方差分析与假设检验实验报告
方差分析报告
方差分析报告引言方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是一种用于比较两个或更多个样本均值的统计方法。
通过方差分析，我们可以确定不同组别之间是否存在显著差异，以及这种差异是否是由随机因素引起的。
本文将对方差分析的原理、应用场景以及实施过程进行详细介绍，并通过一个案例来展示如何进行方差分析并解读结果。
原理方差分析基于总体均值和个体观测值的关系进行推断，其基本思想是将总体方差分解为组内方差（Within-group Variance）和组间方差（Between-group Variance），然后通过比较这两部分方差的大小来判断是否存在组别间的显著差异。
方差分析的假设： - 原假设（H₀）：各组别样本均值没有显著差异。
- 备择假设（H₁）：各组别样本均值存在显著差异。
应用场景方差分析常用于以下场景： - 不同治疗方法的疗效比较 - 不同教育水平对工资的影响分析 - 不同广告投放策略的销售效果比较实施步骤进行方差分析的基本步骤如下：1.收集数据：根据实际需求，收集符合要求的样本数据。
2.建立假设：明确原假设和备择假设。
3.计算总体均值：计算每个组别的样本均值和总体均值。
4.计算组间方差：计算组间平方和、组间均方和和组间自由度。
5.计算组内方差：计算组内平方和、组内均方和和组内自由度。
6.计算F值：根据组间均方和和组内均方和计算F值。
7.判断显著性：根据F值和显著性水平对结果进行判断。
8.结果解读：根据显著性水平，判断组别间的差异是否显著。
案例分析我们以某个电商平台的不同广告投放策略的销售额数据为例，进行方差分析。
首先，我们从该电商平台收集到了三个组别的销售额数据，分别为A组、B组和C组。
我们的目标是比较这三个组别的销售额是否存在显著差异。
数据组别销售额（万元）A组15.6A组13.2A组16.5B组12.3B组11.8B组10.9C组14.6C组16.2C组15.8首先，我们要计算每个组别的样本均值和总体均值。
实验报告(4)假设检验
第四步：分别在D2中录入期望均值570；
第五步：在D3中录入总体的标准差，由题意可知为8；
第六步：在D4中录入样本容量为16；
第七步：在D5中录入样本均值，用AVERAGE函数求解，如图 ；
第八步：在D7中求出U值，函数如图所示 ；
3、通过实验加深对统计推断方法假设检验的基本概念和基本思想的理解.
实验内容
1、根据一个正态总体的样本数据，实现总体均值和方差的假设检验。
2、根据不同的检验水平理解均值与方差假设检验结果的变化。
实验要求：
1、屏幕显示实验结果：根据给定的数据及不同的检验水平分别对总体均值与方差的进行假设检验。
2、利用抓屏方法（ctrl+sysRq）粘贴实验程序和实验结果。
实 验 二 （2）
辽宁科技大学电信学院16级研究生 2016年 10月 20日
课程：数理统计与随机过程
实验题目：Excel数据统计功能——假设检验
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ姓名：刘煦阳
学号：
机台号：
实验目的
1、熟练掌握Excel的数据统计功能，实现单一正态总体均值与方差的假设检验。
2、掌握利用Excel由一个正态总体的样本求出总体均值与方差的假设检验的方法。
第九步：在D8中求出双侧检验的P值，函数如图所示 ；
第十步：当显著水平为时，查表得 =,由于U=>,落在拒绝域内，故拒绝 ,接受 ，这批钢丝折断力的均值变化了。
第十一步：当显著水平为时，查表得 =,由于U=＞，仍落在拒绝域内，拒绝 ,接受 ,这批钢丝折断力的均值变化了。
第十二步：当显著水平为时，查表得 =，由于U=＞，故仍落在拒绝域内，表示这批钢丝折断力的均值变化了。
假设检验与方差分析
三、假设检验的步骤
1、提出原假设(null hypothesis)和备择假设 (alternative hypothesis)
