Je suis assez nouveau avec statitistic. J'ai fait une expérience et utilisé l'ANOVA à deux voies avec des mesures répétées. Le calcul a été fait dans SPSS. Dans la plupart des articles que j'ai vus, la valeur f et le degré de liberté ont également été signalés. Est-il normal de rapporter ces valeurs également? si oui, quelles valeurs dois-je prendre de la sortie de spss. comment interpréter ces valeurs? que signifient-ils? Quand la valeur f supporte-t-elle un résultat significatif et quand non? quelles sont les bonnes valeurs pour la valeur f et le degré de liberté. dans un article est également lu sur les valeurs f critiques, comment puis-je obtenir cette valeur? la plupart des articles décrivent comment calculer ces valeurs mais n'expliquent pas leur signification pour l'expérience. une clarification de ces questions est grandement appréciée.SPSS mesures répétées bidirectionnelles ANOVA
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Mon anglais n'est pas très bon, mais je vais essayer de répondre à votre question. Le but principal de ANOVA est que nous voulons une preuve statistique que les groupes mesurés ont le même moyen ou non. Nous faisons donc une nullhypothèse et une hypothèse alternative, puis nous utilisons un test satistique sur les données. Vous pouvez utiliser ANOVA si les groupes ont la même variance (écart-type au carré). Vous devez tester cela. C'est aussi un hyptest, le nullhyp. est les groupes ont la même variance, l'hypergène anternale. Est-ce qu'ils ne sont pas. Vous devez prendre une décision à partir du Sig. valeur, si la valeur est supérieure à 0,05, nous acceptons généralement le nullhyp. Si les variances sont égales, on peut utiliser ANOVA (je suppose que les données suivent la distribution normale.) Le nullhyp. Si les groupes ont des moyens égaux, l'alternative hyp est que nous avons au moins 1 groupe avec des moyennes différentes. Vous pouvez prendre votre décision à partir du Sig. valeur, comme je l'ai dit auparavant, si la valeur supérieure à 0,05 nous acceptons le nullhyp.La valeur F-critique n'est pas important si vous calculez sur ordinateur. Vous pouvez faire un intervalle d'acceptation à partir de la F-critique inférieure et supérieure, et si la valeur F est dans l'intervalle, vous acceptez le nullhyp, mais j'ai seulement utilisé cette méthode dans la classe stat.Vous n'avez pas besoin de la valeur F et df dans le rapport, parce qu'ils n'expliquent rien sur leur propre. J'espère avoir répondu clairement à votre question!