发布时间：
方差分析：用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验
多样本均数的方差分析的结果在论文呵呵，这个我刚好有.
Pearson相关系数可以帮你解决这个问题。下载一个spss分析程序，将数据输入，要有表头（变量名）。在Analyze-Correlate-Bivariate里，将所有变量选入，点击ok，得出输出结果。得出双侧检验的可信度，然后你在确定一个可置信度P，如果得出结果小于你给出的P，则表明相关。一般性来讲小于即可信。如果不用软件，动手算有点复杂。附上原理图。不懂+qq690463945.
单因素独立样本固定效应方差分析分析总结——效应量及其置信区间、Power、趋势分析数据文件：，R中为OA3模拟数据：R:n1<-n2<-n3require(pwr);require(MBESS);require(multicomp);require(car)1 假设检验：Anova(lm(Happy~ Type,data=OA3,contrasts=list(Type=)),type=”III”)##要注意当TypeIII和TypeII两者不一样的时候，需要加入语句：contrasts=list(fcategory=, ) ##Coding，适用TypeIII方法参考R帮助文件>example(Anova)（注：Type II和Type III的区别：在没有交互作用，或不同组之间的被试数比例与总体比例相同时二者无区别；Type II在有交互作用，且不同组之间的被试数比例与总体比例相同时适用；Type III在有交互作用，总体为等比例但样本为不等比例时适用。亦可以回归的方式来做：<-lm(Happy~ Type,data=OA3)summary()得到的结果中后面会用到的是：R2=，F（2,90）=（注：回归方法当中只报告回归的一些参数，不报告SS，但是报告R2（SPSS中不报告），方便接下来计算f2(f2的求法列在下面)）2 效应量及其置信区间①Cohen’s f2及其置信区间f2=()= ’f2=R^2/(1-R^2 )（where R2 is the squared multiple correlation）##参考##Cohen’f2=ncp/N(N=n*k)<() ##求ncp置信区间lambda <- c($$); ##以置信区间的形式显示结果因为f2=ncp/N (N=nK)sqrt( <- lambda / N); （进行转化）#求非中心参数ncp的置信区间，然后根据ncp和f2的关系来求得f2的置信区间#根据上面两个式子可得：f2的置信区间是( )②求η2及其置信区间η2= SSeffect / SStotal在单因素方差分析当中，因为只有一个自变量，η2=R2，所以η2=在SPSS当中用Analyze——General Linear Model——Univariate来进行单因素方差分析可以收集到ηp2、R2、校正R2等数据，而且可以进行更复杂的Contrast。方差分析结果由计算得到的结果（前四项手工输入，最后三项为所需要的结果）：可知η2置信区间为： [，]其实更简单的方法是在R中直接根据f2与η2的代数关系换算出η2的置信区间（^_^）。③求ω2ω2 = (SSeffect - (dfeffect)(MSerror)) / （MSerror + SStotal）=(*)/()= 当前没有求总体ω2置信区间的统计技术参考《Experimental Design Using ANOVA》：P114。注：ω2置信区间和η2置信区间的文献常见的问题是没有定义总体值而直接谈置信区间，这是范式上的错误。④求ηp2（偏η2）ηp2 = SSeffect / (SSeffect + SSerror)=η2=置信区间为：[，]两者相等可以从他们的公式看出来：η2= SSeffect / SStotalηp2 = SSeffect / (SSeffect + SSerror)η2在分母当中包括了其他自变量的效应。而在单因素方差分析中只有一个自变量，所以两者相等。