原假设为正待检验的假设：H0； 备择假设为可供选择的假设：H1 一般地，假设有三种形式：
（1）双侧检验：
H0 : 0; H1 :0 （2）左侧检验：
这两个例子中都是要对某种“陈述”做出判
断：
例1要判明工艺改革后零件平均 长度是否仍为4cm；
进行这种判断 的信息来自
例2要判明该批产品的次品率是 所抽取的样本
否低于3%。
所谓假设检验，就是事先对总体参数或总体分 布形式作出一个假设，然后利用样本信息来判断 原假设是否合理，即判断样本信息与原假设是否 有显著差异，从而决定是否接受或否定原假设
对比来构造检验统计量。
可以证明，若H0为真，则
2
(n 1)S 2
2 0
~
2 (n 1)
因此，可构造2 统计量进行总体方差
的假设检验。
当H0成立时，S2/02 接近于1，2的 值在一个适当的范围内，
当H0不成立时，S2/02远离1，2的值 相当大或相当小。
在例2中，由于所抽样本只为10，为小样本，因 此无法构造Z统 计量进行总体比例的假设检验。
如果总体X~N(,2)，在方差已知的情况下，对总体均 值进行假设检验。
由于
因此，可通过构造Z统计量来进行假设检验：
注意： 如果总体方差未知，且总体分布未知，但如果是大样
本（n>=30），仍可通过 Z 统计量进行检验，只不过总体 方差需用样本方差 s 替代。
例3：根据以往的资料，某厂生产的产品的使用寿命服从正 态分布N(1020, 1002)。现从最近生产的一批产品中随机抽取16 件，测得样本平均寿命为1080小时。问这批产品的使用寿命 是否有显著提高（显著性水平：5%）？
方差分析总结报告
• 依赖于实验设计的随机性和重复性 • 对数据分布和方差齐性有严格要求 • 多重比较时可能增加实验类型的I类错误
原因：
• 方差分析基于一定的假设，如随机性、重复性和方差齐性 • 在实际应用中，这些假设可能难以满足，导致结果的偏差
对方差分析的改进与替代方法
改进方法：
• 采用非参数统计方法，如Kruskal-Wallis H检验，放宽数 据分布的限制 • 采用多元方差分析，考虑多个自变量对因变量的影响
数据预处理：
• 对数据进行清洗，去除异常值和缺失值 • 对数据进行转换，满足方差分析的假设条件
计算各组的均值与方差
计算各组的均值：
• 对每组数据进行平均，得到各组的均值 • 用于比较各组的平均水平
计算各组的方差：
• 计算每组数据的方差，反映数据的离散程度 • 用于比较各组的方差大小
进行方差分析并得出结论
方差分析的常用方法及其比较
常用的方差分析方法有：
• 单因素方差分析（One-way ANOVA）：用于比较一个因素对多个总体的影响 • 双因素方差分析（Two-way ANOVA）：用于比较两个因素对多个总体的影响 • 重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）：用于比较同一组数据在 不同时间或条件下的差异
什么是多重比较及其问题
多重比较：
• 在方差分析的基础上，对多个总体均值之间的差异进行比较 • 用于进一步分析实验结果，找出显著差异的组
多重比较的问题：
• 由于多次比较，可能导致实验类型的I类错误（即错误地拒绝零假设） • 需要采用校正方法，如Bonferroni校正和Tukey HSD方法，控制实验类型的I类错 误
• 产品质量检测 • 的统计原理及假设
方差分析实验报告
实验报告方差分析学院:参赛队员:参赛队员: 参赛队员: 指导老师:目录一、实验目的 (6)1.了解方差分析的基本容； (6)2.了解单因素方差分析； (6)3.了解多因素方差分析； (6)4.学会运用spss软件求解问题； (6)5.加深理论与实践相结合的能力。
(6)二、实验环境 (6)三、实验方法 (7)1. 单因素方差分析； (7)2. 多因素方差分析。
