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1，数据分析结果分析rt怎么对这个方差结果进行分析

直接看F值和P-value,但是都是没有统计学意义，所以直接用成组t检验
改数据，没有别的办法 再看看别人怎么说的。

数据分析结果分析rt怎么对这个方差结果进行分析

2，多因素方差分析结果怎么看

截图发来哈，不然怎么给你看啊，另外你在之前是否进行了正态性检验和方差齐性检验。
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

多因素方差分析结果怎么看

3，spss的单因素分析怎么看一个组内的方差值

单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok看F和P值
期待看到有用的回答！

spss的单因素分析怎么看一个组内的方差值

4，统计如何从题目中得知总体方差已知还是未知

如果给出一组样本，要您做假设检验或置信区间估计，方差分析等等，就是总体方差未知，您需要自行计算样本方差。如果题目给出方差的话，例如，会写“已知某随机变量服从N(A,B)”,又没有作其他说明，则方差看做已知。但如果题目再加一句“其中方差B未知”，方差又要看做未知。
x -- b(n, p) ==> p(x) = c(n, x) p^x (1-p) ^(n-x)y = e ^ (mx)==> e(y) = 所有的y求和 y * p(y) = 所有的x求和 e ^ (mx) * p(x） = 所有的x求和 e ^ (mx) * [c(n, x) p^x * (1-p) ^(n-x)] = 所有的x求和 c(n, x) * (p* e^m)^ x * (1-p)^(n-x) (就是把 e ^(mx) 写成 (e^m)^x 再和 p ^ x 合并， 组成一个新的 二项式 = (e^m * p + (1 - p))^ nvar(y) = e(y^2) - e(y)^2e(y^2) = e(e^2mx) =(e^2m * p + (1 - p))^ n e(y)^2 = (e^m * p + (1 - p))^ 2n代入化简就行了。

5，两因素多水平的析因设计方差不齐怎么办

方差齐性检验一般是用方差最大组的方差比最小组的方差，如果比值显著不等于1，那就是方差不齐性。按说不齐性是不可以进行后续的方差分析的，因为在均值检验中（包括方差分析，t检验等）各个实验处理的效应被认为是一种固定效应，对所有人的作用一样，也就是说，处理的作用就是给每个人原来的的水平加上一个相同的常数，这样的话，每个被试组原来什么方差，实验处理后还是什么方差，那么，如果不同被试组的方差不齐性，也就是方差之比显著不等于1，就说明被试之间原本就差异很大，那我们的方差分析就得不到准确的结论，不知道究竟是实验处理造成了不同被试组间的差异，还是说这里面也混淆了个体差异。就算只有两个组之间方差不齐，其他都齐，但这也会对不同部分均方的计算造成影响，哪怕只有两个组不齐，那也是不齐。方差不齐性，原则上不能进行方差分析，但spss里的方差分析是在最小二乘法的框架下做的，和教育及心理统计教材中介绍的方差分析的分析方式不太一样，好处是这样的方差分析比较稳健，对于方差齐性的问题不敏感，即使违反了，也还是能用，结果也还是比较可信的。在spss里面齐性并不是方差分析的必要条件。只不过教材是为了给你介绍大概原理，而且对最新的软件的性能也不是非常了解，所以非要齐性。况且做方差分析的论文里面一般也不会报告齐性检验。所以你就直接用方差分析就行了。如果还是不放心，可以做一些数据转换，使其接近齐性，比如box—cox转换，对数转换等等。
在医学中，重复测量颇为多见.例如，不同剂量组的个体施用支气管扩张药物后，每小时测定一次呼吸功能，共3次;对一批病人相继5天测量血压;中学生每年体检1次，共4次.从同一个体获得的短时间序列，可能有某种趋势和随机波动相伴，并且个体间也存在变异.对这类资料，因为各时刻随机彼动并不独立;不能简单套用一般统计方法，因为观察时点过少，时间序列的各种模型也无帮助.处理重复测量资料的统计方法，有特殊模型下的方差分析、正交多项式回归、多元分析等

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