方差分析时,如何得到两两比较的F值? 方差齐性分析中的F值到底该怎样计算?

\u65b9\u5dee\u5206\u6790\u65f6\uff0c\u5982\u4f55\u5f97\u5230\u4e24\u4e24\u6bd4\u8f83\u7684P\u503c\uff1f

\u4f7f\u7528SPSS\u5f88\u76f4\u89c2\u7684,\u53ea\u8981\u5728\u65b9\u5dee\u5206\u6790\u65f6,\u70b9post hoc\u9009LSD,SNK\u7b49\u9009\u9879,\u5206\u6790\u7ed3\u679c\u5c31\u4f1a\u6709\u591a\u91cd\u6bd4\u8f83\u7684\u7ed3\u679c.
SAS\u6ca1\u7528\u8fc7,\u597d\u50cf\u662f\u7528means\u547d\u4ee4 \u52a0\u4e0a\u53c2\u6570\u8fdb\u884c\u7684.

\u9996\u5148\uff0c\u53ef\u80fd\u662f\u6211\u7406\u89e3\u9519\u4e86\u4f60\u56fe\u4e2d\u7684F\u91cf\u3002\u4f46F\u68c0\u9a8c\u7684\u503c\u4e00\u5b9a\u662f\u5927\u4e8e\u96f6\u7684\uff0c\u5982\u679c\u4f60\u5f97\u5230\u7684\u5c0f\u4e8e\u96f6\uff0c\u4e00\u5b9a\u662f\u516c\u5f0f\u7528\u9519\u4e86\u3002F=S1²/S2²
\u7b2c\u4e8c\uff0cF\u68c0\u9a8c\u5bf9\u603b\u4f53\u7684\u6b63\u6001\u5047\u8bbe\u5f88\u654f\u611f\uff0c\u5c31\u662f\u8bf4\uff0c\u5982\u679c\u4e0d\u80fd\u786e\u5b9a\u4e24\u4e2a\u603b\u4f53\u5168\u90e8\u4e25\u683c\u670d\u4ece\u4e86\u6b63\u6001\u5206\u5e03\uff0c\u90a3\u4e48\uff0cF\u68c0\u9a8c\u5c31\u4f1a\u5931\u6548\u3002\u53ef\u4ee5\u7528levene\u68c0\u9a8c\u6216\u8005\u975e\u53c2\u6570\u68c0\u9a8c\u4ee3\u66ff\u3002\u6240\u4ee5\uff0c\u5904\u7406\u6570\u636e\u524d\uff0c\u8bf7\u5148\u786e\u5b9a\u603b\u4f53\u7684\u5206\u5e03\u3002
\u7b2c\u4e09\uff0c\u5173\u4e8et\u68c0\u9a8c
1.\u5355\u6837\u672c\u60c5\u51b5\u4e0b\uff0c\u603b\u4f53\u7a0d\u7a0d\u504f\u79bb\u6b63\u6001\u5206\u5e03\uff0c\u5f53\u6837\u672c\u5bb9\u91cf\u8db3\u591f\u5927\u65f6\uff08\u9700\u8981\u6839\u636e\u60c5\u51b5\u548c\u7ecf\u9a8c\u6765\u5224\u65adn\u7684\u5927\u5c0f\uff0c30\uff0c\u621650\uff0c\u6216\u66f4\u591a\uff09\uff0c\u5bf9t\u68c0\u9a8c\u529f\u6548\u7684\u5f71\u54cd\u662f\u4e0d\u5927\u7684\u3002\u6781\u7aef\u60c5\u51b5\u4e0b\uff0c\u5f53\u6837\u672cn\u5927\u4e8e120\u65f6\uff0ct\u68c0\u9a8c\u548cz\u68c0\u9a8c\u6781\u5ea6\u76f8\u8fd1\uff08\u6709\u5174\u8da3\u53ef\u9a8c\u8bc1\u4e00\u4e0b:)\uff09\u3002\u4f46\u662f\u5f53\u6837\u672c\u5bb9\u91cf\u5c0f\u4e8e30\u5e76\u4e14\u4e0d\u80fd\u5224\u65ad\u603b\u4f53\u662f\u4e0d\u662f\u8fd1\u4f3c\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u65f6\uff0ct\u68c0\u9a8c\u529f\u6548\u4f1a\u964d\u4f4e\u3002\u53ef\u7528\u975e\u53c2\u6570\u68c0\u9a8c\u4ee3\u66ff\u3002
2.\u53cc\u6837\u672c\u60c5\u51b5\u4e0b\uff0c