(7)四、实验过程 (7)问题一： (7)1.1实验过程 (7)1.1.1输入数据，数据处理； (7)1.1.2单因素方差分析 (8)1.2输出结果 (9)1.3结果分析 (10)1.3.1描述 (10)1.3.2方差性检验 (10)1.3.3单因素方差分析 (10)问题二： (10)2.1实验步骤 (11)2.1.1命名变量 (11)2.1.2导入数据 (11)2.1.3单因素方差分析 (12)2.1.4输出结果 (14)2.2结果分析 (15)2.2.1描述 (15)2.2.2方差性检验 (15)2.2.3单因素方差分析 (15)问题三： (15)3.1提出假设 (16)3.2实验步骤 (16)3.2.1数据分组编号 (16)3.2.2多因素方差分析 (17)3.2.3输出结果 (22)3.3结果分析 (23)五、实验总结 (23)方差分析一、实验目的1.了解方差分析的基本容；2.了解单因素方差分析；3.了解多因素方差分析；4.学会运用spss软件求解问题；5.加深理论与实践相结合的能力。
二、实验环境Spss、office三、实验方法1. 单因素方差分析；2. 多因素方差分析。
四、实验过程问题一：用二氧化硒50mg对大鼠染尘后不同时期全肺湿重的变化见下表，试比较染尘后1个月，3个月，6个月，三个时期的全肺湿重有无差别。
1个月3个月6个月3.4 3.4 3.63.64.4 4.44.3 3.45.14.1 4.2 54.2 4.75.53.34.2 4.71.1实验过程1.1.1输入数据，数据处理；1.1.2单因素方差分析选择：分析比较均值单因素AVONA；将变量大鼠全肺湿重放置因变量列表栏中，月份放置因子栏中；两两比较中，勾选最小显著差异法；选项中，勾选描述性，方差同质性检验，welch;1.3.1描述由描述可知，一月份的均值为3.817，标准差为0.4355，三月份的均值为4.050，标准差为0.5357，六月份的均值为4.717，标准差为0.66161.3.2方差性检验由方差齐性检验可知，Sig值＝0.826>0.05，说明各组的方差在α=0.05水平上没有显著性差异，即方差具有齐次性1.3.3单因素方差分析根据输出的p值为0.034可以看出，小于0.05，大于0.01，因此拒绝原假设，染尘后1个月，3个月，6个月，三个时期的全肺湿重有无差别有显著性意义，结论是染尘后1个月，3个月，6个月，三个时期的全肺湿重有差别，一个月大鼠的全肺湿重最小，三个月其次，六个月大鼠的全肺湿重最大。
假设检验方差分析
方差分析是通过比较不同组别之间的差异来检验假设
的一种统计方法。
02
它通过将总变异性分解为组间变异性和组内变异性，
来评估组间差异是否显著。
03
方差分析的基本思想是，如果各组之间存在显著差异
，那么组间变异性应该大于组内变异性。
方差分析的应用场景
01 比较不同组别之间的平均值是否存在显著差异。 02 检验一个或多个分类变量对连续变量的影响。 03 在实验设计中，用于评估不同处理或条件下的结
进行统计检验
根据样本数据和选择的统计量， 计算相应的值并进行统计检验。
提出假设
根据研究问题和数据情况，提 出原假设和备择假设。
确定显著性水平
确定一个合适的显著性水平， 用于判断假设是否成立。
做出推断
根据统计检验的结果，做出拒 绝或接受原假设的推断。
03 方差分析的原理及应用
方差分析的基本思想
01
提高数据分析的全面性和准确性。
04
加强假设检验和方差分析的理论研究，深入探讨其数 学原理和理论基础，为方法的改进和创新提供理论支 持。
THANKS FOR WATC
多因素方差分析用于比较多个分类变量与一个连续变量的关系。
详细描述
例如，比较不同品牌、不同型号、不同生产年份手机的使用寿命，通过多因素方差分析可以判断这些 因素对手机使用寿命的影响是否有显著差异。
05 结论
假设检验和方差分析的重要性
假设检验是统计学中一种重要的统计推断方法，通过检验假设是否成立，可以判断样本数据是否支持 或拒绝原假设，从而得出科学可靠的结论。
04 实际应用案例
单因素方差分析
总结词
单因素方差分析用于比较一个分类变 量与一个连续变量的关系。
