单因素方差分析中的因变量要求是连续数据还是数值数据呢？比如数量多少个这种可以用方差分析么 当然连续的好，发散型的也可以，只要相关密切。至于多少个，当然越多越好。一般三十个以上就算大样本了。
SPSS中单因素方差分析要求变量符合正态分布吗 要求。正态分布2113要求是针对因变量的，只要5261因变量属于正态分布就4102可以。对偏态分布应考虑用1653对数转换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态分布后再进行方差分析。单因素方差分析针对多组均数间的比较。方差分析拒绝H0，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等。若要得到各组均数间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均数的两两比较。两两比较分为事前计划好的比较和事后比较，前者借助于对比(Contrast)，后者借助于两两比较(Post Hoc)提供的许多方法。在分组变量包含次序信息时，如果方差分析做出了各组间差异有统计学意义的结论，并且Means-Plot均数图提示各组均数的某种趋势时，可以利用趋势分析讨论观察值与分组变量取值间的数量依存关系。借助于对比(Contrast)完成。扩展资料同一处理不同重复观测值的差异是由偶然因素影响造成的，即试验误差，又称组内变异。不同处理之间平均数的差异主要是由处理的不同效应造成的，称处理间变异，又称组间变异。因此：总变异可分解为组间变异和组内变异两部分。当选择样本时，样本尽量接近总体均值，效果越好，我们希望样本的组内变异越小越好，组间变异越。
（2）应用协方差分析方法进行数据统计分析的研究。（2000字左右） 在问题提出部分需要说明协变量 1.协变量的第一个要求，必须是连续数值型变量。2.协变量的定义是指那种在实验设计的时候，会对实验结果造成影响，但是又无法在实验之初就排除掉的混杂干扰变量。3.例如，某机构想研究A药物和B药物对小白鼠体重的影响情况，因此选择20只体重一致的白鼠做实验，10只用A药物，另外10只用B药物，1周之后观察这20只白鼠的体重变化情况。这个实验看起来很完美，但是忽略了一个关键，就是这20只白鼠的进食量是不一致的，且在实验之初也无法筛选出进食量完全一致的20只白鼠，换句话说，1周之后白鼠的体重不仅仅来源于AB药物的影响，还来源于小白鼠进食量的影响。基于此种情况，白鼠的进食量，会对实验结果造成干扰，且在实验的过程又无法排除这种干扰，那么小白鼠的进食量就是本次实验的协变量。4.以上是对协变量的实际意义解释，就是无法排除的混杂干扰变量就是协变量。但是仅仅满足这个要求，是不够的，协方差分析还从数据分析模型的角度对协变量有要求。这个要求主要有三个：协变量和因变量之间必须要有线性关系，借用上一部分的例子，就是白鼠进食量和白鼠体重之间必须要有线性关系。这个线性关系在各个组都是成立的。即A药物组的白鼠进食量和A药物组白鼠的体重之间必须。
