双因素方差分析结果

双因素方差分析结果

问题一：双因素方差分析结果解释 两个变了相互影响，单独主效应不存在。例如，男生和女生如果分开劳动，工作效率比较低，但如果男女搭配效率就提高了，说明两者存在交互效应。具体来说，A单独对因变量的影响不显著，但如果和B共同起作用则影响显著。（南心网 SPSS数据分析）问题二：spss双因素方差分析结果的解读，求大神指点 以0.05为显著性水平，处理分组有显著差异，时间分组无显著差异。两个分组的共同作用（处理分组*时间分组）有显著差异。问题三：双因素方差分析spss结果怎么看 如果是被试间，看各主效应、交互作用的F值和Sig值，Sig小于0.05就是存在效应问题四：求助双因素方差分析结果怎么看 如果是被试间，看各主效应、交互作用的F值和Sig值，Sig小于0.05就是存在效应问题五：SPSS多因素分析的结果怎么看？先看什么 主要是看显著性值，也即sig.值或称为p值。
前一个方差表是总体的。
自由度df=2,也即是2+1=3个处理，正好对应多重比较的1，2，3处理。
一般以0.05作为显著性判定标准。
组间显著性值为0.003 问题六：各位朋友 帮帮忙 急 我写论文 数据是双因素方差分析 分析结果如下 谁能帮我解读一下spss软件分析出来结果 5分时间作用显著，距离没有主效应，交互作用显著
统计专业问题七：双因素方差分析后，如何进一步分析 10分做各个时间点上组间的比较，以及各个组内，不同时间点的比较，一个横向一个纵向分析问题八：单因素和双因素方差分析的实现和结果解释 以0.05为显著性水平，处理分组有显著差异，时间分组无显著差异。两个分组的共同作用（处理分组*时间分组）有显著差异。问题九：单因素方差分析与双因素的结论不一样是为什么? 5分这两个的分析思路是不一样的。一般来说，Anova的分析中显著性会高很多，而你说的一般线性分析求的是主效应，它的显著性比ANOVA受到的影响因素更多一些，因此也更低一点。但是，从规范的统计学分析而言，一般涉及多个因子的时候，都会要求先做主效应，然后再对主效应显著的进行深入分析，采用Anova看显著性的来源是什么。不知道我的理解是不是准确，抛砖引玉一下，一定会有高手来解决的。

谢谢解答