概率与数理统计第8章--假设检验与方差分析
第8章假设检验与方差分析【引例】重庆啤酒股份有限公司（以下简称重庆啤酒）于1990年代初斥巨资开始乙肝新药的研发，其股票被视作“生物医药”概念股受到市场热捧。
尤其是2010~2011年的两年间，在上证指数大跌1/3的背景下，重庆啤酒股价却从23元左右飙升最高至元，但公司所研制新药的主要疗效指标的初步统计结果于2011年12月8日披露后，股价连续跌停，12月22日以元报收后停牌。
2012年1月10日重庆啤酒公告详细披露了有关研究结论，复牌后股价又遭遇连续数日下跌，1月19日跌至元。
此公告明确告知：“主要疗效指标方面，意向性治疗人群的安慰剂组与 600μg组，及安慰剂组与εPA-44 900μg组之间，HBeAg/抗HBe 血清转换在统计意义上均无差异”。
通俗地说，用药与不用药（安慰剂组）以及用药多与少（900μg组与600μg 组），都没有明显差异，这意味着该公司研制的乙肝新疫苗无效。
有关数据如表所示：表乙肝新疫苗的应答率注：εP A-44为治疗用（合成肽）乙型肝炎疫苗简称。
上表数据显示，两个用药组的应答率都高于安慰剂组的应答率，但为什么说“在统计意义上均无差异”为什么说这个结论表示乙肝新疫苗无效什么叫“在统计意义上无差异”如何根据样本数据作出统计意义上有无差异的判断解答这些问题就需要本章所要介绍的假设检验。
现实中，人们经常需要利用样本信息来判断有关总体特征的某个命题是真还是伪，或对某个（些）因素的影响效应是否显著作出推断，所以假设检验和方差分析有着广泛的应用。
例如，在生物医学领域，判断某种新药是否比旧药更有效；在工业生产中，根据某批零件抽样检查的信息来判断整批零件的质量是否符合规格要求；在流通领域，鉴别产品颜色是否对销售量有显著影响等等。
这些分析研究都离不开假设检验或方差分析。
假设检验与方差分析的具体方法很多，研究目的和背景条件不同，就需采用不同的方法。
本教材介绍假设检验与方差分析的基本原理和一些基本方法。
8.7无交互作用双因素方差分析假设检验
得出检验结论
将统计量的值F与给定的显著性水平的临界值F 进行比较，作出对原假设H0的决策 根据给定的显著性水平在F分布表中查找相应的临
界值 F
若FA>F(k-1,(k-1)(r-1))，则拒绝原假设H0 ，表明
所检验的行因素对观察值有显著影响
若FB>F (r-1,(k-1)(r-1))，则拒绝原假设H＇0，表明
提出假设
检验假设 H0 : a1 a2 ... ak 0
H1 : a1, a2 ,..., ak不全为零
检验假设 H0 : b1 b2 ... br 0
H1 : b1,b2 ,..., br不全为零
构建检验统计量
kr
总离差平方和 SST
( X ij X )2
F (k 1, (k 1)(r 1)) F (r 1, (k 1)(r 1))
(k 1)(r 1) —
—
—
总计 SST kr 1
—
—
—
小结
1.提出假设 2.构建检验统计量 3.得出检验结论
思考练习
无交互作用双因素方差分析问题研究时构建的 检验统计量服从什么分布？相应的自由度是多少？
总离差平方和分解公式：
kr
证明：SST
( X ij X )2
i1 j 1
kr
(( X i X ) + ( X j X ) + ( X ij X i X j X ))2
i1 j1
kr
kr
kr
( Xi X )2
所检验的列因素对观察值有显著影响
得出检验结论
表 无交互作用双因素方差分析表
假设检验与方差分析的作业
管理工程学院硕士生《应用统计方法》课程作业I 假设检验与方差分析一、假设检验：(配对均值检验)1、某药厂最近研制出一种新的降压药，为了验证其疗效，选择15个高血压病人进行实验。
数据表是服药前后的血压值。
选用适当的统计方法验证该药是否有效。
