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方差分析多重比较的作用

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两个因素方差 分析多重简单效果分析做后方差 分析，求助:单因素方差分析和多因素原理都是基于方差比较 。

1、 方差 分析说明什么问题简单效果分析是在方差 分析之后做的并且交互是已知的 。所以你的情况应该很简单分析 。f检验用于比较三组或三组以上数据的均值，如果有显著差异，在不确定哪两组有差异的情况下 ， 需要使用“多重 comparison” 。多重比较是每两组数据的均值比较 。表示数据是否具有统计显著性 。一般来说，一组数据代表某种条件或因素 。方差 分析你可以判断你选择的因子是否有意义 。

2、双因素 方差 分析双因素方差 分析(双向方差分析)有两种:一种是无交互作用的双因素方差 分析，一种是有交互作用的双因素/ 。扩展数据双因素方差分析有两种:一种是非交互双因素方差-2/，假设因素A和因素B的效应相互独立，不存在 。另一种是交互双因子方差-2/ ， 假设A因子和B因子的组合会产生新的效果 。

3、生物统计学什么是 多重比较? 多重比较有哪些方法统计学上 ， 两个平均数的比较称为多重比较 。多重比较的方法很多，常用的有三种:最小显著差法(LSD法)、复极差法(Q法)和邓肯新复极差法(SSR法) 。多重比较法是指多个相等方差正态总体均值的比较法 。方差 分析的方法可以说明所有总体均值之间的差异是否显著，即只能说明均值不完全相等，但不能具体说明哪些均值存在显著差异 。

设R为从均值为μ和方差 σ2的正态分布得到的一些独立观测值(即最大值减去最小值)的范围，设V为误差的自由度数(比较而言为多重 NG) 。2.Scheffé的方法，也称为S 多重比较方法 ， 也为多重比较构造了100(1α)%同时置信区间(Scheffé，1953，1959) 。扩展数据:基于图的方法和Schaefer方法的比较1 。Schaefer方法可以应用于样本量不相等时多重的比较，而原有的基于图的方法只适用于样本量相同时的比较 。
【方差分析多重比较的作用】
4、单因素 方差 分析与多因素 方差 分析的异同 Same: 1 。原理是利用方差比较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有显著影响 。2.step 分析的基本步骤是一样的 。a、建立测试假设；b .计算检验统计量f值；c、确定p值 ， 做出推断结果 。区别:1 。测试指标个数单因素方差-2/:1 。多重因素方差 分析:不止一个 。2.适用范围:单因素方差-2/:用于研究某一被控变量的不同水平是否对被观察变量产生显著影响 。

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