msa分析中，样本的差异对结果有什么样的影响？ msa测量系统分析实例
关于计量和计数型MSA的区别
那么回答你更直接一点：
计数型注重的是结果，比如测出你一夜有七次，可以完成；
计量型注重的是过程，比如测出你靠什么完成一夜七次的，以后是不是也能完成，最后也测出你一夜有七次。
差异无统计学意义
都是总体啊。总体是样本来估计的，如果样本都无显著差异，那么总体也不可能有显著差异。
SPSS独立样本T检验，方差不齐，不齐的sig又显示均值相同，这怎么解释？两样本到底有没有差异？
独立样本T检验结果中含两种检验：方差齐性（Levene）检验和均值T检验。
方差齐不齐是判断用哪一种方式分析两样本的差异性，与两样本有无差异无关。
是否具有差异性只要看相对应的T检验的sig.值即可。
所以，按题目分析，方差不齐，判断两样本是否有差异看不齐时的T检验sig值即可。
sig 值>0.05，无差异，sig值<0.05，有差异。
影响样本量的主要因素
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开元捷问分析影响样本量的主要因素
样本量就是样本中所包含的单位的个数，即抽样单位数。样本量直接影响抽样误差、调查的费用、调查所需的时间、调查访员的数量以及其他一些重要的现场操作的限制条件。样本量过大，会造成人力、物力和财力的浪费；样本量过小，会造成抽样误差增大，影响抽样推断的可靠程度。需要多大的样本量？调查管理员急于得到调查设计这个基本问题的答案。开元捷问分析如下：
1.要考虑的因素。影响样本量的因素首先是估计值要求达到的精度。估计量的抽样误差越小，则估计值越精确。因此，随着抽样方差的不断减小，估计值的度就会逐渐提高，所需的样本量相应也就越大。总体指标的变异程度、总体大小、样本设计和所使用的估计量、回答率都会影响精度，从而影响样本量。在计算样本量的公式中，
具体涉及如下几个因素。
（1）抽样推断的可靠程度。要求推断的可靠程度越高，概率度的数值越大，抽样单位数也就要求多些；反之，则可少抽一些。
（2）总体标志变异程度。方差大，需要多抽一些；方差小，可少抽一些。
（3）极限误差的大小。极限误差大可以少抽些，极限误差小则应多抽些。
（4）抽样方法与组织方式。在相同条件下，重复抽样需要多抽一些，不重复抽样可少抽一些。度更大的另一个指标来说可能就偏小。因此，为确保样本量对所有的研究指标计效应因子。设计效应是对于相等的样本量，给定样本设计估计量的抽样方差