patient 1 2 3 4 5 6 7 8 before 115 135 127 130 103 90 101 104 after 109 120 125 130 105 94 90 100patient 9 10 11 12 13 14 15before 109 89 120 113 118 130 120after 90 90 110 103 100 121 108二、方差分析：1、对于硅酸盐水泥的抗折强度，用四种不同的配方方法收集了以下数据：配方法抗折强度1 3129 3000 2865 28902 3200 3300 2975 31503 2800 2900 2985 30504 2600 2700 2600 2765（1）检验配方法影响水泥砂浆强度的假设。
（2）选择一种比较方法对均值进行比较。
2、纺织厂有很多织布机，设每台机器每分钟织出同样的布，为了研究这一假设，随机选取5台织布机并测定它们在不同时间的产量，得出数据：织布机产量1 14.0 14.1 14.2 14.0 14.12 13.9 13.8 13.9 14.0 14.03 14.1 14.2 14.1 14.0 13.94 13.6 13.8 14.0 13.9 13.75 13.8 13.6 13.9 13.8 14.0（1）说明为什么这是一种随机效应实验。
织布机的产量相等吗？（2）估计织布机间的变异。
（3）估计实验的误差方差。
3、电视机厂感兴趣于对彩色显像管四种不同的涂层对显像管的电导率是否有影响。
测得电导率的数据如下：涂层电导率1 143 141 150 1462 152 149 137 1433 134 136 132 1274 129 127 132 129 （1）涂层使电导率有差异吗？（2）估计总均值与处理效应。
多元正态总体的假设检验和方差分析
第 3 章多元正态总体的假设检验与方差分析从本章开始，我们开始转入多元统计方法和统计模型的学习。
统计学分析处理的对象是带有随机性的数据。
按照随机排列、重复、局部控制、正交等原则设计一个试验，通过试验结果形成样本信息（通常以数据的形式），再根据样本进行统计推断，是自然科学和工程技术领域常用的一种研究方法。
由于试验指标常为多个数量指标，故常设试验结果所形成的总体为多元正态总体，这是本章理论方法研究的出发点。
所谓统计推断就是根据从总体中观测到的部分数据对总体中我们感兴趣的未知部分作出推测，这种推测必然伴有某种程度的不确定性，需要用概率来表明其可靠程度。
统计推断的任务是“观察现象，提取信息，建立模型，作出推断”。
统计推断有参数估计和假设检验两大类问题，其统计推断目的不同。
参数估计问题回答诸如“未知参数的值有多大?”之类的问题, 而假设检验回答诸如“未知参数的值是吗?”之类的问题。
本章主要讨论多元正态总体的假设检验方法及其实际应用，我们将对一元正态总体情形作一简单回顾，然后将介绍单个总体均值的推断，两个总体均值的比较推断，多个总体均值的比较检验和协方差阵的推断等。
3.1 一元正态总体情形的回顾一、假设检验在假设检验问题中通常有两个统计假设（简称假设）, 一个作为原假设（或称零假设），另一个作为备择假设（或称对立假设），分别记为和。
1、显著性检验2为便于表述，假定考虑假设检验问题：设X1, X2，…,X n来自总体N（,）的样本,我们要检验假设3.1)原假设H。
与备择假设H i应相互排斥，两者有且只有一个正确。
备择假设的意思是，一旦否定原假设H0 ，我们就选择已准备的假设H1。
2当 已知时，用统计量 z在原假设H 。
成立下，统计量z 服从正态分布z 〜N （0 ,1），通过查表，查得N(0 ,1)的上对于检验问题（3.1.1，我们制定这样一个检验规则（简称检验）(3.2)分位点z 2。
当z z 2时，拒绝H 0 ； 当z z 2时，接受H o 。
方差分析1实验报告
