单因素方差分析
单因素方差分析
•
第3步 (需要多重比较时)点击【Post-Hoc】从中选择一种方法,如LSD; (需要均值图时)在
【Options】 下 选 中 【Means plot】 , ( 需 要 相 关 统 计 量 时 ) 选 择 【Descriptive】 , 点 击
【Continue】回到主对话框。点击【OK】
用SPSS进行方差分析
•
如果两个因素对试验结果的影响是相互独立的,分别判断行因素和列因素对试验数据的影
响,这时的双因素方差分析称为无交互作用的双因素方差分析或无重复双因素方差分析
(Two-factor without replication)
•
如果除了行因素和列因素对试验数据的单独影响外,两个因素的搭配还会对结果产生一种
无交互效应的双因素方差分析
• 因为我们考虑不同司机行使时间的差异,所以要对区组做假设检验。两组假设分别为:
• 1. 不同路线均值都相等
•
各路线均值不全相等
• 2. 区组均值都相等
•
H各0区1 组: 均值不全相等
112 1314 1
• 两因素方差分析表的格式与单因素方差分析的格式一致,唯一的区别是加了一行区组变差。
第三节 单因素方差分析
1. 设1为化肥品牌A下产量的均值,2为化肥品牌B下产量的均值,3为化肥品牌C下产量的 2. 提出的假设为
▪ H0 : 1 2 3 ▪ H1 : 1 , 2 , 3 不全相等 3. 计算检验统计量
4. 计算P值,作出决策
因子均方 F残差~ 均 F(k方 1,nk)
例题分析
1. 组内误差(within groups)
▪ 样本数据内部各观察值之间的差异
• 比如,同一位置下不同超市之间销售额的差异的差异
第十三章单因素设计方差分析
第十三章单因素设计方差分析方差分析是由英国统计学家Ronald Fisher 研究出来的,并以他的名字命名的方法,称为F检验。
它可以解决单因素和多因素实验设计结果的数据处理问题。
早期的心理学实验是严格的实验室控制实验。
在实验中只允许研究者感兴趣的一种变量作为自变量,希望观察到自变量引起的因变量的变化。
自变量也称为因素(factor),在实验中只安排一个自变量的实验叫做单因素实验。
经典心理学实验通常是单因素实验。
单因素的实验可以较明确的观察到自变量与因变量之间的因果关系,较适用于研究比较单纯的心理现象,但往往无法说明复杂的心理现象。
现代的实验设计将一些额外变量引入实验成为实验中新的因素,以期实验的结果更贴近真实的情景,从而发展了多因素的实验设计。
统计中用符号表示实验设计时,常用大写的英文字母表示因素,如因素A、因素B、因素C等;用S表示被试(subject)。
把S写在表示因素符号的后边、前面或中间,则表示不同的实验设计,例如:单因素被试间设计AS、单因素被试内设计SA、多因素被试间设计ABS、多因素被试内设计SAB、混合设计ASB。
第一节t检验与I类错误当两个总体没有差异,而统计推论的结论说有差异,就犯了I类错误;当两个总体存在差异,而统计推论的结论说没有差异,就犯了II类错误。
通常,I类错误的发生概率用α表示,II类错误发生的概率用β表示。
当采用多个两两t检验时,发生I类错误的概率就会增大。
I类错误的计算公式如下:I类错误发生的概率=1-(1-α)C(13.1)所以当要比较3个或3个以上的总体平均数两两检验时,应采用方差分析(analysis of variance)的方法。
一个显著的F值表示,在所比较的总体平均数里至少有两个总体平均数存在着显著差异。
第二节方差分析的原理方差(V ariance)有时也称为变异数(V ariation),是表示一组数据离散程度的统计量。
方差的总体参数用符号σ2表示;方差的样本统计量用符号S2表示。
单因素试验方差分析(试验数据处理)
SST ( X ij X ) 2
j 1 i 1
r nj
r
nj
SSA ( X j X ) 2
j 1 i 1
n j ( X j X )2
j 1
s
SSA反映了在每个水平下的样本均值与样本总均 值的差异,它是由因子A 取不同水平引起的,所以, 称SA是因子A的效应(组间)平方和.
单因素试验——在一项试验中只有一个因素改变.
多因素试验——在一项试验中有多个因素在改变.
例1 下表列出了随机选取的、用于计算器的四种 类型的电路的响应时间(以毫秒计). 表1 电路的响应时间 类型Ⅰ 类型Ⅱ 类型Ⅲ 类型Ⅳ 19 20 16 18 22 21 15 22 20 33 18 19 18 27 26 试验指标:电路的响应时间 因素:电路类型 水平: 四种电路类型为因素的四个不同的水平 单因素试验 试验目的:考察电路类型这一因素对响应时间有无 显著的影响.(从哪些值来看是否有影响呢?)
