spss總方差解釋率咋弄？能解釋什么的方差也就是組間方差。其百分比是F＝MS組間／MS總體MS組間＝SS組間／df組間，MS總體＝SS總體／df總體。F＝MS組間／MS總體，然后實驗檢測F值，以對方差

spss總方差解釋率咋弄？

能解釋什么的方差也就是組間方差。

其百分比是F＝MS組間／MS總體

MS組間＝SS組間／df組間，

MS總體＝SS總體／df總體。

F＝MS組間／MS總體，然后實驗檢測F值，以對方差分析的顯著性接受檢驗

spss多因素顯著性分析？

、數(shù)據(jù)收集整理

2、數(shù)據(jù)錄入spss并通過收拾

3、結(jié)論——好象線性模型——單變量

4、中,選擇變量到各自對應的變量框（操作的的回歸分析）

5、析出多因素方差分析結(jié)果：這里同時有R方，顯著性，也有平方差（傳說中的系數(shù)）

6、多重比較

7、多厚比較的結(jié)果與單因素方差分析的一樣

SPSS中單因素方差分析要求變量符合正態(tài)分布嗎？

單因素方差分析，操作步驟：spss菜單中選擇：分析——都很均值——單因素ANOVA在自動彈出的對話框中把分組變量選入“因子”框，分枝角度選入因變量框，然后點擊兩兩比較比較按鈕，你選時候檢驗的方法，任選一種就可以了，兩兩比較那就是在總體主效應顯著的條件下也很具體是哪些組差異不顯著，接著ok，就可以不出結(jié)果，F(xiàn)檢驗的siglt0.05是主效應比較顯著，即三組中至少有兩組之間有差異因變量正態(tài)分布是方差分析基本條件之一，理論上假如不行最簡形矩陣此條件，很有可能會大小改變犯一類錯誤的可能性，但是spss的方差分析這對非正態(tài)數(shù)據(jù)也有當然穩(wěn)健性，并不是用比較傳統(tǒng)的分析方法，所以才正態(tài)分布優(yōu)秀與否也不是而且影響結(jié)果，當然你也可以憑借spss的正態(tài)可以轉(zhuǎn)換來把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布再總結(jié)，那也沒問題啊

表格方差分析怎么標注？

spss單因素方差分析顯著性字母紅色標記方法：標記字母法；先將各處理平均數(shù)由近到遠由上而下排列，然后再在大的平均數(shù)后箭頭字母，并將該平均數(shù)與200元以內(nèi)各平均數(shù)由前到后相比，凡差異不比較顯著標記相同字母，等他某一個只能差異顯著的平均數(shù)標記字母b；

再以標有字母b的平均數(shù)為標準，與上方比它大的各個平均數(shù)比較好，凡差異不顯著一概因此標b，轉(zhuǎn)眼比較顯著為止；

再以標記有字母b的大平均數(shù)為標準，與下面各未標志字母的平均數(shù)比起，凡差異不不顯著，繼續(xù)紅色標記字母b，直至某一個還不如差異顯著的平均數(shù)標記c；這等反復重復開去，轉(zhuǎn)眼間最大值一個平均數(shù)被標記、比較一切就緒為止。這樣，各平均數(shù)間凡有一個是一樣的字母的即為差異不作用效果，凡無同一字母的即為差異比較顯著。用小寫拉丁字母它表示不顯著水平α0.05，用大寫拉丁字母來表示特別顯著水平α0.01。