实验报告课程名称 ______________ 实验名称_________ 方差分析1 __________________ 专业班级______________________________________ 姓名_________________________________________ 学号_________________________________________ 实验日期______________________________________ 实验地点______________________________________2015—2016学年度第_2—学期生物医学统计分析一、实验目的进行方差分析。
1.均数差别的显著性检验 2.分离各有关因素并估计其对总变异的作用3. 分析因素间的交互作用4.方差齐性检验。
二、实验环境1、硬件配置：处理器：In tel （R）Core（TM） i7-3770 CPU @3.40GHz 3.40GHz 安装内存（RAM：4.00GB 系统类型：64位操作系统2、软件环境：IBM SPSS Statistics 19.0 软件三、实验内容（包括本实验要完成的实验问题及需要的相关知识简单概述）（1 ）课本第四章的例4.1-4.4 运行一遍，注意理解结果；（2）实验报告的例1和例2按步骤进行数据管理的操作和基本统计分析。
一、Simple Factorial 过程：调用此过程可对资料进行方差分析或协方差分析。
在方差分析中可按用户需要作单因素方差分析或多因素方差分析；当观察因素中存在很难或无法人为控制的因素时，则可对之加以指定以便进行协方差分析。
二、General Lin ear Model过程：调用此过程可对完全随机设计资料、配对设计资料、析因设计资料、正交设计资料等等进行多因素方差分析或协方差分析。
四、实验结果与分析分析：表1是该资料的一般描述性指标，分别为各品种猪增重的均数，标准差，标准误，最大值和最小值。
(完整word版)方差分析实验报告
方差分析实验报告
学生姓名:琚锦涛学号：091230126
一．实验目的
根据方差分析的相关方法，利用excel中的相关工具，将数据收集，整理，从而了解方差分析的特点和性质.
二．实验内容
1.单因素方差分析
利用以下数据进行单因素方差分析,判断不同产地的原材料是否显著影响产品的质量指标；
2.双因素方差分析
利用以下数据进行双因素方差分析，检验因素A与因素B搭配下是否对其有显著差异，交互作用是否显著；
三．实验结果分析
1.单因素方差分析
由以上数据可知，P—value=0.2318>0。
05，因此可得出:原材料产地的这一质量指标无显著影响.
2.双因素方差分析
样本、列及交互的P—value远小于0。
05,由此可得出燃料和推进器两因素对于火箭影响显著。
数据来源：《应用统计学》第二版；。
实验4--方差分析报告
学院：数学与统计学院专业：数学与应用数学学号：：君波实验六方差分析一、实验目的通过本次实验，了解如何进行各种类型均值的比较与检验。
二、实验性质必修，基础层次三、主要仪器及试材计算机及SPSS软件四、实验容单因素方差分析五、实验学时2学时单因素方差分析(One-Way ANOVA过程)1.某城市从4个排污口取水，进行某种处理后检测大肠杆菌数量，单位面积菌落数如下表所示，请分析各个排污口的大肠杆菌数量是否有差别。
排污口 1 2 3 4 大肠杆菌数量9,12,7,5 20,14,18,12 12,7,6,10 23,13,16,21实验步骤：首先建立“数据视图”→单击“分析(A)”→选择“比较均值（M）”→选择“单因素ANOV A”→将“大肠杆菌数量”选入到“因变量列表(E)”→将“排污口”选入到“因子”中→在“选项（O）”中的“描述性（D）”、“方差同质性检验（H）”、“均值图（M）”上打勾→点击“继续”→点击“确定”。
运行过程及结果：变量视图：数据视图：运行结果：结果分析：①在“描述”图表中给出了四个排污口的大肠杆菌数量的基本描述性统计量。
包括样本容量、样本均值、标准差、标准误差、均值的95%的置信区间、最小值和最大值；②在“方差齐性检验”图表中P值为0.329，若我们给定显著性水平为0.05，P大于0.05，接受原假设，认为四个总体的方差相等；③在“ANOVA”图表中若取显著性水平0.05，因为P=0.003,所以P小于0.05，拒绝原假设，认为各个排污口的大肠杆菌数量存在显著差别；④在“均值图”中可以看出第四个排污口大肠杆菌数量最多，第一个排污口大肠杆菌数量最少。