F值 31.10
显著性
934.73
2
6
467.36
**
组内 总和
90.17
1024.89
15.03
8
不同的饲料对猪的体重有非常显著的影响。
三、单因素试验方差分析的简化计算
由于方差分析的计算量比较大,所以引入一种离 差平方和的简单算法:
令
Ti —Ai 水平时,ni个试验值之和 Qi —Ai 水平时,ni个试验值的平方和 T—n个试验值之和 Q—n个试验值的平方和
r
列平均X i Ti ni
(组内平均值)
X1
X2
...
r i 1
Xr
n n i 其中诸 ni 可以不一样,
单因素方差分析
当 H 0 不真时,
SE 2 而不管 H 0 是否为真, E n s
当 H 0 为真时:
S A ( s 1) F 不能过大 S E (n s)
当 H0
S A ( s 1) ~ F ( s 1, n s ) 为真时: F S E (n s)
(i 1,2,, s;
j 1,2,, ni )
i 为第 i 个总体的均值 , ij 为相应的试验误差。
记
1 s ni i ,称为总平均, n i 1
i i 称为水平 Ai 的效应。
从而模型可以写为:
yij i ij 2 ~ N ( 0 , ) ij ni i 0 i
因此,给定检验水平 时,拒绝域为:
F F ( s 1, n s )
表2 方差分析表
来源 因子 平方和 自由度 均方
2 i 2
F
S A ( s 1) S E (n s)
S A ni y ny
i 1
s
s 1
SA s1
SE n s
误差
总和
S E ST S A
2、方差分析的基本思想: 从所有观测值的总变差中分析出系统变差和随机误差, 通过比较二者的大小关系, 说明试验因素的不同水平对试验结果影响的大小。 即若两个变差差别不大, 各个水平差异不大; 若两个变差差别较大,则不同水平存在显著差异。
3、平方和的分解 记
1 y yij n i 1 j 1
由因素A的各个不同的水平引起的差异。
4、 S A 和 S E 的统计特性
1 y ij y i ni 1 j 1
ni
单因素试验的方差分析
其中
r n i
2r
2
S S A X iX n i ii
i 1j 1
i 1
组间平方和(系
如果H0 成立,则SSA 较小。 统离差平方和)
反映的是各水平平均值偏离总平均值的偏离程度。
其中
1 r ni
ni1 j1
ij,
ni
i ij
j1
r ni
2 r ni
2
由P106定理5.1可推得:
S S 2 T~2 n 1 ,S S 2 A ~2 r 1 ,S S 2 E ~2 n r
将 分别SS记2T 作, SS2A
,
SSE
2
的自d由fT度,dfA,dfE
则 FSSA dfA~Fr1,nr
SSE dfE
(,称记作均S S 方A 和d f)A M S A ,S S Ed fE M S E
j1
i1
同一水平 下观测值 之和
所以观测 值之和
例2 P195 2 以 A、B、C 三种饲料喂猪,得一个月后每猪 所增体重(单位:500g)于下表,试作方差分析。
饲料
增重
A
51
40
43
48
B
23
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ25
26
C
23
28
解:T1 51404348182, T2 232526 74, T3 232851
F0.012,610.92
1 5 .0 3
总和 1024.89 8
不同的饲料对猪的体重的影响极有统计意义。
例2的上机实现步骤
输入原始数 据列,并存 到A,B,C 列;
各水平数据放同一列
各水平数据 放在不同列
生物统计-8第八章单因素方差分析
01
确定因子和水平
确定要分析的因子(独立变量) 和因子水平(因子的不同类别或 条件)。
建立模型
02
03
模型假设
根据因子和水平,建立方差分析 模型。模型通常包括组间差异和 组内误差两部分。
确保满足方差分析的假设条件, 包括独立性、正态性和同方差性。
方差分析的统计检验
01
F检验
进行F检验,以评估组间差异是否 显著。F检验的结果将决定是否拒
生物统计-8第八章单因素方差分析
目录
• 引言 • 方差分析的原理 • 单因素方差分析的步骤 • 单因素方差分析的应用 • 单因素方差分析的局限性 • 单因素方差分析的软件实现
01
引言
目的和背景
目的
单因素方差分析是用来比较一个分类变量与一个连续变量的关系的统计分析方法。通过此分析,我们可以确定分 类变量对连续变量的影响是否显著。
VS
多元性
单因素方差分析适用于单一因素引起的变 异,如果存在多个因素引起的变异,单因 素方差分析可能无法准确反映实际情况。 此时需要考虑使用其他统计方法,如多元 方差分析或协方差分析等。
06
单因素方差分析的软件 实现
使用Excel进行单因素方差分析
打开Excel,输入数据。
点击“确定”,即可得到单因素方差分析 的结果。
输出结果,并进行解释和 解读。
谢谢观看
背景
在生物学、医学、农业等领域,经常需要研究一个分类变量对一个或多个连续变量的影响。例如,研究不同品种 的玉米对产量的影响,或者不同治疗方式对疾病治愈率的影响。
方差分析的定义
定义
方差分析(ANOVA)是一种统计技术,用于比较两个或更多组数据的平均值 是否存在显著差异。在单因素方差分析中,我们只有一个分类变量。
单因素试验的方差分析
单因素试验的方差分析
在方差分析中,我们将要考察的指标称为试验指标,影响 试验指标的条件称为因素(或因子),常用A、B、C, …来表示. 因 素可分为两类,一类是人们可以控制的;一类是人们不能控 制的。 例如,原料成分、反应温度、溶液浓度等是可以控制 的,而测量误差、气象条件等一般难以控制。 以下我们所说 的因素都是可控因素,因素所处的状态称为该因素的水平。 如果在一项试验中只有一个因素在改变,这样的试验称为单 因素试验,如果多于一个因素在改变,就称为多因素试验.