注：在多因素方差分析中，需要根据两者的代数关系来求ηp2的置信区间。如果自变量是随机因素（Random Factor），还可以求效应量指标为。这里只给出计算公式： = (MSeffect - MSerror) / (MSeffect + (dfeffect)(MSerror))其他的效应量还包括：Glass’sΔ、Hedges’ g等。各效应量之间的比较：η2和ηp2是对特定样本效应量的描述统计量，是对效应量总体参数的有偏估计，而ω2是对作为总体参数的效应量的无偏点估计。因此η2和ηp2会高估效应量，所以ω2比η2和ηp2小一点。根据公式：η2= SSeffect / SStotalηp2 = SSeffect / (SSeffect + SSerror)可以看出η2会随着自变量的变多而变小，无法准确体现一个自变量的“效应”，而ηp2则不会。根本原因是η2的的分母中是总和方SStotal，而ηp2的分母是效应变异和误差变异的和（SSeffect+SSerror），因此ηp2不随自变量的增多而变小。但也是正因为如此，各自变量的ηp2 之和不等于1。总的来说，η2的值描述的是在样本当中自变量所产生的变异效果。对于自变量效应量的总体估计值是ω2。3 (u=2,v=90,f2=)Power的主要作用是在研究开始前估计样本量。但是在统计分析之后如果研究结果不显著，可以通过求Power来看还需要多少样本才能够获得显著性结果。4 Post Hocrequire(multcomp)g<-glht(, linfct = mcp(Type =c(”Senior-Mid=0〃,”Senior-Youth=0〃,”Mid-Youth=0〃)))注：必须将所有的差异都写出来，不能一次只单独求一个差值：g<- glht(, linfct = mcp(Type =c(”Senior-Mid=0,”)))注：这是单个Planned test（事前检验）的做法。如果是多个检验，根据所要做的比较的次数会有对α的校正，因此求出的置信区间会比不做校正的要大。事后检验在数学上与对应的多个事前检验结果一样（比如：包括三次比较的时候检验与做了三个比较的事前检验结果是一样的）。因为简单主效应是事后检验，应该进行α的校正，所以在R中应该同时写出三个比较（有几个比较写几个比较）。R中采用的是Turkey HSD的做法，结果与SPSS一致。如果在R中只进行一次比较，结果与SPSS中Post Hoc里面的LSD方法相同，也就是说SPSS当中的LSD方法没有对α进行校正。summary(g) ##可以看显著性检验的结果confint(g) ##求老年人与中年人的简单主效应的置信区间## 关于事后检验的具体方法和优劣参考求非标准化简单主效应非标准化简单主效应就是指并非简单的差值比较，而是较为复杂的多重比较：比如老年人和中年人的平均值与青年人的差值的显著性检验。g<- glht(, linfct = mcp(Type =c(”*Senior + *Mid – Youth=0〃)))##比较老年人和中年人的平均值与青年人的快乐指数summary(g) ##显著性检验结果confint(g) ##求置信区间：在SPSS中选择Contrast，在Coefficients当中依次填入-1，，。结果与R一致。注：这里面要注意一点：指定的系数之和必须是0才能保证各组之间的变异是正交的。另外在网上提供的做法当中填入的系数为-2，1，1，虽然最后的显著性结果是一致的，但这个时候差值的点估计就不和题目相对应了，所以建议用第一种方法指定系数。）SPSS做法其中包括了SPSS的Syntax语句。在进行Contrast比较的时候就涉及到Coding（指定各水平系数）和Orthogonality（正交性）的问题。首先在自变量、水平之间是独立的假设成立的前提下，Coding要保证系数之和等于0，这样就能保证水平之间是正交的。正交的好处在于将效应量完全独立的分解，每次比较不会有重复的部分。如图：正交当样本量不一致时就很不能保证正交。注：这里所提到的Coding指的是对各个哑变量的系数赋值的过程。