大家好: 这是我做的One-Way Anova 结果，不知道对不对? 我是以国中所在(即这市区/郊区/ 乡下)做比较。 我的问题: 第一、我先跑了平均数，不知道有没有必要? 是不是需要分析? 如果是的话， 是要解释平均数和标准差吗? 第二、在Anova表里是不是要看显着性小於0.05? 如果是的话是不是要对这几个显着性小 於0.05的变项(补习与否/课外接触/能力/价值/关系/记忆/认知/补偿)做解释? 另外关系 是0.000小於0.001那是代表显着性很高吗? 第三、在Post Hoc 检定里看的也是显着性吗? 可是报表最下有注明*. 平均差异在 0.05 水准是显着的。所以看的是平均差异 (I-J)还是显着性呢? ANOVA 平方和 自由度 平均平方和 F 显着性 开始时间 组间 .044 2 .022 .020 .980 组内 280.423 254 1.104 总和 280.467 256 补习与否 组间 1.512 2 .756 3.346 .037 组内 57.375 254 .226 总和 58.887 256 课外接触 组间 13.905 2 6.952 4.251 .015 组内 415.379 254 1.635 总和 429.284 256 兴趣 组间 4.833 2 2.416 1.516 .222 组内 404.804 254 1.594 总和 409.637 256 能力 组间 10.951 2 5.475 3.670 .027 组内 378.939 254 1.492 总和 389.890 256 努力 组间 .048 2 .024 .020 .980 组内 307.416 254 1.210 总和 307.464 256 压力 组间 8.310 2 4.155 2.596 .077 组内 406.459 254 1.600 总和 414.769 256 选择 组间 .448 2 .224 .318 .728 组内 178.877 254 .704 总和 179.325 256 价值 组间 14.976 2 7.488 3.487 .032 组内 545.352 254 2.147 总和 560.328 256 关系 组间 33.974 2 16.987 12.427 .000 组内 347.197 254 1.367 总和 381.170 256 记忆 组间 17.740 2 8.870 4.250 .015 组内 530.175 254 2.087 总和 547.915 256 认知 组间 13.296 2 6.648 3.399 .035 组内 496.729 254 1.956 总和 510.025 256 补偿 组间 9.360 2 4.680 3.519 .031 组内 337.755 254 1.330 总和 347.115 256 後设 组间 10.059 2 5.029 2.514 .083 组内 508.050 254 2.000 总和 518.108 256 情意 组间 7.773 2 3.886 2.291 .103 组内 430.874 254 1.696 总和 438.647 256 社交 组间 7.801 2 3.900 2.028 .134 组内 488.563 254 1.923 总和 496.364 256 Post Hoc 检定 多重比较 Bonferroni 法 依变数 (I) 国中所在 (J) 国中所在 平均差异 (I-J) 标准误 显着性 95% 信赖区间 下界 上界 开始时间 dimension3 市区 dimension4 郊区 .00354 .15493 1.000 -.3698 .3769 乡下 -.02695 .16509 1.000 -.4248 .3709 郊区 dimension4 市区 -.00354 .15493 1.000 -.3769 .3698 乡下 -.03049 .16430 1.000 -.4264 .3655 乡下 dimension4 市区 .02695 .16509 1.000 -.3709 .4248 郊区 .03049 .16430 1.000 -.3655 .4264 补习与否 dimension3 市区 dimension4 郊区 -.01560 .07008 1.000 -.1845 .1533 乡下 -.17733 .07468 .055 -.3573 .0026 郊区 dimension4 市区 .01560 .07008 1.000 -.1533 .1845 乡下 -.16173 .07432 .091 -.3408 .0174 乡下 dimension4 市区 .17733 .07468 .055 -.0026 .3573 郊区 .16173 .07432 .091 -.0174 .3408 课外接触 dimension3 市区 dimension4 郊区 .14262 .18856 1.000 -.3118 .5970 乡下 .57022* .20093 .015 .0860 1.0545 郊区 dimension4 市区 -.14262 .18856 1.000 -.5970 .3118 乡下 .42760 .19997 .100 -.0543 .9095 乡下 dimension4 市区 -.57022* .20093 .015 -1.0545 -.0860 郊区 -.42760 .19997 .100 -.9095 .0543 兴趣 dimension3 市区 dimension4 郊区 -.31611 .18615 .272 -.7647 .1325 乡下 -.22709 .19836 .760 -.7051 .2509 郊区 dimension4 市区 .31611 .18615 .272 -.1325 .7647 乡下 .08901 .19740 1.000 -.3867 .5647 乡下 dimension4 市区 .22709 .19836 .760 -.2509 .7051 郊区 -.08901 .19740 1.000 -.5647 .3867 能力 dimension3 市区 dimension4 郊区 .13835 .18010 1.000 -.2957 .5724 乡下 -.36903 .19191 .167 -.8315 .0935 郊区 dimension4 市区 -.13835 .18010 1.000 -.5724 .2957 乡下 -.50738* .19099 .025 -.9677 -.0471 乡下 dimension4 市区 .36903 .19191 .167 -.0935 .8315 郊区 .50738* .19099 .025 .0471 .9677 努力 dimension3 市区 dimension4 郊区 -.01342 .16222 1.000 -.4044 .3775 乡下 -.03445 .17286 1.000 -.4510 .3821 郊区 dimension4 