一、单因素试验方差分析的统计模型
例9.1 为求适应某地区的高产水稻的品种( 因素或因子) , 现选了 五个不同品种( 水平)的种子进行试验, 每一品种在四块试验田上进 行试种。假设这 20块土地的面积与其他条件基本相同, 观测到各块 土地上的产量( 单位: 千克) 见表9–1。
在这个问题目中, 要考察的指标是水稻的产量, 影响产量的因
分析的统计模型 .
方差分析的任务是对于模型(9. 1 ) , 检验 s 个总体 N ( 1 , 2) , …, N
( s , 2)的均值是否相等, 即检验假设
H0 : 1 2 s H1 : 1 , 2 , s , 不全相等。
(9.2)
为将问题( 9. 2 ) 写成便于讨论的形式, 采用记号
s nj
ST
(xij x)2
j1 i1
(9.3)
这里
x
1 n
s j 1
nj i1
xij ,
ST能反应全部试验数据之间的差异,又称
为总变差 Aj下的样本均值
x
j
1 n
nj i1
xij
(9.4)
注意到
(xij x )2 (xij x j x j x )2 =(xij x j )2 (x j x )2 2(xij x j )(x j x )
单因素方差分析
单因素方差分析定义:单因素方差分析测试某一个控制变量的不同水平是否给观察变量造成了显著差异和变动。
例如,培训是否给学生成绩造成了显著影响;不同地区的考生成绩是否有显著的差异等。
前提:1总体正态分布。
当有证据表明总体分布不是正态分布时,可以将数据做正态转化。
2变异的相互独立性。
3各实验处理内的方差要一致。
进行方差分析时,各实验组内部的方差批次无显著差异,这是最重要的一个假定,为满足这个假定,在做方差分析前要对各组内方差作齐性检验。
一、单因素方差分析1选择分析方法本题要判断控制变量“组别”是否对观察变量“成绩”有显著性影响,而控制变量只有一个,即“组别”,所以本题采用单因素分析法,但需要进行正态检验和方差齐性检验。
2在控制变量为“组别”,3正态检验(P>0.05,服从正态分布)正态检验操作过程:“分析”→“描述统计”→“探索”,出现“探索”窗口,将因变量“成绩”放入“因变量列表”,将自变量“组别”放入“因子列表”,将“人名”放入“标注个案”;点击“绘制”,出现“探索:图”窗口,选中“直方图”和“带检验的正态图”,点击“继续”;点击“探索”窗口的“确定”,输出结果。
因变量是用户所研究的目标变量。
因子变量是影响因变量的因素,例如分组变量。
标注个案是区分每个观测量的变量。
带检验的正态图(Normality plots with test,复选框):选择此项,将进行正态性检验,并生成正态Q-Q概率图和无趋势正态Q-Q概率图。
正态检验结果分析:p值都大于0.05,因而我们不能拒绝零假设,也就是说没有证据表明各组的数据不服从正态分布(检验中的零假设是数据服从正态分布)。
即p值≥0.05,数据服从正态分布。
4单因素方差分析操作过程“分析”→“比较均值”→“单因素ANOVA”,出现“单因素方差分析”窗口,将因变量“成绩”放入“因变量列表”,将自变量“组别”放入“因子”列表;点击“选项”选择“方差同质性检验”和“描述性”,点击“继续”,回到主对话框;点击“两两比较”选择“LSD”和“S-N-K”、“Dunnett’s C”,点击“继续”,回到主对话框;点击“对比”,选择“多项式”,点击“继续”,回到主对话框;点击“单因素方差分析”窗口的“确定”,输出结果。
Minitab单因素方差分析
收集数据
首先需要收集用于单因素 方差分析的数据,确保数 据具有代表性且样本量足 够。
数据整理
将收集到的数据整理成表 格形式,便于后续分析。
数据检验
在进行分析前,需要对数 据进行检验,确保数据满 足方差分析的前提假设, 如正态性、方差齐性等。
Minitab操作过程
01
打开Minitab软件,输入数据。
等。
02
讨论结果
根据解读结果,对不同组之间的差异进行讨论,并给出合理的解释。
03
结论
根据分析结果得出结论,并给出相应的建议或措施。
05
注意事项与局限性
注意事项
确保数据满足方差分析的前提假设
单因素方差分析的前提假设包括独立性、正态性、方差齐性和误差项的随机性。在进行分 析之前,应检查数据是否满足这些假设。