参考《Experimental Designs Using ANOVA》P124事后检验方法事前检验的效力比事后检验更高。只有在没有条件进行事前检验、或者没有明确的理论预期的时候才进行事后检验。常用的Post Hoc有LSD、Scheffe、Turkey HSD、Bonferroni等。LSD需要等组条件，并且没有对α进行校正，在进行较多检验的时候会提高犯一类错误的可能。Scheffe过于保守，损失大量的Power。但特别适用于不等组情况。Turkey HSD要求等组。在SPSS中对α进行了校正。5 趋势分析（Trend Analysis）：在SPSS中的Contrast选项中选择Polynomial。3个水平最多只能是二次型（Quadratic）。SPSS中趋势分析结果为：趋势分析线性趋势结果显著(F=），Quadratic趋势不显著（F=，p>）。这里的Deviation就相当于回归分析当中的残差。去101学习辅导答疑网看看，那里有专业的老师在线回答问题的！现在注册还免费送金豆！
查询方法如下：1、维普期刊网的网站上方的是搜索栏，默认是【作品搜索】。2、在维普期刊网左侧的下拉菜单中选择要查询的选项。检索字段有【作品搜索】、【期刊搜索】、【店铺搜索】、【学者搜索】、【机构搜索】、【贴子搜索】。维普网，原名“维普资讯网”，是重庆维普资讯有限公司所建立的网站，该公司是中文期刊数据库建设事业的奠基人。从1989年开始，一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析，采集、加工等深层次开发和推广应用。
维普在校外是没有免费的查重的。
维普查重
第一、维普查重是北京维普数据股份有限公司旗下唯一独立运营的产品。维普查重致力于提供多样化的科技信息服务。公司以客户为导向，依托强大的数据采集能力，应用先进的信息处理技术和检索技术，为科技界、企业界和政府部门提供高质量的信息资源产品。并陆续推出维普查重、维普毕业论文管理系统、维普VR虚拟教育平台等一系列产品。
第二、系统主要包括已发表文献检测、论文检测、自建比对库管理等功能，可快速准确地检测出论文中不当引用、过度引用甚至是抄袭、伪造、篡改等学术不端行为，可自动生成检测报告，并支持PDF、网页等浏览格式。
详细的检测报告通过不同颜色标注相似片段、引用片段、专业用语，形象直观地显示相似内容比对、相似文献汇总、引用片段出处、总相似比、引用率、复写率和自写率等重要指标，为教育机构、科研单位、各级论文评审单位和发表单位提供了论文原创性和新颖性评价的重要依据。经过不断发展和努力，已经在众多行业和部门得到了广泛使用，受到了用户的高度评价。
第三、丰富的比对资源：中文科技期刊论文全文数据库、中文主要报纸全文数据库、中国专利特色数据库、博士/硕士学位论文全文数据库、中国主要会议论文特色数据库、港澳台文献资源、外文特色文献数据全库。
维普优先出版论文全文数据库、互联网数据资源/互联网文档资源、高校自建资源库、图书资源、古籍文献资源、个人自建资源库、年鉴资源、IPUB原创作品，详细的检测报告有原文对照报告、片段对照报告、格式分析报告、比对报告、PDF报告---多版本报告。
在维普网上下载开题报告格式步骤：1、成功登录到维普免费入口网站后，在顶部菜单，可以看到登录到维普的入口链接，直接点击，即可成功登录到维普入口列表，从入口列表中，随便选一个入口即可以VIP身份成功登录到维普。2、在维普入口列表中，需要注意的是，各入口功能都是一样的，都是VIP入口，但是对应的线路不一样，用户要根据自己的宽带网络实际选择，选择方法很简单，挨个点击入口尝试一下哪个能正常登录即可，选速度最快的那个使用即可。3、成功登录到维普后，在首页会有信息检索框，选择“期刊文献检索”-“基本检索”，在检索框中输入论文关键词，例如“计算机图像处理”，然后点击“检索”按钮，即可成功检索出相关的论文列表。4、可以直接点击论文标题右侧的“下载全文”按钮下载论文，也可以点击论文标题进入论文信息介绍页面进行下载。5、点击“下载全文”按钮，会弹出下载服务器列表，根据自己的宽带线路选择相应的下载服务器进行下载即可，可成功将论文下载到本地计算机，使用非常方便，而且下载的论文都是PDF格式，是常用格式，很方便查阅和使用。
