单因素方差分析结果分析，懂的进来

单因素方差分析结果怎么看~

1.输入数据。按照spss软件数据输入的规则，编号输入在第一列每个编号组有几个数据，就输入几个重复的编号，比如本例子每组4个数据，则按序输入4个1,2,3,4.

2.修改数据的小数点位数及增加数据标签。点击界面下方的“变量视图”，然后在“小数”这一栏修改小数点位数；在“值”这一栏按下图二的例子增添数据标签。



3.分析。点击“数据视图”中的分析，然后选择”比较平均值“中的”单因素ANOVA“开始分析。

4.设置。将代表数据组的编码导入”因变量列表“栏，将代表处理的编码导入”因子“栏；点击“选项”，勾选”方差同质性检验“，点击“继续”进入下一步。


5.结果分析。完成以上操作后，结果如下图（其中df表示自由度，平均值平方即均方），结果显示F值为20.571。我们将这一数值与显著性水平的F进行比较，若大于显著性的F值，那么P则小于该显著性的概率，例如在例子中，F>F（0.05）,那么P<0.05,说明处理间差异显著；或直接看表中的显著性，通过显著性下结论。
拓展知识：
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，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据试验指标的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。
在方差分析中，我们将要考察的对象的某种特征称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素可分为两类，一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。
下面所讨论的因素都是指可控制因素。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。如果在一项试验中只有一个因素在改变，则称为单因素试验；如果多于一个因素在改变，则称为多因素试验。
因素常用大写字母A，B，C，…来表示，因素A的水平用 来表示，下面对单因素试验进行讨论
参考资料：
单因素方差分析_百度百科
https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%95%E5%9B%A0%E7%B4%A0%E6%96%B9%E5%B7%AE%E5%88%86%E6%9E%90/10700964?fr=aladdin

单因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。
方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）
在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，
打开单因素方差分析对话框
在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok
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结果就看f和P

假设检验是推断统计中的一项重要内容。在假设检验中常见到P 值( P-Value，Probability，Pr)，P 值是进行检验决策的另一个依据。

P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P值，一般以P<0.05为显著，P<0.01为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05或0.01。

基本概念

在方差分析中，将要考察的对象的某种特征称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素可分为两类，一类是人们可以控制的；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。所讨论的因素都是指可控制因素。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。

以上内容参考：百度百科-单因素方差分析

假设检验是推断统计中的一项重要内容。在假设检验中常见到P 值( P-Value，Probability，Pr)，P 值是进行检验决策的另一个依据。
P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。 P < 0.01 时样本间的差异比P < 0.05 时更大，这种说法是错误的。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。
下面的内容列出了P值计算方法
(1) P值是：
1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。
2) 拒绝原假设的最小显著性水平。
3) 观察到的(实例的) 显著性水平。
4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。
(2) P 值的计算：
一般地，用X 表示检验的统计量，当H0 为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C ，根据检验统计量X 的具体分布，可求出P 值。具体地说: 左侧检验的P 值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即:P = P{ X < C} 右侧检验的P 值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率:P = P{ X > C} 双侧检验的P 值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍: P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。 计算出P 值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论: 如果α > P 值，则在显著性水平α下拒绝原假设。 如果α ≤ P 值，则在显著性水平α下接受原假设。 在实践中，当α = P 值时，也即统计量的值C 刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。

P值是怎么来的
从某总体中抽 ⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致； ⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。 如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验赖判断。其步骤是： ⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为H0）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。⑶、根据选定的显著性水平（0.05或0.01），决定接受还是拒绝H0。如果P＞0.05，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H0；如果P＜0.05或P ＜0.01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H0，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。

统计学上规定的P值意义见下表
P值 碰巧的概率 对无效假设 统计意义
P＞0.05 碰巧出现的可能性大于5% 不能否定无效假设 两组差别无显著意义
P＜0.05 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设 两组差别有显著意义
P ＜0.01 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设 两者差别有非常显著意义

注意要点
理解P值，下述几点必须注意： ⑴P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P＜0.05，D药取得P ＜0.01并不表示D的药效比C强。 ⑵ P＞0.05时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。 ⑶统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P ＜0.001，无此必要。 ⑷显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因