对异常值敏感
单因素方差分析对异常值较为敏感,异常值的存在可能会对分析结 果产生较大影响。
无法处理非参数数据
单因素方差分析适用于参数数据,对于非参数数据,如等级数据或 有序分类数据,分析效果可能不佳。
未来研究方向
发展非参数方差分析方法
针对非参数数据和非正态分布数据的方差分析方法研究是 未来的一个重要方向。
感谢观看
THANKS
方差齐性检验的方法包括Bartlett检验 和Levene检验等。
数据的正态性检验
判断数据是否符合正态分布,如果不 符合则需要进行数据转换或采用其他 统计方法。
正态性检验的方法包括Shapiro-Wilk 检验、Kolmogorov-Smirnov检验等 。
数据的方差分析
01
计算各组数据的平均值、方差等统计量。
03
通过Minitab,用户可以方便地导入数据、设置分析 参数、查看分析结果和制作统计图形。
第2章单因素方差分析
第12章方差分析(Analysis of V ariance)方差分析是鉴别各因素效应的一种有效统计方法,它是通过实验观察某一种或多种因素的变化对实验结果是否带来显著影响,从而选取最优方案的一种统计方法。
在科学实验和生产实践中,影响一件事物的因素往往很多,每一个因素的改变都有可能影响产品产量和质量特征。
有的影响大些,有的影响小些。
为了使生产过程稳定,保证优质高产,就有必要找出对产品质量有显著影响的那些因素及因素所处等级。
方差分析就是处理这类问题,从中找出最佳方案。
方差分析开始于本世纪20年代。
1923年英国统计学家R.A. Fisher 首先提出这个概念,(ANOV A)。
因当时他在Rothamsted农业实验场工作,所以首先把方差分析应用于农业实验上,通过分析提高农作物产量的主要因素。
Fisher1926年在澳大利亚去世。
现在方差分析方法已广泛应用于科学实验,医学,化工,管理学等各个领域,范围广阔。
在方差分析中,把可控制的条件称为“因素”(factor),把因素变化的各个等级称为“水平”或“处理”(treatment)。
若是试验中只有一个可控因素在变化,其它可控因素不变,称之为单因素试验,否则是多因素试验。
下面分别介绍单因素和双因素试验结果的方差分析。
1.1 单因素方差分析(One Way Analysis of Variance)1.一般表达形式2.方差分析的假定前提3.数学模形4.统计假设5.方差分析:(1)总平方和的分解;(2)自由度分解;(3)F检验6.举例7.多重比较1.1.1 一般表达形式首先通过一个例子引出单因素方差分析方法。
某农业科研所新培养了四种水稻品种,分别用A1,A2,A3,A4表示。
每个品种随机选种在四块试验田中,共16块试验田。
除水稻品种之外,尽量保持其它条件相同(如面积,水分,日照,肥量等),收获后计算各试验田中产量如下表:通过这些数据要考察四个不同品种的单位产量,是否有显著性差异。
单因素方差分析(one-wayANOVA)
单因素⽅差分析(one-wayANOVA)单因素⽅差分析(⼀)单因素⽅差分析概念是⽤来研究⼀个控制变量的不同⽔平是否对观测变量产⽣了显著影响。
这⾥,由于仅研究单个因素对观测变量的影响,因此称为单因素⽅差分析。
例如,分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响,考察地区差异是否影响妇⼥的⽣育率,研究学历对⼯资收⼊的影响等。
这些问题都可以通过单因素⽅差分析得到答案。
(⼆)单因素⽅差分析步骤第⼀步是明确观测变量和控制变量。
例如,上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇⼥⽣育率、⼯资收⼊;控制变量分别为施肥量、地区、学历。
第⼆步是剖析观测变量的⽅差。
⽅差分析认为:观测变量值的变动会受控制变量和随机变量两⽅⾯的影响。
据此,单因素⽅差分析将观测变量总的离差平⽅和分解为组间离差平⽅和和组内离差平⽅和两部分,⽤数学形式表述为:SST=SSA+SSE。
第三步是通过⽐较观测变量总离差平⽅和各部分所占的⽐例,推断控制变量是否给观测变量带来了显著影响。
