一般多元方差分析的特征分析

E-1 H 的特征分析。E 是误差的 SSCP 矩阵。H 是响应变量的 SSCP 矩阵。这些特征值用来计算多元方差分析检验。

有关 Minitab 如何计算每个检验统计量的更多信息,请转到多元方差分析检验的方法和公式.

解释

使用特征分析来评估响应均值在不同模型项水平之间如何不同。您应重点关注与高特征值相对应的特征向量。要显示特征分析,请转到统计 > 方差分析 > 一般多元方差分析 > 结果并选择结果显示下的特征分析

在这些结果中,方法的第一个特征值 (0.5848) 大于第二个特征值 (0.00000)。因此,您应更重视第一个特征向量。方法的第一个特征值为 0.144062,-0.003968。此向量中的最高绝对值用于可用性评级。这表明,可用性均值具有方法因子水平之间的最大差值。此信息对于评估均值表十分有用。

方法 的特征分析

特征值 0.5848 0.00000 比率 1.0000 0.00000 累积 1.0000 1.00000
特征向量 1 2 可用性评级 0.144062 -0.07870 质量评级 -0.003968 0.13976
使用此网站,即表示您同意对数据分析和个性化内容使用 Cookie。  请阅读我们的政策