市区 .01342 .16222 1.000 -.3775 .4044 乡下 -.02103 .17203 1.000 -.4356 .3935 乡下 dimension4 市区 .03445 .17286 1.000 -.3821 .4510 郊区 .02103 .17203 1.000 -.3935 .4356 压力 dimension3 市区 dimension4 郊区 .39289 .18653 .108 -.0566 .8424 乡下 .35074 .19876 .236 -.1283 .8297 郊区 dimension4 市区 -.39289 .18653 .108 -.8424 .0566 乡下 -.04215 .19781 1.000 -.5189 .4346 乡下 dimension4 市区 -.35074 .19876 .236 -.8297 .1283 郊区 .04215 .19781 1.000 -.4346 .5189 选择 dimension3 市区 dimension4 郊区 .04101 .12374 1.000 -.2572 .3392 乡下 -.06346 .13186 1.000 -.3812 .2543 郊区 dimension4 市区 -.04101 .12374 1.000 -.3392 .2572 乡下 -.10447 .13122 1.000 -.4207 .2118 乡下 dimension4 市区 .06346 .13186 1.000 -.2543 .3812 郊区 .10447 .13122 1.000 -.2118 .4207 价值 dimension3 市区 dimension4 郊区 -.13758 .21606 1.000 -.6583 .3831 乡下 -.58903* .23023 .033 -1.1439 -.0342 郊区 dimension4 市区 .13758 .21606 1.000 -.3831 .6583 乡下 -.45146 .22913 .150 -1.0036 .1007 乡下 dimension4 市区 .58903* .23023 .033 .0342 1.1439 郊区 .45146 .22913 .150 -.1007 1.0036 关系 dimension3 市区 dimension4 郊区 -.62514* .17239 .001 -1.0406 -.2097 乡下 -.86924* .18370 .000 -1.3120 -.4265 郊区 dimension4 市区 .62514* .17239 .001 .2097 1.0406 乡下 -.24410 .18282 .549 -.6847 .1965 乡下 dimension4 市区 .86924* .18370 .000 .4265 1.3120 郊区 .24410 .18282 .549 -.1965 .6847 记忆 dimension3 市区 dimension4 郊区 .40217 .21303 .181 -.1112 .9156 乡下 -.24068 .22700 .870 -.7877 .3064 郊区 dimension4 市区 -.40217 .21303 .181 -.9156 .1112 乡下 -.64286* .22591 .014 -1.1873 -.0984 乡下 dimension4 市区 .24068 .22700 .870 -.3064 .7877 郊区 .64286* .22591 .014 .0984 1.1873 认知 dimension3 市区 dimension4 郊区 .20277 .20620 .979 -.2942 .6997 乡下 -.36465 .21973 .295 -.8942 .1649 郊区 dimension4 市区 -.20277 .20620 .979 -.6997 .2942 乡下 -.56742* .21867 .030 -1.0944 -.0404 乡下 dimension4 市区 .36465 .21973 .295 -.1649 .8942 郊区 .56742* .21867 .030 .0404 1.0944 补偿 dimension3 市区 dimension4 郊区 .13092 .17003 1.000 -.2788 .5407 乡下 -.33880 .18119 .188 -.7754 .0978 郊区 dimension4 市区 -.13092 .17003 1.000 -.5407 .2788 乡下 -.46972* .18032 .029 -.9043 -.0352 乡下 dimension4 市区 .33880 .18119 .188 -.0978 .7754 郊区 .46972* .18032 .029 .0352 .9043 後设 dimension3 市区 dimension4 郊区 .14520 .20854 1.000 -.3574 .6478 乡下 -.34362 .22222 .370 -.8792 .1919 郊区 dimension4 市区 -.14520 .20854 1.000 -.6478 .3574 乡下 -.48883 .22115 .084 -1.0218 .0441 乡下 dimension4 市区 .34362 .22222 .370 -.1919 .8792 郊区 .48883 .22115 .084 -.0441 1.0218 情意 dimension3 市区 dimension4 郊区 .28460 .19205 .419 -.1782 .7474 乡下 -.13443 .20464 1.000 -.6276 .3588 郊区 dimension4 市区 -.28460 .19205 .419 -.7474 .1782 乡下 -.41903 .20366 .122 -.9098 .0718 乡下 dimension4 市区 .13443 .20464 1.000 -.3588 .6276 郊区 .41903 .20366 .122 -.0718 .9098 社交 dimension3 市区 dimension4 郊区 .24020 .20450 .724 -.2526 .7330 乡下 -.19241 .21791 1.000 -.7176 .3327 郊区 dimension4 市区 -.24020 .20450 .724 -.7330 .2526 乡下 -.43261 .21687 .141 -.9552 .0900 乡下 dimension4 市区 .19241 .21791 1.000 -.3327 .7176 郊区 .43261 .21687 .141 -.0900 .9552 *. 平均差异在 0.05 水准是显着的。 -- --

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