1楼：宝爱吃巧克力
^方差分析的f检验值f=(sa)^2 / (se)^2 一元方差分析和二元方差分析的(sa)^2 是相同的，而(se)^2不相同。 这就可能造成了同一个因素的f检验值不相等。 你说的这种情况一元方差分析水位对4种植物均有显著性影响，很可能是下列的情形：
实际上是刚刚达到显著性（我的意思是f的临界值假设是2.1，实际的检验值比2.1大不了多少，而不会是20,40等之类的差距很大的数据）。
所以在二元方差分析时就有可能会是不显著了。一元方差分析是水位的f检验值如果远大于f的临界值，在进行二元方差分析时也很可能显著。 统计学的检验不像纯数学那样非常严谨！
另外提醒一点的是：当多余两个因素时，不应用方差分析，而是采用正交试验。
单因素方差分析与双因素的结论不一样是为什么? 5
2楼：
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**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。
单因素方差分析有差异，多因素线性回归分析结果不相关，是为什么 15
3楼：匿名用户
很简单那，因为你这些指标之间存在高度相关性，才会导致你回归的错误
专业分析找我做
4楼：ppv课
你去掉中层动脉厚度试试看回归结果。再看看所有变量做双变量相关的结果。可能太多了，不好判断。ppv课吧，求关注！！！
谁能帮我分析一下spss单因素方差分析的结果附图
1楼 农药资讯 从这张表可以理解为你采集了 1 2 3 4 这四中数目的样本，分别测定了其细菌的数量，从结果来看 95 的置信区间 ，这几种树木中细菌数不存在显著性差异，也就是从统计学上来说没差别。 2楼 匿名用户 第一个 就不说了，简单的描述均值的 第二个 是对你这四组数据方差是否齐性的一个检验，...
两因素三水平的方差分析中SPSS结果中校正模型大于
1楼 选择不同的回归方法和变量选择方法都可以得到不同的结果， 用二变量logistic回归 有序多变量logistic回归 无序多变量logistic分别试试 spss单因素方差分析结果不太理解，显著性大于0 05怎么办？ 50 2楼 匿名用户 大于0 05意味着结果没有达到统计学上的显著，即结果不...
相关因素logistic回归分析结果怎么看
1楼 logistic回归与多重线性回归一样，在应用之前也是需要分析一下资料是否可以采用logistic回归模型。并不是说因变量是分类变量我就可以直接采用logistic回归，有些条件仍然是需要考虑的。 首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是什么样的一种关系。多重线性回归中，要求自变量与因变...