公司销售汽车，在销售时，除了要关注汽车的外形、价格、耗油量等因素以外，还要考虑地区差异是否对销量有影响。今天来看一下双因素方差分析。PART01双因素方差分析如果将汽车颜色看

方差分析可以帮助我们分析两组或两组以上的数据差异。但在现实研究中，一个变量的影响可能不足以说明差异效果。有时候还需要考察两个甚至多个因素对因变量的影响。概念：双因素方差分析，用于分析2个定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究性别、学历对网购满意度的影响差异；以及男（女）性中，不同学历是否有着网购

回顾上一篇单因素方差分析的一个例子：matlab代码：clc,clear,closealla=readmatrix('data14_2.txt')[p.tst]=anova1(a) 因为，所以这几种工艺制成的灯泡寿命有显著差异。 箱线图如图所示：  双因素方差

重复测量资料纵向研究的数据分析-1单变量组内设计在纵向研究中，如果对同一个体的测量次数超过两次，情况会变得比较复杂。配对t检验就不再适用。先来理解什么是“单变量组内设计（One-withindesign）”，只有一个结果变量，且在同一组个体中进行多次测量。研究组内结果变量随时间的变化情况。一、分析方

>​​方差分析一般线性模型​​一、基本思想方差​​分析​​的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。二、应用​​数据分析师​​在用方差分析主要用途：①均数差别的显著性检验，②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，③分析因素间的交互作用，④方差

一般线性模型统计博大精深，学习永无止境（被搞死）GLM（GeneralLinearModel）一、一般线性模型的组成方差分析（ANOVA）成组设计的方差分析配伍设计的方差分析多因素方差分析多元方差分析（MANOVA）重复测量方差分析协方差分析多元线性回归分析二、方差分析对因变量的变异可以分解成两部分

多因素方差分析与单因素方差分析不同的是，多个处理的自变量。表中第四行第五行都是主效应，第六行是交互效应。对交互作用的进一步检验当方差分析发现一个两次交互作用时，需要进一步检验，以说明两个因素之间交互作用的实质。方法一：交互作用的图解一般线性模型-绘制相互平行的线——无交互效应不平行的线——存在交互效