求助:单因素方差分析中常用多重比较,所用方法的区别
图基法(Tukeys Method)又称T多重比较法，是用来比较均值 和 (g≠h)的所有可能的两两差异的一种联立检验( a simultaneous test) ( Tukey，1953)。目标是为所有两两比较构建100(1-α)%的置信区间。
单因素方差分析多重比较有两两比较方法：LSD法：实际上就是t检验的变形，只是在变异和自由度的计算上利用了整个样本信息，因此仍然存在放大一类错误的问题。
变量的数量不同。单因素方差分析：只有一个独立变量；多因素方差分析：有两个独立变量。两种统计方法对应的HO假设不同。
方差分析中有何基本假定,其基本思想是什么
1、方差分析的基本假定：正态性、可加性、方差同质性。方差的有效性建立在这三个基本假定上，如果分析的数据不符合这些基本假定，得出的结论就不会正确。
2、方差分析的三个基本假定分别是：正态性假定、方差齐性假定和独立性假定。 正态性假定 正态性假定是指数据符合正态分布。在进行方差分析之前，需要通过正态概率图或者Shapiro-Wilk检验来检查数据是否符合正态分布。
3、方差分析的基本假定要求主要包括以下这几个方面：独立性假定：方差分析要求样本观测值之间是相互独立的。也就是说，每个观测值的取值不会受到其他观测值的影响。这个假定的目的是确保统计结果的可靠性和有效性。
多个样本均数间的多重比较法有
（2）用于探索性研究，在研究设计阶段不明确哪些组间的比较是我们更关注的，各处理组两两间的对比关系都要
比较：如果数据是连续性数据，且两组数据分别服从正态分布&方差齐（方差齐性检验），则可以采用t检验，如果不服从以上条件可以采用秩和检验。
多重比较：多重比较是在方差分析后对各样本平均数间进行比较。简单效应分析：简单效应分析是在同一因素内两种水平间的比较。方法不同 事后检验：事后检验的方法包括检验计量法、市场风险计量法等。
完全随机设计的多个样本均数比较,经方差分析,若P≤a,则结论为()_百度...
1、【答案】：C 推断统计；方差分析。 当方差分析F检验的结果显示P值小于临界值α时，表明各组差异显著，此时至少有两个组的平均数不等，应进行事后检验作进一步比较。注意，此时不一定是所有组均值都不相等。
2、对成组设计的多个样本均值比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。对随机区组设计的多个样本均值比较，应采用配伍组设计的方差分析，即两因素方差分析。
3、对成组设计的多个样本均数比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。 对随机区组设计的多个样本均数比较，应采用配伍组设计的方差分析，即两因素方差分析。
4、spss分析方法-方差分析 方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。
5、在方差分析中，以F值的大小检验各处理组的差别，经查F界值表得P值，即可按所取检验水准作出推断结论。F界值表中v1为分子均方的自由度，v2为分母均方的自由度。
6、相同：原理 都是利用方差比较的方法分析，通过假设检验的过程来判断多个因素是否对因变量产生显著性影响。步骤 分析的基本步骤相同。a、建立检验假设；b、计算检验统计量F值；c、确定P值并作出推断结果。
完全随机设计的样本均数比较的t检验与方差分析之间的关系如何
独立样本T检验和配对样本t检验功能上都是比较差异，而且均是比较两个组别差异。但二者有着实质性区别，如果是比较不同性别，婚姻状况(已婚和未婚)样本对某变量的差异时，应该使用独立样本T检验。
t检验的前提：来自正态分布总体；随机样本；均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性。方差分析的条件：实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。
· 区别：t检验：只能分析两个类别数据的差异，如雌/雄，A组/B组等 方差分析：三组及三组以上数据的差异比较，如一年级/二年级/三年级。相同：方差分析和t检验都要求各组样本均数服从正态分布，各样本方差齐性。
t检验：是假设检验的一种常用方法，当方差未知时，可以用来检验一个正态总体或两个正态总体的均值 检验假设问题，也可以用来检验成对数据的均值假设问题。具体内容可以参考《概率论与数理统计》。
区别：方差分析对变量层次有要求；方差分析提供的信息多而全面。联系：方差分析采用了t检验。t检验不仅仅用于方差分析，还可以用于其他分析。
只能用于检验两组之间的差异，即其分析的自变量只能有两个水平；而方差分析则主要用于多组比较。
anova方差分析结果解读
您好，使用SPSS进行单因素方差分析结果解读如下：在SPSS中生成的分析结果表格主要有描述表格、方差齐性检验表格、ANOVA表格。从描述表格可以看到数据共有2组，每组9个ALT数据，平均值和标准差第一组大于第二组。
F是组间均方(MS组间）和组内均方（MS组内）的比值，这个比值越大说明相对组间的差异越大。F在方差分析中是检验统计量，将统计量F的值与给定的临界值的F进行比较，从而做出决策。
双因素方差分析结果解读 单因素方差分析只是考虑了一个自变量（定类）与一个因变量（定量）之间的关系，但是在实际问题研究中可能研究两个或者几个因素与因变量之间的关系，例如，分析产品满意度与学历、品牌满意度等的关系。
从其sig值可以看出 方差整体显著。主要是因为你图中这个方差分析就一个自变量，所以校正模型和brand这个自变量的影响是一样，即校正模型显著、brand这个因素也显著。
