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R方和 校正的R方 是为了说明 你的自变量A、自变量B以及A和B的交互作用,这三者一共可以解释多少因变量的方差变异。所以说跟回归的R方和调整的R方是一样的。可以说你的三个自变量解释因变量的65%的方差变异。校正的R方比R方更加严谨一些。
首先,对数据进行正态性与方差齐性检验,发现各组数据均呈正态分布且方差齐同。接下来,通过单因素方差分析对各组间神经递质含量进行比较,结果表明4组间存在显著差异。但进一步的两两比较显示,新药组与空白对照组之间并无显著差异,而其他组间差异有统计学意义。
另外,如果交互作用显著,则继续做简单效应分析,因此再勾选上【简单效应】命令。具体操作见上图2。2 方差分析结果解读 关于方差分析正态性、方差齐次等条件要求,本例根据析因设计特点不做解读。来看方差分析表结果,见下表。
方差分析的基本思想是:通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小,从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。方差分析的基本思想可以归纳为根据研究设计的类型,将全部测量值总的离均差平方和及其自由度分解为两个或多个部分,每个部分的变异都由某个因素的作用(或某几个因素的交互作用)引起。
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