由单因素方差分析得.docVIP

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2017-06-07 发布于北京
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由单因素方差分析得.doc

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由单因素方差分析得：描述质量 N 均值标准差标准误均值的 95% 置信区间极小值极大值下限上限 1 4 5687.5000 130.47988 65.23994 5479.8774 5895.1226 5500.00 5800.00 2 4 5514.7500 217.81548 108.90774 5168.1570 5861.3430 5240.00 5699.00 4 4 5410.0000 14.14214 7.07107 5387.4967 5432.5033 5400.00 5430.00 9 4 5675.0000 30.00000 15.00000 5627.2633 5722.7367 5640.00 5700.00 10 4 5580.0000 127.27922 63.63961 5377.4704 5782.5296 5400.00 5700.00 总数 20 5573.4500 155.49631 34.77003 5500.6755 5646.2245 5240.00 5800.00 方差齐性检验质量 Levene 统计量 df1 df2 显著性 4.891 4 15 .010 显著性小于0.05，说明各组方差在显著性水平上有显著性差异 ANOVA 质量平方和 df 均方 F 显著性组间 227680.000 4 56920.000 3.950 .022 组内 216175.000 15 14411.667 总数 443855.000 19 显著值小于0.05，说明各组间均值有显著性差异。在此后的检验；多重比较因变量:质量 (I) 日期 (J) 日期均值差 (I-J) 标准误显著性 95% 置信区间下限上限 Tamhane dimension2 1 dimension3 2 172.75000 126.95332 .929 -436.9831 782.4831 4 277.50000 65.62202 .208 -194.7195 749.7195 9 12.50000 66.94214 1.000 -430.2529 455.2529 10 107.50000 91.13863 .964 -284.1322 499.1322 2 dimension3 1 -172.75000 126.95332 .929 -782.4831 436.9831 4 104.75000 109.13705 .995 -694.2555 903.7555 9 -160.25000 109.93587 .934 -938.8169 618.3169 10 -65.25000 126.13840 1.000 -676.8260 546.3260 4 dimension3 1 -277.50000 65.62202 .208 -749.7195 194.7195 2 -104.75000 109.13705 .995 -903.7555 694.2555 9 -265.00000* 16.58312 .001 -352.6305 -177.3695 10 -170.00000 64.03124 .540 -630.1536 290.1536 9 dimension3 1 -12.50000 66.94214 1.000 -455.2529 430.2529 2 160.25000 109.93587 .934 -618.3169 938.8169 4 265.00000* 16.58312 .001 177.3695 352.6305 10 95.00000 65.38348 .930 -335.2877 525.2877 10 dimension3 1 -107.50000 91.13863 .964 -499.1322 284.1322 2 65.25000 126.13840 1.000 -546.3260 676.8260 4 170.00000 64.03124 .540 -290.1536 630.1536 9 -95.00000 65.38348 .930 -525.2877 335.2877 Dunnett t（双侧）a dimension2 1 dimension3 10 107.50000 90.42598 .591 -139.1199 354.1199 2 dimension3 10 -65.