根据官网介绍，维普论文查重是通过采用空间向量余弦算法，检测到文章中存在的抄袭和不当引用现象，实现了对学术不端行为的检测服务。包含已发表文献检测、论文检测、自建比对库管理等功能。
维普论文检测官方网站（VPCS），由维普旗下泛语科技研发并运营，是目前权威的论文查重平台之一，提供论文检测、报告下载、报告验真、机构用户检测、毕业论文管理、作业管理等服务。
维普检测系统是国内老牌的、比较可靠的论文检测系统。国内高校论文主要采用知网、维普。维普论文检测系统，是市场上比较严格的几大系统之一，特别是很多北京、湖南、重庆等高校都将它视为毕业生首选检测系统。
维普论文检测相对于万方检测来说要严格很多，其特有的中外文学期刊和学术论文以及十亿中英文互联网资源，有效确保了论文检测的精准度，特别适合对检测报告有严格要求的同学检测。
扩展资料
不同检测系统检测出来的重复率不一样，不同学校规定的重复率和使用的检测系统也不一样，要根据学校的要求选择相应的监测系统进行查重，国内大多数高校采用的是知网查重。
不论是知网查重还是维普，亦或是paperpass之类的软件，都是通过收录海量的文献库，再通过本身特定的算法，比待检测的论文跟自身文献库进行比对查重原理，进而生成检测报告。
在首页下方选择合适的论文查重系统。步骤：1、用户进入维普查重首页后，在首页下方选择合适的论文查重系统，注意查看自己的论文是否符合查重系统的标准。2、在查重界面输入论文题目和论文作者，并将待检测论文上传至查重系统中，点击提交检测按钮。3、等待30分钟，60分钟左右的查重时间，查重完成后，用户在查重界面点击下载检测报告按钮，输入查重订单编号，点击查询结果，最后下载论文查重报告单至用户电脑中。
为用户人性化完美实现了“免费论文检测—在线实时改重—全面再次论文检测—顺利通过论文检测“的整个全过程。老牌查重软件，海量数据库，查重范围广，价格优惠，性价比超高。
维普查重、万方论文查重网站、PaperPP论文查重系统、中国知网、学术不端网都是不错的查重软件
1、维普查重：维普查重可个人查重，在该官网内付费即可查重论文，检测完成下载查重报告即可查看到信息的论文重复率结果。维普网论文查重报告通常分为5大部分报告内容，分别是相似度对比报告、片段对照报告、格式分析报告、原文对照报告、PDF报告等内容。
2、万方论文查重网站：而万方论文查重网站查重的价格，其检测收费模式与知网论文查重系统的收费模式有很大不同，知网是按论文篇数与次数定价收费的，不同查重版本检测一篇论文一次所收取的费用各有不同，而万方论文查重网站对于查重论文的收费却不是按篇收费，而是按查重论文的全文字数来收费的。
通常本科论文查重的费用是按照上传查重的论文的字数以每1万字收取20元来收费的，且不满足1万字的论文按1万字来计算，而对于万方的硕、博论文的检测查重费用为每1万字25元。可见万方论文查重网站查重价格是十分物美价廉了，无论是价格还是查重系统本身的查重准确度都是较为适合论文初稿查重的。
3、PaperPP论文查重系统：属于PaperPP品牌产品，致力于为毕业生提供完善的学术不端论文检测服务，通过对比库及智能AI技术为用户提供毕业论文查重。PaperPP论文查重系统定期更新比对数据库，保证学术期刊，学位论文，硕博等论文查重结果的精准，坚决保护用户隐私。 聚合文献检索、知网查重等众多论文检测功能。
4、中国知网：凭借优质的内容资源、领先的技术和专业的服务，中国知网在业界享有极高的声誉，在2007年，中国知网旗下的《中国学术期刊网络出版总库》获首届“中国出版政府奖”，《中国博士学位论文全文数据库》、《中国年鉴网络出版总库》获提名奖。这是中国出版领域的最高奖项。国家“十一五”重大网络出版工程-----《中国学术文献网络出版总库》也于2006年通过新闻出版总署组织的鉴定验收。
5、学术不端网：学术不端网是最准确的中国知网论文查重检测系统入口:知网期刊AMLC、知网本科PMLC、知网等CNKI论文查重软件,可供高校硕士博士研究生学位毕业论文查重、大学生论文抄袭行为检测和已发表文献职称评审使用。被誉为最靠谱的论文重复率相似性检测网站。