(三)单因素⽅差分析原理总结在观测变量总离差平⽅和中,如果组间离差平⽅和所占⽐例较⼤,则说明观测变量的变动主要是由控制变量引起的,可以主要由控制变量来解释,控制变量给观测变量带来了显著影响;反之,如果组间离差平⽅和所占⽐例⼩,则说明观测变量的变动不是主要由控制变量引起的,不可以主要由控制变量来解释,控制变量的不同⽔平没有给观测变量带来显著影响,观测变量值的变动是由随机变量因素引起的。
(四)单因素⽅差分析基本步骤1、提出原假设:H0——⽆差异;H1——有显著差异2、选择检验统计量:⽅差分析采⽤的检验统计量是F统计量,即F值检验。
3、计算检验统计量的观测值和概率P值:该步骤的⽬的就是计算检验统计量的观测值和相应的概率P值。
4、给定显著性⽔平,并作出决策(五)单因素⽅差分析的进⼀步分析在完成上述单因素⽅差分析的基本分析后,可得到关于控制变量是否对观测变量造成显著影响的结论,接下来还应做其他⼏个重要分析,主要包括⽅差齐性检验、多重⽐较检验。
单因素方差分析
1.2 单因素方差分析
1.2.2 单因素方差分析的前提条件
➢ 方差的齐同性是进行方差分析的前提。
➢ 从不同总体中抽出的各组样本间毫无关系,即设k个总体
相互独立。
1.2.3 单因素方差分析的检验步骤 1.提出假设
2)实验条件
称为组间差异(Between Groups),即不同的处理造成的差异。 用各组平均值与总平均值离差的平方和表示,记作 。SR
(2) 方差分析的检验统计量
2. 方差分析的分类
单因素方差分析 多因素方差分析 有交互作用的多因素方差分析
1.2 单因素方差分析
1.2.1 基本概念
因素:可控制的试验条件。 水平:因素变化的各个等级。 单因素试验:试验中只有一个因素在变化,其他可控制的条件 不变。 双因素试验:试验中变化的因素有两个。 多因素试验:实验中变化的因素多于两个。
常使用LSD(Least-Significant difference)法,即最小 显著差数法。
统计量:
临界值:
T
xi x j
n n MS
E
1
1
i
j
LSD
t 2 n k
MS
E
1 ni
1 nj
例[9-2]
对例[9-1]中各水平间差异显著性检验。
MS E
1 ni
1 nj
SE nk
1 ni
体育统计
体育统计
1.1 方差分析概述
方差分析是通过分析样本数据各项差异的来源以检验两 个以上总体平均数是否有显著性差异的方法。
早在上个世纪20年代英国统计学费歇(R.A.Fisher, 1890~1962)首先将该方法用到农业试验中,经过近百 年的发展,其内容已十分丰富。
单因素方差分析
单因素方差分析单因素方差分析(One-WayAnalysisofVariance,简称ANOVA)是统计学中的广泛使用的统计方法,它是研究多组数据样本的统计工具。
它可以检验不同组别间的差异是否具有统计学上的显著性。
在这里,说明其定义及计算原理,以及如何应用单因素方差分析,并介绍ANOVA在统计学中的重要地位。
一、单因素方差分析的定义单因素方差分析又称为“一元方差分析”,它是一种用于检验总体变量的分布不同组别间的均值是否有显著性差异的统计技术。
它可以用来检验两个或多个样本的变量的均值之间的差异。
单因素方差分析假设所有样本的总体方差应用同一个总体方差,并且没有其他因素对结果产生显著的影响。
二、单因素方差分析的计算原理单因素方差分析是基于抽样分布的概念,它以抽样分布提供的数据来评估不同组别之间的均值差异是否有统计上的显著性。
单因素方差分析之所以能够有效检验不同组别间的差异,是因为它基于抽样分布的统计原理,即总体均值小于零的均方差的期望值。
在实际运用中,单因素方差分析常用F-statistics来衡量总体均值大于零的样本均方差的可能性,如果F-statistics的检验结果显示p值低于设定的显著性水平,则可以推断出不同组别间的差异具有统计学上的显著性。
三、如何应用单因素方差分析应用单因素方差分析的基本思路是采集样本,搜集可用于分析的数据,然后通过单因素方差分析,对不同样本变量的均值差异进行检验,以评估各组别之间均值的显著性差异。
换句话说,单因素方差分析可以帮助研究人员判断不同组别之间的差异是否有统计学上的显著性。