2.某连锁商场有五个连锁分店。
希望比较这五个分店的营业额是否相同，调查人员各自独立地从这五个分店中取得12个营业日的日营业额，资料见下表：连锁店营业日第一分店第二分店第三分店第四分店第五分店1 924 994 1160 1072 9492 1094 1270 1185 1011 11213 1000 1261 1292 961 11594 948 1034 1319 1229 10495 1066 1542 1101 1238 9526 923 1258 1246 1035 10977 823 1215 1340 1240 11448 1035 978 1019 947 9589 1130 1316 1224 1110 91710 1019 1005 967 955 107711 985 944 1221 1091 96712 957 1295 1210 916 1039以α＝0.05的显著性水平检验“这五个分店的日营业额相同”这一假设。
假设检验实验报告
假设检验实验报告摘要：本实验旨在通过假设检验研究新药对患者的治疗效果。
实验组和对照组的患者分别接受新药和安慰剂治疗，记录两组患者的疗效指标，并使用合适的假设检验方法对结果进行分析。
结果表明，新药组的治疗效果明显优于对照组，具有显著统计学意义。
关键词：假设检验，新药，安慰剂，治疗效果，统计学意义引言：假设检验是现代统计学中应用广泛的一种方法，被广泛用于医学、生物学等研究领域。
本实验旨在通过假设检验方法评估新药对患者的治疗效果，为研究提供可靠的统计学依据。
材料与方法：1.参与者招募：从一家医院的患者中随机筛选50名患者作为实验组，选取另外50名患者作为对照组。
2.分组治疗：实验组的患者接受新药治疗，每天服用一次；对照组的患者接受安慰剂治疗，服用方式与实验组相同。
3.记录指标：记录两组患者的疗效指标，包括治疗前后的症状评分和身体指标变化等。
4.数据处理：使用合适的统计学软件进行数据整理和分析，采用适当的假设检验方法对结果进行统计分析。
结果：1.样本特征：实验组和对照组的患者在年龄、性别等方面无显著差异。
2.症状评分：在治疗后的症状评分上，实验组的平均得分为4.5，对照组的平均得分为6.83.变化幅度：实验组患者的症状指标变化平均为-2.1，对照组患者的症状指标变化平均为-0.9讨论：本实验通过假设检验方法对新药治疗和安慰剂治疗的疗效进行了比较。
结果显示，新药组的治疗效果明显优于对照组，并具有显著统计学意义（p<0.05）。
在症状评分和指标变化上，新药组的结果均表现出更好的疗效。
这说明该新药在治疗相关疾病方面具有显著效果，值得进一步开展临床研究。
结论：本实验使用假设检验方法对新药治疗和安慰剂治疗的疗效进行了比较。
结果显示，新药在治疗相关疾病方面表现出显著优势，具有显著统计学意义。
这一结果为该新药的进一步应用提供了可靠的统计学依据，并对相关疾病的治疗提供了新的选择。
致谢：感谢本实验中参与的患者对本研究的支持，感谢实验组和对照组的医护人员的协助和配合，以及导师对本实验的指导和帮助。
方差分析实验报告模板及范例
填写说明1、填写实验报告须字迹工整,使用黑色钢笔或签字笔填写。
2、课程编号和课程名称必须和教务系统中保持一致，实验项目名称填写须完整规范，不能省略或使用简称。
3、每个实验项目应填写一份实验报告。
如同一个实验项目分多次进行，可在实验报告中写明。
实验目录及成绩登记说明：实验项目顺序和名称由学生填写，必须前后保持一致；实验成绩以百分制计，由实验指导教师填写并签名；实验报告部分最终成绩为所有实验项目成绩的平均值。
