1樓：匿名使用者
說明從觀測資料上看，性別之間存在統計意義上的顯著差異。或者說資料說明性別上有非常大的可能存在差異。
方差分析顯示有統計學意義，但是兩兩比較均無統計學意義。這兩組方差不齊。這說明什麼呢？如何解釋結果呢
2樓：sky苟活
兩組資料的情況根據總體的總體的方差是否已知分別採用f檢驗和卡方檢驗，這兩種都是方差齊性檢驗，選擇一種。
3樓：匿名使用者
方差不齊，你用的什麼兩兩比較方法
單因素方差分析結果分析，懂的進來
4樓：匿名使用者
假設檢驗是推斷統計中的一項重要內容。在假設檢驗中常見到p 值( p-value，probability，pr)，p 值是進行檢驗決策的另一個依據。
p 值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為顯著， p <0.
01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 或0.01。
實際上，p 值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的機率。 p < 0.01 時樣本間的差異比p < 0.
05 時更大，這種說法是錯誤的。統計結果中顯示pr > f，也可寫成pr( >f)，p = p或p = p。
下面的內容列出了p值計算方法
(1) p值是：
1) 一種概率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率。
2) 拒絕原假設的最小顯著性水平。
3) 觀察到的(例項的) 顯著性水平。
4) 表示對原假設的支援程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。
(2) p 值的計算：
一般地，用x 表示檢驗的統計量，當h0 為真時，可由樣本資料計算出該統計量的值c ，根據檢驗統計量x 的具體分佈，可求出p 值。具體地說: 左側檢驗的p 值為檢驗統計量x 小於樣本統計值c 的概率，即:
p = p 右側檢驗的p 值為檢驗統計量x 大於樣本統計值c 的概率:p = p 雙側檢驗的p 值為檢驗統計量x 落在樣本統計值c 為端點的尾部區域內的概率的2 倍: p = 2p (當c位於分佈曲線的右端時) 或p = 2p (當c 位於分佈曲線的左端時) 。
若x 服從正態分佈和t分佈，其分佈曲線是關於縱軸對稱的，故其p 值可表示為p = p 。 計算出p 值後，將給定的顯著性水平α與p 值比較，就可作出檢驗的結論: 如果α > p 值，則在顯著性水平α下拒絕原假設。
如果α ≤ p 值，則在顯著性水平α下接受原假設。 在實踐中，當α = p 值時，也即統計量的值c 剛好等於臨界值，為慎重起見，可增加樣本容量，重新進行抽樣檢驗。
p值是怎麼來的
從某總體中抽 ⑴、這一樣本是由該總體抽出，其差別是由抽樣誤差所致； ⑵、這一樣本不是從該總體抽出，所以有所不同。 如何判斷是那種原因呢？統計學中用顯著性檢驗賴判斷。
其步驟是： ⑴、建立檢驗假設（又稱無效假設，符號為h0）：如要比較a藥和b藥的療效是否相等，則假設兩組樣本來自同一總體，即a藥的總體療效和b藥相等，差別僅由抽樣誤差引起的碰巧出現的。
⑵、選擇適當的統計方法計算h0成立的可能性即概率有多大，概率用p值表示。⑶、根據選定的顯著性水平（0.05或0.
01），決定接受還是拒絕h0。如果p＞0.05，不能否定「差別由抽樣誤差引起」，則接受h0；如果p＜0.
05或p ＜0.01，可以認為差別不由抽樣誤差引起，可以拒絕h0，則可以接受令一種可能性的假設（又稱備選假設，符號為h1），即兩樣本來自不同的總體，所以兩藥療效有差別。
統計學上規定的p值意義見下表
p值 碰巧的概率 對無效假設 統計意義
p＞0.05 碰巧出現的可能性大於5% 不能否定無效假設 兩組差別無顯著意義
p＜0.05 碰巧出現的可能性小於5% 可以否定無效假設 兩組差別有顯著意義
p ＜0.01 碰巧出現的可能性小於1% 可以否定無效假設 兩者差別有非常顯著意義
注意要點
理解p值，下述幾點必須注意： ⑴p的意義不表示兩組差別的大小，p反映兩組差別有無統計學意義，並不表示差別大小。因此，與對照組相比，c藥取得p＜0.
05，d藥取得p ＜0.01並不表示d的藥效比c強。 ⑵ p＞0.
