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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于销售数据分析报告范文的问题,于是小编就整理了4个相关介绍销售数据分析报告范文的...
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于重复测量数据分析的问题,于是小编就整理了5个相关介绍重复测量数据分析的解答,让我们一起看看吧。
三组比较用anova(方差分析)好,因为检验主效应时分开三次t检验会增大一类错误率,也就是容易把本来差异不显著的结果误认为差异显著。
对于事后检验,当有明确的对照组,要进行验证性研究时,宜用LSD法,此法也是统计最高的事后检验方法,不过相应地一类错误率就高一点。
要进行多个均数间两两比较(探索性研究),各组人数相等时,宜用Tukey法 根据你的目的,可以在以上两种方法中选一个。
当然Scheffe和SNK法也很常用
单因素方差分析,又称为完全随机设计方差分析,如你设计不进行4个时间点测量,则应该用单因素方差分析;重复测量数据分差分析,故名思议,每个受试对象在不同时间点进行了重复测量,因此应该***用重复测量数据的方差分析,主要因为不同时间点测量数据不再相互独立,有背方差分析的7字决“独立、正态、方差齐”。spss里专门有重复测量方差分析的,也很简单哦。你的方差分析为2因素,其中一个为重复测量数据的方差分析。另请注意:不是不同时点测量就是重复测量方差分析,必须不同时点在同一受试对象监测指标,有的实验安排,时间点1处死一批动物监测指标,时间点2在处死一批动物等等,则不属于重复测量数据方差分析。
两种方法数据输入方式差不多两独立样本,是2个不同的相互独立的样本,t检验可以进行均值比较。至于数据输入,举个例子。比较一个城市里本地户口和外地户口人均工资的比较,就在类似Excel表格里输入2列数据,一列是户口状况,一列是对应的工资。把你得到的数据输入就可以了。
操作是在点菜单栏Analyze→Compare mean→Independent-Samples T Test就可以检验了。两配对样本,所谓配对样本可以是个案在“前”、“后”两种状态下某属性的两种不同的特征。
例如,想知道某种减肥茶有没有效果,就可以把多名服用者使用前的体重和使用后的体重比较。
数据输入方式类似,分2列,一列是使用前的体重数据,另一列是对应使用后的体重数据。
操作是Analyze→Compare mean→Paired-Samples T Test,把要检验的选项选入对话框。确定就可以检验了。
你的数据没有任何问题,是你的分析方法出了问题,使用单因素方差分析是错误的。单因素方差分析的因变量要求是定量变量,这个你的数据已经满足条件;但是,单因素方差分析的自变量要求为分类变量(如性别、地区等),这个你的数据没有满足条件。按照你显示的数据,没有任何一对数据可以使用单因素方差分析,尽管有些对子可以得出结果,但这些结果也是错误的。
你的数据因变量和自变量都是定量变量,这种情况应该使用回归分析,当然是首先考虑线性回归,不行再考虑非线性回归,你可以检查一下散点图。使用相关分析也是可以的,主要看你的分析目的是什么。
因为直径和高度容易测量错误。
在测量过程中,直径和高度因为用尺子测量,因为人的一些身体的原因,可能会造成一些不可预测的误差,但质量是用机器测量,一般不会出错。
测量是按照某种规律,用数据来描述观察到的现象,即对事物作出量化描述。测量是对非量化实物的量化过程。在机械工程里面,测量指将被测量与具有计量单位的标准量在数值上进行比较,从而确定二者比值的实验认识过程。
到此,以上就是小编对于重复测量数据分析的问题就介绍到这了,希望介绍关于重复测量数据分析的5点解答对大家有用。
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