a.\u603b\u4f53\u65b9\u5dee\u76f8\u7b49\uff0c\u53ea\u8981\u6837\u672c\u91cfn1\uff0cn2\u90fd\u5927\u4e8e30\uff0c\u5373\u4f7f\u603b\u4f53\u4e0d\u670d\u4ece\u6b63\u6001\u5206\u5e03\uff0c\u4e5f\u53ef\u4ee5\u7528t\u68c0\u9a8c\u3002\u53c2\u8003\u4e2d\u5fc3\u6781\u9650\u5b9a\u7406\u3002
b.\u603b\u4f53\u65b9\u5dee\u4e0d\u76f8\u7b49\uff0c\u603b\u4f53\u5e94\u81f3\u5c11\u8fd1\u4f3c\u670d\u4ece\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u3002\u5927\u6570\u636e\u6837\u672c\u6765\u5224\u65ad\u603b\u4f53\u670d\u4ece\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u4e0d\u662f\u603b\u80fd\u53d1\u751f\uff0c\u6837\u672c\u5bb9\u91cf\u5c0f\u7684\u6700\u597d\u505a\u6b63\u6001\u6027\u68c0\u9a8c\uff0c\u949f\u578b\u56fe\uff0c\u6bd4\u8f83\u4e2d\u4f4d\u6570\u5747\u503c\u897f\u683c\u739b\u4e4b\u7c7b\u7684\u65b9\u6cd5\uff0c\u81f3\u5c11\u80fd\u5224\u65ad\u6570\u636e\u8fd1\u4f3c\u670d\u4ece\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u3002\u5982\u679c\u5b9e\u5728\u4e0d\u670d\u4ece\u3002\u3002\u3002\u5c31\u53c2\u8003\u975e\u53c2\u6570\u5427\u3002\u3002\u6216\u8005\u6570\u636e\u8f6c\u6362\u3002\u548c\u8fd9\u79cd\u60c5\u51b5\u76f8\u540c\u7684\u8fd8\u6709\u6210\u5bf9t\u68c0\u9a8c\uff0c\u82e5\u9a8c\u8bc1\u6570\u636e\u4e25\u91cd\u8fdd\u80cc\u6b63\u6001\u5206\u5e03\uff0c\u5c31\u4e0d\u8981\u7528t\u68c0\u9a8c\u4e86\u3002
\u8bf7\u6ce8\u610f\uff0c\u53cc\u6837\u672c\u76842\u4e2at\u68c0\u9a8c\u7edf\u8ba1\u91cf\u662f\u4e0d\u540c\u7684\uff0c\u81ea\u7531\u5ea6\u4e5f\u4e0d\u4e00\u6837\uff0c\u4f46\u4ed6\u4eec\u7684\u7ed3\u679c\u5f88\u8fd1\u4f3c\uff0c\u6240\u4ee5\u611f\u89c9\u505a\u603b\u4f53\u65b9\u5dee\u76f8\u7b49\u7684\u5047\u8bbe\u6709\u4e9b\u591a\u4f59\u3002\u4e0d\u8fc7\uff0c\u6709\u65f6\u50192\u4e2a\u603b\u4f53\u65b9\u5dee\u7684\u7b49\u540c\u6027\u5bf9\u4ed6\u4eec\u7684\u7ed3\u679c\u8fd8\u662f\u6709\u5f88\u5927\u5f71\u54cd\u7684\u3002\u6240\u4ee5\uff0c\u7528F\u68c0\u9a8c\u5148\u505a\u603b\u4f53\u65b9\u5dee\u7684\u5dee\u522b\u68c0\u9a8c\u5728\u8fdb\u884ct\u68c0\u9a8c\u7684\u9009\u62e9\u662f\u975e\u5e38\u6709\u5fc5\u8981\u7684\u3002
\u4e0a\u9762\u6709\u8bf4\u7684\u4e0d\u6070\u5f53\u7684\u5730\u65b9\uff0c\u8bf7\u5927\u5bb6\u518d\u4e00\u8d77\u8ba8\u8bba\u3002

你应该把原始数据给出,应该是用单项方差分析statistics--compare
means--one
way
ANOVA,先做方差齐性检验,Options——Homogeneity
of
variance,p大于0,05方差齐才用LSD/SNK,不齐的话用Dunnelt's
T3和Dunnelt's
C。你单给出三个数据我这里是算不出来的

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