05時，差異無顯著意義，根據統計學原理可知，不能否認無效假設，但並不認為無效假設肯定成立。在藥效統計分析中，更不表示兩藥等效。哪種將「兩組差別無顯著意義」與「兩組基本等效」相同的做法是缺乏統計學依據的。
⑶統計學主要用上述三種p值表示，也可以計算出確切的p值，有人用p ＜0.001，無此必要。 ⑷顯著性檢驗只是統計結論。
判斷差別還要根據專業知識。樣所得的樣本，其統計量會與總體引數有所不同，這可能是由於兩種原因
有沒有統計學的同學？問個問題：為什麼三組間比較時方差分析無統計學意義，但兩兩比較期中有統計學意義？
5樓：小強的老爺
首先要對資料做方差齊性和正太性檢驗，看是否滿足,bartlett檢驗和levene檢驗.
我懷疑你應該是這出現問題了。或者是兩兩比較的方法不對，snk法、dun***t法、bonferroni法，兩兩比較的都有各自的適應條件的。
你說的在具體一些，也好分析。
單因素方差分析沒有統計學意義，多因素方差分析有可能是危險因素嗎
6樓：
您表述的問題不是很清楚。我猜測您是想說單因素方差分析中發現自變數x1的影響沒有統計學意義，然後想問如果x1和x2共同進行多因素方差分析，是否可行。如果是這樣的話，是可以的，因為有可能x2是有影響的，以及x1和x2可能產生互動作用。
（南心網提供）
方差分析時 p<0.05 但是兩兩比較時 又都沒有統計學意義 說明什麼？謝謝
7樓：匿名使用者
這是由於兩兩比較的方法有很多種，不同方法得出的p值有所差別
同時，兩兩比較的方法，又和f檢驗的方法有所差別，導致結果不一致
8樓：匿名使用者
一，看兩兩比較的做法對不對。二，正確的方法，也可能出現這種情況，似乎只能說明效應比較的不靠譜。可考慮增大樣本容量。
9樓：成子民浦軍
沒有統計學意義，方差分析時有統計學意義，菜進行兩兩比較的
兩兩比較lsd是比較不保守的，會出現你的情況
是否一定要經過anova有統計學意義後，再做均數間比較
10樓：stop華崽
其實方差分析中，有時會出現兩種矛盾的：
1。方差分析顯示有統計學意義，但是兩兩比較均無統計學意義2。方差分析無統計學意義，但是兩兩比較會發現有差異的組別。
有時，不一定一定要在方差分析有意義的前提下才能做兩兩比較。對於某些研究可以採用lsd對事先指定某些組均數間的比較。
不對的地方還請大家指正
資料進行方差分析時無統計學意義，但用lsd兩兩比較卻有一組出現了p<0.05,怎麼解釋它呢？謝謝
11樓：匿名使用者
沒有統計學意義，方差分析時有統計學意義，菜進行兩兩比較的
兩兩比較lsd是比較不保守的，會出現你的情況
單因素方差分析後，怎樣比較組間兩兩差異
fisher最小顯著差異法 你的問題描述得不夠清晰。你們分析的是yi si se三組的什麼東西有無顯著差異呢。什麼叫 對比組1和對比組1 要相互比較？姑且按我的理解來解答你的問題吧。如果你說的 對比組1和對比組1 不是新增加進來的變數，也就是說分組的依據只有yi si se這三個組，那麼就可以進行單...
如何用spss軟體做單因素方差分析！下面兩個題最好說出步驟與分析的結果！急求高手回答
點選單 analyze compare means ony way anove 出選項 dependent list 選a factor 選b 研究a的不同對b是否有差異 出分析後 第一個表 是 各組方差專 齊性檢驗 若屬 sig 0.05 方差一致無差異 第二個表 組間方差分析 若sig 0.05...
spss單因素方差分析結果f值為7043，這是為什麼？怎麼這
f值的大小沒有上線的，如果是方差分析結果特別顯著的情況下，有可能會有這麼大的 所以不用擔心，另外 如果你是做 的話，也放心，沒人會注意這個的，只是因為你自己造假 有點心虛 太特別關注它 差異太大了，f就會很大 統計專業 spss單因素方差分析結果有f值嗎 spss單因素方差分析的f值過大，結果可靠嗎...