从学习，生活，思想，总结，四个方面来进行书写
安徽卫生健康职业学院的别借鉴了，本人已借鉴
1.自我分析（自己的兴趣，性格以及对自己的影响，自己的能力、人生观、优劣势分析）《主要》 2.我的成熟标准 3.评价（家长、老师、同学、朋友） 4.结束语（自身的奋斗目标）
湖南工业大学别借鉴了
答：方差分析的做法：
(一)求平方和
平方和的计算方法有三种:一种是用“平方和”定义公式，即公式。一种是用原始数据公式，或利用样本统计量进行计算。
1.总平方和
总平方和是所有观测值与总平均数的离差的平方总和。用原始数据计算总平方和要使用公式9-10。表9-1中数据的总平方和等于: SS,=∑∑X nk(∑∑X)°
2.组间平方和
组间平方和是几个组的平均数与总平均数的离差的平方总和。用原话数据计算组间平方和使用公式911。表9-1中数据的组间平方和等于 SS,-∑(∑X)_(∑∑X)
组内平方和是各被试的数值与组平均数之间的离差的平方总和。计算组内平方和的公式为9-12。表9-1中数据的组内平方和等于: ss„ =∑∑x-∑(∑X)°
(二)计算自由度
计算自由度的公式见公式9-8。在表9-1中，共有3组，每组有4个被试，因此
总自由度分别dfr=N-1=12-1=11组间自由度df=k-1=3-1=2
组内自由度dfw=k(n-1)=3x(4-1)=9
(三)计算均方
组间均方的MS。计算是用组间平方和除以组间自由度，组内均方 MSw是用组内平方和除以组内自由度。
(四)计算F值
(五)查F值表进行F检验并做出决断
假如拒绝虚无假设的力值(p-value)定为p=，如果计算的值远大于所确定的显著性水平的临界值，表明F值出现的几率小于，就可拒绝虚无假设，可以说不同组的平均数之间在统计上至少有一对有显著差异最如实验控制适当，也可以提出自变量对因变量作用显著的结论。
(六)陈列方差分析表
上面几个步骤的计算结果，可以归纳成一个方差分析表。
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。
问题一：单因素方差分析结果分析 方差分析表中的SS表示平方和，MS表示均方，F是组间均方与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。 问题二：学术论文中的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小于就是存在效应 问题三：用SPSS 进行的方差分析应当如何看结果？ 10分 主要看sig那里的，数值大于，则差异不显著，相反，就是显著的 问题四：结果中的方差分析怎么看 显著性水平>说明在现有样本中，自变量对因变量的影响不显著。有时不显著也是一个很重要的结论，说明原来的假设不成立。如果认为不显著的结论有悖相关原理，则可能是数据有问题，建议增加样本数量，或检查数据值是否有异常存在。 另外，同类子集，是将几个变量分成N个亚组，看看变量在亚组中的分布情况判断变量的独立性。比如，变量1只在第一个亚组有数据，其他的亚组没数据，说明变量1相对于其他变量有较大的独立性。变量2在第二亚组和第三亚组都有数据，说明变量2可以分在第二亚组，也可以分在第三亚组，变量2就显得不确定，可能于其他变量有较大关联。 问题五：重复测量数据的方差分析怎么看结果 dxy/bbs/topic/28077464 看这个就明白了 问题六：单因素方差分析结果怎么看 小木虫 看F和p值啊 问题七：单因素方差分析结果怎么看 你是两两间比较吗？ 统计学专业硕士为你解答！ 问题八：用spss 单因素方差分析结果怎么看 用的tukey 20分 第一列和第二列就是你的水平，1和2比，1和3比较，然后看sig显著性，是否小于，小于组间有差异 问题九：单因素方差分析结果分析 方差分析表中的SS表示平方和，MS表示均方，F是组间均方与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。 问题十：用SPSS 进行的方差分析应当如何看结果？ 10分 主要看sig那里的，数值大于，则差异不显著，相反，就是显著的