方差分析与协方差分析.ppt
方差分析和协方差分析的比较研究
方差分析和协方差分析的比较研究一、引言方差分析和协方差分析是统计分析中常用的两种方法，但它们在应用前需要进行一定的选择和比较，以便得出更为准确的结果。
本文旨在比较方差分析和协方差分析的特点和用途，并探究它们之间的异同，为合理应用提供指导。
二、方差分析方差分析是一种多元统计方法，通常用于检验两个或两个以上总体均值是否相等，应用范围很广，包括医学、工业、农业等多个领域。
方差分析的主要目的是比较各总体的平均数是否相等。
例如，研究一批根据不同方法制备的药品的药效，可采用方差分析来检验各总体的平均数是否相等。
（一）方差分析的优点1. 方差分析适用于多种不同方法和不同总体的比较。
2. 方差分析可以检验多个总体的均值是否存在显著的差异。
3. 方差分析可以分析多种影响因素对种群的影响。
（二）方差分析的缺点1. 方差分析对数据的正态性和方差齐性要求比较高。
2. 方差分析需要样本数量足够大才能具有较高的准确度。
3. 方差分析对数据的标准差值较为敏感，不适用于某些非正态分布的数据。
三、协方差分析协方差分析是一种多元统计方法，通常用于探究一个或多个自变量与因变量之间的关系。
协方差分析适合于多个决策变量之间相互影响，以及影响因素存在交互作用的情况。
（一）协方差分析的优点1. 协方差分析能够查明决策变量之间的相互作用关系。
2. 协方差分析能够比较这些变量之间的各种组合。
3. 协方差分析能够有效减少决策变量之间的复杂性。
（二）协方差分析的缺点1. 协方差分析对数据的要求比较高，需要具有一定的正态分布性和方差齐性。
2. 协方差分析需要较多的样本数，才能保证分析结果的准确性。
3. 协方差分析结果对自变量选取的灵敏度很高，需要仔细选择自变量。
四、方差分析和协方差分析的不同之处1. 方差分析的主要目的是检验不同总体均值是否相等，而协方差分析则是比较各种影响因素的影响大小。
2. 方差分析只能比较一个因素的影响，而协方差分析可以比较多个因素的影响。
第11讲 方差和协方差分析
随机将30家分店分为三组，然后开展三 种不同强度（高、中、低）的促销活动，同 时对每家店的销售额进行1个月的追踪。。
2013/11/8 河北工业大学经管学院 李嫄博士 15 2013/11/8
河北工业大学经管学院 李嫄博士
16
表3
方差分解 SSX SSerror SSY
店内促销对销售额的方差分析 店内促销对销售额的方差分析
因子水平均值
促销 高 中 低 是 否 总均值 赠券 计数 10 10 10 15 15 30
河北工业大学经管学院 李嫄博士
均值 8.300 6.200 3.700 7.400 4.733 6.067
28
2013/11/8
河北工业大学经管学院 李嫄博士
27
2013/11/8
解读结果
♦ 促销和赠券可以显著增加销售额（主 效应显著）； ♦ 促销和赠券的作用是相互独立的（交 互效应不显著）； ♦ 促销和赠券对销售额的影响都很大（ >0.15),但促销相对更重要。 >0.15), 但促销相对更重要。
为了验证上述理论，Hui （2004）进 行了一项实验研究。
Low
2013/11/8 河北工业大学经管学院 李嫄博士 3 2013/11/8
Outcome Quality High
4
方差和协方差分析
考察两组或两组以上均值或中位数差异 的方法统称为方差和协方差分析。 方差分析(analysis of variance, ANOVA) 中必须有一个定量的因变量，以及一个或多 个定类的自变量（因子）。 如果自变量中也包含定量变量，就称为 协方差分析(analysis of covariance, ANCOVA)。
河北工业大学经管学院 李嫄博士
方差分析(ANOVA)与协方差分析(ANCOVA)
方差分析(ANOVA)与协方差分析(ANCOVA) 第5章方差分析(ANOVA)与协方差分析(ANCOVA)——野外竞争试验Deborah E.GoldbergSamuel M.Scheiner5.1 引言自从达尔文时期，竞争就占据了生态理论的中心，关于竞争的实验在许多来自许多不同环境的多生物种之间开展过(Jackson,1981综述; Connell,1984; Schoener，1984; Hairston，1989; Gurevitch，1992)。
有各种各样的竞争实验，而本章的重点则放在怎样为具体的竞争问题选择适当的实验设计和统计分析。
这类选择取决于所研究问题及系统的许多方面。
对于大多数我们所给出的设计、基本的统计方法、方差分析(ANOVA)和协方差分析(ANCOVA)在实验设计与分析的教科书中也有详尽描述，我们在这里就不像本书其他章节那样提供详细的统计细节。
对于ANOVA的基本介绍见第四章。
虽然我们着重于竞争，但许多观点对其他类型的种间关系实验同样有效，如捕食者—猎物关系或者互惠共生关系。
