minitab双因素无交互作用方差分析

暗处,在那里你想做的事情,你要去的地方像锤又像刷,我若不逃就再次将我涂抹.我没把它带上,但它仿佛在手边,少许阳光,一个天使的光圈,总是夜的的时候哈哈

听上去有点乱.你确定a和b是两个因素吗?为何要比较a和b的不同水平呢,就像个子矮和体重大这俩根本就是不同纬度的,不适合用来直接比较吧.我推测是你的实验设计或变量设置不清晰,建议你补充说明一下再问：您好

你说的正交表的自由度在方差分析里面应该是总的自由度,是正交试验次数减1,注意,假设正交试验表中试验次数为n,当每个试验（正交表每一横行,为一个试验）进行r次时,即有重复试验时,此时试验共进行了n*r次

看交互作用的显著性,若结果报表的交互作用那一栏sig值小于0.05,则认为交互作用显著

正交试验设计是获得最佳搭配的方法之一.它是通过三个步骤完成的:1,利用正交表来安排试验；2,对试验的结果进行综合比较；3,获得最佳搭配方案.4,分析影响结果的因素的主次.正交试验设计表的设计原则是均衡

首先是三因素交互作用不显著了那就不需要管组间两两比较的交互作用显著与否了,这是一个顺序,前面的不满足后面的么有分析意义.其次如果交互作用不显著了那就直接分析各自的简单效应就好了至于各自主效应显著,是否

简单效应分析是在做方差分析后,知道交互作用存在才做的.所以你的这种情况应该做简单效应分析.用F检验做三组或三组以上数据的均数比较,发现有显著差异时,不能确定是其中哪两组的均数有差异,就需要用“多重比较

统计——方差分析——双因子,也可考虑做两个因子的DOE,他们都将对两个因子的主效应及交互效应作出检验.

试了试,直接键入就可以了,键盘上有这个符号的.

首先你要明确原假设与备择假设是什么,一般原假设是p1=p2,备择假设是p1≠p2,当然也可以是＜或者＞,这时原假设表示1和2是一样的,备择1和2不一样或者大于,小于.当然也判断比较一组值是否比另一个值

简单效应分析是在做方差分析后,知道交互作用存在才做的.所以你的这种情况应该做简单效应分析.用F检验做三组或三组以上数据的均数比较,发现有显著差异时,不能确定是其中哪两组的均数有差异,就需要用“多重比较

一般情况下,两个因素如果有交互作用,就要开始做简单效应分析,即控制其中一个因素,看另一个因素的差异是否显著.比如说这两个因素是2x2的设计,一共4个水平,做简单效应分析来知道这4个水平相互间的差异是否

简单来讲就是通过看各因素分析结果中的P值：在P值小于0.05时,P值越小影响越显著,当然也包括常数值.

一因子对另一因子的不同水准有不同的效果.[心理学名词解释]是指,一个实验中有两个或两个以上的自变量,当一个自变量的效果在另一个自变量的每一个水平上不一样时,我们就说存在着自变量的交互作用.当存在交互作

如果是A和B两因素,那么只有一个交互作用,即A*B如果是A和B与C三个因素,那么有四个交互作用,即A*BA*CB*CA*B*C发此类推.具体公式,我也没有见过.但我们自己可以推.Cnn+Cn（n-1）

去下载个正交实验助手,里面直接有L9-3-4,只要输入数据就行了,至于怎么分析,我也在找

你在多因素方差分析中,就可以考虑不同因素直接的交互作用了.再问：不同因素的交互作用，应该怎么做啊？再答：多因素分析里，设置要考虑的各个因素的交互作用。点击分析-一般线性分析-单变量里做

交互作用分析要有重复实验的.没有重复实验的话,组内误差也即Error的自由度df为0,导致后续的结果无法分析.一般解决的方法,就是补做重复实验.再问：那请问怎么补做重复实验？我上网搜着教程，结合课本的

这就是方差分析的结论啊,如果你希望得到主效应和交互效应的具体大小,可以再做logit对数线性模型,分别看下主效应和交互效应的大小

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