MATLAB基础应用精讲-【数模应用】三因素方差（附R语言、MATLAB和python代码实现）
目录
几个高频面试题目
群体分布是否服从高斯分布？
数据是否不匹配？
“误差”是否独立存在？
您是否真的想比较平均值？
是否存在三项因素？
这三项因素是否均属于“固定因素”，而非“随机因素”？
算法原理
EXCEL
spss三因素方差分析步骤
一、spss三因素方差分析举例
二、spss三因素方差分析步骤
三、spss三因素方差分析结果解读
SPSS-三因素重复测量方差分析
一、问题与数据
二、对问题的分析
三、对假设的判断
四、SPSS操作
五、结果解释
结论
代码实现
python
MATLAB
R语言
几个高频面试题目
群体分布是否服从高斯分布？
三因素方差分析假设您的重复数据来自高斯分布。虽然该假设对大样本来说不太重要，但对小样本来说却很重要，尤其是不相等的样本。Prism未检验违反这一假设。如果您确实认为您的数据并非从高斯分布中抽样得到（没有变换会使分布服从高斯分布），则您应该考虑进行非参数方差分析。Prism未提供这种检验。
方差分析还假设所有重复数据组的总体SD相同，SD之间的任何差异均因随机抽样所致。
数据是否不匹配？
三因素方差分析的工作原理是比较各组平均值之间的差异和各组的汇总标准偏差。如果受试者连续接受一种以上的治疗，或者实验设计对多组匹配的受试者起作用，则您应该使用重复测量方差分析。Prism无法通过在任何因素中重复测量来计算三因素方差分析。
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