四、单因素方差分析在统计学中的重要性单因素方差分析在统计学中占有重要地位,因为它可以控制多组样本之间的其他不相关因素,从而可以准确地检验不同组别之间的显著性差异。
此外,单因素方差分析也提供了一种可行的技术,可以根据差异的显著性判断某一变量是否有统计学上的显著差异。
总而言之,单因素方差分析是一种统计学中有用的工具,可以检验不同组别间的均值差异是否有显著性,而这也是它在统计学中的重要地位。
单因素方差分析
单因素方差分析单因素方差分析,也称单因子方差分析或单变量方差分析,是一种统计方法,用于比较两个或多个组间的均值是否存在显著差异。
在此文章中,我们将介绍单因素方差分析的基本概念、假设检验以及分析步骤等内容。
一、基本概念单因素方差分析是通过比较不同组的均值差异来进行统计推断的方法。
在该分析中,有一个自变量(也称为因素)和一个因变量。
自变量是分类变量,将数据分为不同的组别;因变量是连续变量,表示我们希望比较的具体测量结果。
二、假设检验在进行单因素方差分析时,我们需要先建立假设,并进行假设检验。
常用的假设为:- 零假设(H0):不同组间的均值没有显著差异;- 备择假设(H1):不同组间的均值存在显著差异。
三、分析步骤进行单因素方差分析的一般步骤如下:1. 收集数据:收集各组的观测值数据。
2. 计算总体均值:计算每组数据的均值,并计算总体均值。
3. 计算组内平方和(SSw):计算每组数据与其组内均值之差的平方和。
4. 计算组间平方和(SSb):计算每组均值与总体均值之差的平方和。
5. 计算均方:分别计算组内均方(MSw)和组间均方(MSb),即将组内平方和与组内自由度相除,将组间平方和与组间自由度相除。
6. 计算F值:计算F值,即组间均方除以组内均方。
7. 假设检验:根据给定的显著性水平,查找F分布表以比较计算得到的F值与临界值的大小关系。
8. 结果解释:根据假设检验的结果,判断不同组间的均值是否存在显著差异。
四、例子和应用单因素方差分析可以用于各种研究领域,如教育、医学、社会科学等。
以教育领域为例,我们可以通过单因素方差分析来比较不同教学方法对学生成绩的影响。
在进行该分析时,我们可以将学生分为两组,一组采用传统教学方法,另一组采用现代教学方法。
然后,我们收集每组学生的考试成绩,并对数据进行单因素方差分析。
通过比较组间的均值差异,我们可以判断不同教学方法对学生成绩是否存在显著影响。
五、总结单因素方差分析是比较不同组间均值差异的常用统计方法。
关于单因素的方差分析
鸡重(g) 1001 1002 1109 1090 1021 1022
1012 1074
1032
1009 1122
1029
1028 1001
1048
二、单因素方差分析的统计模型
考虑的因素记为 A,假定它有 r 个水平,记为 A1, A2, …, Ar . 在每一水平下考察的指标可看成一个总体,共 有 r 个总体. 作如下假定:
H 0:12 )
单因子方差分析的统计模型可改写为:
yij i ij ,i 1,2,...,r ; j 1,2,...,m
r
i
0
i1
各ij相互独立且服从N(0,2)
H 0:12r可改写为
H 0:12r0
方差分析是通过对误差的分析研究来检验具有相同 方差的多个正态总体均值是否相等的一种统计方法.
(1)每一总体服从正态分布 N(i , i2), i=1, 2,…, r ;
(2)各总体同方差, 即 12 =22=……=r2= 2;
(3)从每个总体中抽取的样本是相互独立的, 即所有试验 结果 yij 都独立.
因为各总体方差相同,所以要判断因素对指标是否 有显著影响,就化为比较各水平下的均值是否相同.即 检验
方差来源 平方和 自由度 均方和
因素 误差 总和
SA f A = r - 1 MSA=SA / fA Se f e= n - r MSe=Se / fe ST f T= n - 1
F比
F=MSA / MSe
判断:
若 F F 1 ( r 1 , n r ) , 则 认 为 因 子 A 显 著 , 各 正 态 均 值 间 有 显 著 差 异
偏差平方和:
i1
r
单因素试验的方差分析
j
μ 各个随机误差 ε ij 相互独立, 1 , μ 2 , , μ s 和 σ
未知.
