校正模型 就是指包括通过
方差分析拟合的模型整体是否显著,也就是方差分析整体是否显著的判断。从其sig值可以看出 方差整体显著。主要是因为你图中这个方差分析就一个
自变量,所以校正模型和brand这个自变量的影响是一样,即校正模型显著、brand这个因素也显著。如果再多一个自变量的话,此时校正模型就会与每个自变量的影响参数是不同的,就会出现有可能校正模型显著,而其中某个自变量不显著的情况
截距 是在假设不存在自变量的情况下,该
因变量的基本情况参数,比如你这里分析的是品牌对口感评分的影响,而截距就表示不存在品牌因素的情况下的口感基本评分。有点类似于需求中的基本需求和刺激后的需求。实际分析中,很多时候直接忽略它就好。
Brand这一项 就是分析你研究的品牌因素对口感评分的影响了,从sig值可以看出,品牌因素有显著影响。
误差 是指除开品牌之外 没有包括在研究内的各种未知因素对口感评分的影响
3型平方和 是指
计算方差的一种理论方法,是最通用的,具体意义可以参看统计学教材,比较复杂,实际应用中可以忽略它
F就是方差值,它对应的后面sig值 是判断方差是否有效的参数,所以实际中 主要看F对应的sig值即可,sig小于0.05,说明有显著影响,sig大于0.05 说明没有显著影响