实验报告实验日期：2020年 4月 16日星期四表15.点击“对比”，弹出对比对话框；勾选“多项式”，点击“继续”，如表2：表26.在单因素ANOVA分析对话框点击“事后多重比较”，弹出对话框，假定方差齐性一般有14种比较，最常见的就是LSD(L)最小显著差法：他没有在检验水准上做出任何的矫正，只是在标准误差的计算上充分利用样本数据，为所有组的均数统一估计出较为稳定的标准误差，一般被认为为最灵敏的方法；其他采用系统默认设置；单击“继续”，如图3所示：图37.为了定义统计方法和缺失值的处理方法，在单因素ANOVA分析对话框，单击“选项”，弹出选项对话框，在统计量中选择“方差齐性检验、平均值图”，缺失值选择系统默认，点击“继续”，如图4所示：图48.单击“确定”，等待输出结果。
ONEWAY 总销售量 BY 包装类别/POLYNOMIAL=1/STATISTICS HOMOGENEITY/PLOT MEANS/MISSING ANALYSIS/POSTHOC=LSD ALPHA(0.05).单向（1）方差齐性检验表，如表a；（2）ANOVA表，如下表b；事后检验（1）多重比较表，如下表c；平均值图，如下图5。
（二）第七章第三题——协方差分析1.课程了解学习协方差分析，是将回归分析同方差分析结合起来，以消除混杂因素的影响，对试验数据进行分析的一种分析方法。
协方差分析一般研究比较一个或者几个因素在不同水平上的差异，但观测量同时还受另一个难以控制的协变量的影响，在分析中剔除其影响，再分析各因素对观测变量的影响。
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云南大学滇池学院
方差分析与假设检验实验报告二
学生姓名：方炜 学号：20092123080 专业：软件工程
一、实验目的和要求：
1、 初步了解SPSS的基本命令；
2、 掌握方差分析和假设检验。
二、实验内容：
1、为比较5中品牌的合成木板的耐久性，对每个品牌取4个样本作摩擦试验测量磨损量，
得以下数据：
（1） 它们的耐久性有无明显差异？
（2） 有选择的作两品牌的比较，能得出什么结果？
2、 将土质基本相同的一块耕地分成5块，每块又分成均等的4小块。在每块地内把4个品
种的小麦分钟在4小块内，每小块的播种量相同，测得收获量如下：
考察地块和品种对小麦的收获量有无显著影响？并在必要时作进一步比较。
3、 为了研究合成纤维收缩率和拉伸倍数对纤维弹性的影响进行了一些试验。收缩率取0，4，
8，12四个水平；拉伸倍数取460，520，580，640四个水平，对二者的每个组合重复
作两次试验，所得数据如下：
（1） 收缩率，拉伸倍数及其交互作用对弹性有无显著影响？
（2） 使弹性达到最大的生产条件是什么？
三、实验结果与分析：
1、运行结果截图：
1、结果分析：
（1）、Sig<0.05，耐久性有明显差异
（2）、由样本分析，品牌3分为一类；品牌1，2，5分为一类；品牌4分为一类。而品牌3
和品牌4差距最大，品牌3的耐久性最差，品牌4的耐久性最好。
2、运行结果截图：
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2、结果分析：
（1）、地块（A组）Sig>0.05对小麦的收获量无显著影响，品种（B组）Sig<0.05对小麦的收
获量有显著影响。
（2）、由图得，地块4最适合种小麦，地块1最不适合种小麦；而品种2的小麦收获量最大，
品种4的小麦收获量最小。
3、运行结果截图：
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3、结果分析：
（1）、收缩率，拉伸倍数两组实验的Sig基本大于0.05,对弹性无显著影响；下面的Post Hoc
Tests，经过两次重复实验，合成纤维弹性只有一类（在数据量小的情况，有些许误差是允许
的），可以判断交互作用对弹性无显著影响。
（2）、由图得，收缩率取4，拉伸倍数取520弹性达到最大。
四、实验小结：
1、掌握了用SPSS对数据进行方差分析。
2、根据方差分析，用假设检验对因素的分析。
3、还可以根据方差，对数据进一步比较，得出新的结论。