单因素试验表 部分总体 样 本 A1 A2 … As
X11
X21
· · ·
X12 …
X22 … Xn22 … T.2 …
X 2
· · ·
X1s
X2s
· · ·
…
Xn11 样本和T.j 样本均值 X j T.1
是 σ 的无偏估计
.
结合定理(1)(2)(3),有
F S A /( s 1 ) S E /( n s ) ~ F ( s 1, n s )
ST ,SA ,SE 的计算方法
n
j
记 T j 化简得
i1
X
ij
, T
j1 i1
s
2
s
n
j
X
ij
T
j1
s
j
j1 i1
s
n
j
(X
ij
X
j )
2
说明:
SE 表示在每个水平下的样本值与该水平下的样本 均值的差异,它是由随机误差引起的,所以,称SE是 误差(组内)平方和.
平方和分解公式:
ST S A S E
证明:S
i1
s
n
j
(X
ij
X)
2
( X
j1 i1
2
都是未知参数。
在水平Aj下进行nj次独立试验,得样本
X 1 j, X
2 j
, ,X
nj j
,
则
记
X
ij
第10章单因素方差分析
第10章单因素方差分析单因素方差分析(0ne-Way ANOV A),又称一维方差分析,它能够对单因素多个独立样本的均数进行比较,可以用10种检验方法对变量间的均数进行两两比较(即多重比较检验)并给出方差分析表,还可以作出5种类型图形(Type of plots)和2种均数图形(Means plot options)10.1 单因素方差分析的计量资料[例10—1] 某社区随机抽取了30名糖尿病患者、IGT异常人和正常人进行载脂蛋白(mg/dL)测定,结果示于表10—1。
试问3组人群的载脂蛋白测定结果含量是否相同?(倪宗瓒.卫生统计学.第4版,北京:人民卫生出版社,2001.50)本例是一个完全随机设计的单因素方差分析。
已建立SAS数据集文件并保存Sasuser.onewav4。
(1)进入SAS/Win(v8)系统,单击Solutions-Analysis-Analyst,得到分析家窗口。
(2)单击File-open By SAS Name—Sasuser-0neway4—0K,调入数据文件。
(3)在“分析家”窗口单击Statistics-ANOV A-One way ANOV A,得到图10—1所示对话框。
本例因变量(Dependent)为A(载脂蛋白),单击A—Dependent。
自变量(1ndependent):B(3种人的组别),单击B—Independent 。
图10.1 0ne—way ANOV A:0neway4(单因素方差分析)对话框(4)单击Tests按钮,得到图10—2所示对话框。
在此对话框的ANOV A(F—检验)选项中可进行如下设置。
Analysis of variance,方差分析。
Welch’s variance-weighted ANOV A,威尔奇方差—权重方差分析。
Tests for equal variance,相等方差检验,即方差齐性检验。
Barlett’s test,巴特尼特检验。
单因素方差分析
单因素方差分析单因素方差分析也称作一维方差分析。
它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。
还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析,即进行均值的多重比较。
One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。
如果因变量的分布明显的是非正态,不能使用该过程,而应该使用非参数分析过程。
如果几个因变量之间彼此不独立,应该用Rep eated Measur e过程。
[例子]调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量,数据如表5-1所示。
表5-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数数据保存在“DATA5-1.SAV”文件中,变量格式如图5-1。
图5-1分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。
1)准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。
建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”,然后输入对应的数值,如图5-1所示。
或者打开已存在的数据文件“DATA5-1.SAV”。
2)启动分析过程点击主菜单“Analyz e”项,在下拉菜单中点击“Compar e Means”项,在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项,系统打开单因素方差分析设置窗口如图5-2。
图5-2 单因素方差分析窗口3)设置分析变量因变量:选择一个或多个因子变量进入“Depend ent List”框中。
本例选择“幼虫”。
因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。
本例选择“品种”。
4)设置多项式比较单击“Contra sts”按钮,将打开如图5-3所示的对话框。
该对话框用于设置均值的多项式比较。
图5-3 “Contra sts”对话框定义多项式的步骤为:均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。
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ij 为试验误差,相互独立且服从正态分布
即 ij ~ N 0, 2
整个试验的均值
1 令 i , i 1, 2, a
, a,称其为因素A的总体平均值。
i i , 称为因素A的第 i 个水平 Ai 的效应。
则线性统计模型变成
X ij i ij , j 1, 2,..., r, i 1, 2,..., a.
例1 为了比较4种单层皱纹海运集装箱的抗压程度,从每种集装 箱中各随机选取6个进行最大抗压试验,得到数据如下表显示, 假设集装箱的抗压程度服从正态分布。问:不同种类的海运集 装箱的抗压强度是否有显著差别?若有差异,哪一种抗压程度 高?