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宜川县18623307926： 单因素方差分析结果之分析,结果如下图.请问这个结果说明差异显著吗?是否F值越大差异越显著? - ？
市炊散风：[答案] 是的,F值越大对应的sig值越小,当sig值小于0.05时,就表明存在显著差异了

宜川县18623307926： 单因素方差分析结果分析 - ？
市炊散风： 这是单因素方差分析表,一般的数理统计书中都有介绍.要充分了解还是应当求助书本,以下权当入门:所谓单因素方差分析就是在某因素作用下,以该因素为区分依据分别得到几组数据,并从几组数据方差的差异来推断该因素的影响是否存...

宜川县18623307926： SPSS做单因素方差分析的结果如何分析 - ？
市炊散风： 如果你要做单因素方差分析,请你先好好认识一下单因素方差分析的方法和原理(统计类书刊有写),然后再进行相关操作. 按照你的描述,是否是把A作为因素,B作为结果做出来的一组数列矩阵,如果是这样,那么就是类似于在不同的A条...

宜川县18623307926： 单因素方差分析怎么做 - ？
市炊散风： 单因素方差分析 方差分析前提:不同水平下,各总体均值服从方差相同的正态分布. 方差齐性检验:采用方差同质性检验方法(Homogeneity of variance) 在spss中打开你要处理的数据,在菜单栏上执行:analyse-compare means--one-way anova, 打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中,将因变量放到dependent list中,将自变量放到factor中,点击post hoc,选择snk和lsd,返回确认ok 统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴

宜川县18623307926： 谁能帮我分析一下spss单因素方差分析的结果,(附图) - ？
市炊散风： 从这张表可以理解为你采集了“1”、“2”、“3”、“4”这四中数目的样本,分别测定了其细菌的数量,从结果来看(95%的置信区间),这几种树木中细菌数不存在显著性差异,也就是从统计学上来说没差别. 扩展资料:分析方法是...

宜川县18623307926： 单因素方差分析 - ？
市炊散风： SS表示离均差平方和,代表数据的总变异;MS表示平均的离均差平方和;F表示F值,也就是方差分析求出的统计量;P就是P值,根据F值而得.crit表示F值的标准,即F值大于crit时表示差异有统计学意义,P值小于0.05. 方差分析的总体思想就是要分析这些数据之间为什么有差异,通过对总的差异(总变异)的分解,最终分析出组别之间或组别之内是否有统计学差异. 你这个结果表明,四组之间的差异无统计学意义,你的F值为1.55,小于crit3.009,如果大于3.009,就有统计学差异了.

宜川县18623307926： 怎样用方差分析方法分析试验数据 - ？
市炊散风： 摘 要:方差分析是分析试验数据的常用方法,结合电子软件EXCEL使用方差分析是每个农业技术员都要掌握的知识.通过介绍EXCEL中一些统计函数的用法以及一个试验的数据处理的实例来说明单因素方差分析的应用.

宜川县18623307926： SPSS单因素方差分析中组别因子不显示 - ？
市炊散风： 在对多个组别变量进行单因素方差分析时,难免不会遇到一些问题,例如SPSS单因素方差分析因子不显示,SPSS单因素方差分析结果解读,那么遇到这些问题,又该如何解决呢,今天小编就和大家说一说. 一、SPSS单因素方差分析因子不...

宜川县18623307926： 我通过excel做出了单因素方差分析,可不会分析结果 - ？
市炊散风： 在“数据”选项下的“分析”“分析工具”中,选择“方差分析-单因素方差分析”,并进行相应的设置,即可.

宜川县18623307926： r语言 怎么分析单因素方差分析的结果 - ？
市炊散风： 方差分析表中的SS表示平方和,MS表示均方,F是组间均方与组内均方的比例,P-value表示在相应F值下的概率值,F crit是在相应显著水平下的F临界值,在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性,通常情况下,当<=0.01有极显著差异,>0.05时没有显著差异,介于二者之间时有显著差异.也可通过F值来判断差异显著性,当F>=F crit时,有显著(或极显著)差异.顺便说一下,F检验只能在总体上来检验差异显著性,不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间,若要分析,需要进行多重比较.