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單因素多元方差分析Python
發布時間：2025-05-29 00:53:33㈠ 用python怎麼做方差分析的簡單主效應分析
Tukey等多重檢驗容易報錯，數據結構不一致
TypeError: Cannot cast array data from dtype('S11') to dtype('float64') according to the rule 'safe'
㈡ SPSS分析中解釋的總方差和旋轉成分矩陣要怎麼進行解釋就是說怎麼對這個結果進行說明，然後寫進論文里
最大方差旋轉只是其中的一種旋轉方法，因為該方法旋轉後的結果很清楚，所以一般默認選擇都是這種方法 至於做主成分分析，是需要看原始數據情況的，如果原始數據變數就很少，不超過三五個這樣的，就沒必要做主成分分析。
(2)單因素多元方差分析Python擴展閱讀：
SPSS之方差分析總結
1，從自變數和因變數的數目上看，如果只有一個自變數和一個因變數，那我們採用「單因素方差分析」；如果有多個自變數和一個因變數，那我們採用「多因素方差分析」；如果有一個自變數和多個因變數，採用「單因素多元方差分析」；如果有多個自變數和多個因變數，則採用「多因素多元方差分析」。
2，其中，「單因素多元方差分析」和「多因素多元方差分析」統稱為「多元方差分析，在SPSS上的實現步驟完全一致。
3，另外，對於「協方差分析」法，大家可以將其理解為「控制變數法」，即控制一個因素不變，研究其他因素對試驗結果的影響。其中，需要控制的變數就是「協方差分析」中的協變數。而「重復測量方差分析」和字面意義一樣，當我們需要對觀測結果進行多次取值時，該方法即是最好的選擇。
4，從數據結構方面來看，細心的朋友可能已經從前面的幾章中發現，方差分析的數據都要求「數值型」，變數類型可以為「分類變數」，也可為數值變數。之所以補充此處，是因為在SPSS軟體中，如果不事先設置好相關數據結構，可能在SPSS操作時你會發現有些按鈕是灰色的，點不了。
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