集装箱类 型 最大抗压强度
655.5 788.3 734.3 721.6 679.4 699.4
1
... r
列和Ti X ij
j 1 r
T 1
T2
...
Ta 总和 Ti T
i 1
r
列平均X i Ti r
(水平组内平均值)
X1
X2
...
Xa
X
(总平均值)
T ar
例:五个水稻品种单位产量的观测值
品种
重复 1 2 3
A1
A2
A3
A4
A5
41 39 40
单因素试验的方差分析的数学模型
首先,我们作如下假设:
1. X i ~ N i , 2 , i 1, 2,...a 具有方差齐性。
2. X1 , X 2 ,... X a 相互独立,从而各子样也相互独立。
由于同一水平下重复试验的个体差异是随机误差, 所以设:
X ij i ij , j 1, 2,..., r, i 1, 2,..., a. 线性统计模型
基 本 概 念
试验指标——试验结果。
因素——影响一个试验的指标变化的原因。 可控因素——在影响试验结果的众多因素中,可人为 控制的因素。
水平——可控因素所处的各种不同的状态。每个水 平又称为试验的一个处理。
单因素试验——如果在一项试验中只有一个因素改变, 其它的可控因素不变,则该类试验称为 单因素试验。
2~2来自 ar 1 ,
SS A
2
~
2
a 1 ,
SS E
2
~ 2 a(r 1)
SST SS A SS E 将 2 , 2 , 2 的自由度分别记作 dfT , df A , df E
则 dfT df A df E ,称该关系式为自由度分解公式
SS A df A 则F ~ F a 1, a(r 1) MS A SS E df E MSE
用X1,X2,X3,X4分别表示四种集装箱的最大抗压程度, 即为四个总体。假设X1,X2,X3,X4相互独立,且服从 方差相同的正态分布,即Xi~N(i,2)(i=1,2,3,4)
本例问题归结为检验假设 H0:1= 2= 3= 4 是否成立
单因素等重复试验的方差分析
设 A 表示欲考察的因素,它的 a 个不同水平,对 应的指标视作 a 个总体 X1 , X 2 ,...X a . 每个水平下,我 们作若干次重复试验,同一水平的 个结果,就是这 个总体 X i 的一个样本: X i1 , X i 2 ,... X ir .
(记 SS A df A MS A , SSE df E MSE ,称作均方和) 对给定的检验水平 ,由PF F a 1, a(r 1)
得H0 的拒绝域为: F F a 1, a(r 1)
789.2 772.5 786.9 686.1 732.1 774.8 737.1 639.0 696.3 671.7 712.2 727.1 535.1 628.7 542.4 559.0 586.9 520.0
平均抗压 强度
713.08
756.93 697.23 562.02
1
2 3 4
引
例
集装箱的最大抗压程度——试验指标 集装箱类型——试验因素(唯一的一个) 四种类型集装箱(1,2,3,4)——四个水平 因此,本例是一个四水平的单因素试验。
r
因此, X i1 , X i 2 ,... X ir 相互独立,且与 X i同分布。 我们的目的是通过试验数据来判断因素 A 的不 同水平对试验指标是否有影响。
单因素试验资料表
重复 水平 试验结果
A 1
X11 ... X1r
A2
X 21 ... X 2r
...
... ... ...
Aa
X a1 ... X ar
SSE X ij X i
i 1 j 1
r
ni
2
组内平方和 误差平方和
反映的是重复试验中随机误差的大小。
若假设 H0 : 1 2 ... a 0 成立,则 X ij ~ N , 2 (各子样同分布)
由抽样分布定理5.2及基本假设可推得:
SST
i 1 j 1 r ni
2
总离差平方和 见书P251
经恒等变形,可分解为: SST SS A SSE 其中 SSA X i X
i 1 j 1 r ni
2
如果H0 成立,则SSA 较小。
组间平方和(系 统离差平方和)
反映的是各水平平均值偏离总平均值的偏离程度。
ij
33 37 35
105 35
38 35 35
108 36
37 39 38
114 38
31 34 34
99 33
x
j 1
3
120 40
x
i 1 j 1
3
5
3
ij
546
15 36.4
xi
x
i 1 j 1
5
ij
纵向个体间的差异称为随机误差(组内差异),由试验造 成;横向个体间的差异称为系统误差(组间差异),由因素的 不同水平造成。
于是检验假设: H : ... 0 1 2 r
等价于检验假设: H0 : 1 2 ... a 0
若H0成立,则 X ij i ij , j 1, 2,..., r, i 1, 2,..., a. 考察统计量 SST X ij X