5.2 关于竞争的生态问题我们可以提出关于竞争的最简单问题莫过于竞争是否在野外存在，要回答这个问题，就必须利用实验处理，使潜在竞争者们的绝对多度可被控制，同时检验处理中存在低多度潜在竞争者时物种是否可能生长的更好。
这类多度处理之间生长的差异即是竞争的量纲(或促进facilitation的量纲如果在较高多度下生长较佳)。
在任何野外竞争调查中，发现是否存在竞争是重要的第一步，但是，就其本身而言，并没有什么意义。
多数关于竞争的重要问题包括竞争强度的比较以及随之而来的实验设计及分析，这比在两种或更多种多度处理间的简单比较更为复杂 (Goldburg 和Barton，1992)。
有一组问题需要比较在不同环境条件下(生境或时间)竞争强度大小。
例如，野外观测结果可能推测出一个物种的分布是由同营养级所有其它物种竞争的总和所决定的假设，检验此假设的野外实验就必须比较中心种(focal sp.)在其多度高的生境和在其多度低或稀少的生境中竞争影响的强度(如 Hairston 1980; Gureritch 1986; Mcgreno 和Chapin 1989)。
协方差分析(Analysis_of_Covariance)(精选)共36页PPT
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
协方差分析(Analysis_of_Covariance) （精选）
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、在一千磅法律里，没有一盎司仁 爱。— —英国
48、法律一多，公正就少。——托·富 勒 49、犯罪总是以惩罚相补偿；只有处 罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔
Hale Waihona Puke ▪30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
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方差分析(ANOVA)与协方差分析(ANCOVA)
方差分析(ANOVA)与协方差分析(ANCOVA) 第5章方差分析(ANOVA)与协方差分析(ANCOVA)——野外竞争试验Deborah E.GoldbergSamuel M.Scheiner5.1 引言自从达尔文时期，竞争就占据了生态理论的中心，关于竞争的实验在许多来自许多不同环境的多生物种之间开展过(Jackson,1981综述; Connell,1984; Schoener，1984; Hairston，1989; Gurevitch，1992)。
有各种各样的竞争实验，而本章的重点则放在怎样为具体的竞争问题选择适当的实验设计和统计分析。
这类选择取决于所研究问题及系统的许多方面。
对于大多数我们所给出的设计、基本的统计方法、方差分析(ANOVA)和协方差分析(ANCOVA)在实验设计与分析的教科书中也有详尽描述，我们在这里就不像本书其他章节那样提供详细的统计细节。
对于ANOVA的基本介绍见第四章。
虽然我们着重于竞争，但许多观点对其他类型的种间关系实验同样有效，如捕食者—猎物关系或者互惠共生关系。
5.2 关于竞争的生态问题我们可以提出关于竞争的最简单问题莫过于竞争是否在野外存在，要回答这个问题，就必须利用实验处理，使潜在竞争者们的绝对多度可被控制，同时检验处理中存在低多度潜在竞争者时物种是否可能生长的更好。
这类多度处理之间生长的差异即是竞争的量纲(或促进facilitation的量纲如果在较高多度下生长较佳)。
在任何野外竞争调查中，发现是否存在竞争是重要的第一步，但是，就其本身而言，并没有什么意义。
多数关于竞争的重要问题包括竞争强度的比较以及随之而来的实验设计及分析，这比在两种或更多种多度处理间的简单比较更为复杂 (Goldburg 和Barton，1992)。
有一组问题需要比较在不同环境条件下(生境或时间)竞争强度大小。
例如，野外观测结果可能推测出一个物种的分布是由同营养级所有其它物种竞争的总和所决定的假设，检验此假设的野外实验就必须比较中心种(focal sp.)在其多度高的生境和在其多度低或稀少的生境中竞争影响的强度(如 Hairston 1980; Gureritch 1986; Mcgreno 和Chapin 1989)。
协方差分析(Analysis_of_Covariance)PPT资料35页
总离差平方和修正值的定义和计算式如下：
kn
Tyy(adj)
(Yij(adj) Y )2
• 协方差分析可以解决这类问题。
Analysis of Convariance (2020年1月13日)
Mslab @ TianjinUniv
协方差分析是如何解决这个问题的呢? 首先,我们看看方差分析数据结构：
Yijuti eij
第i组第j个观 测值
一般均值
第i组的组效 应
随机误差
方差分析的前提是除随机误差外，水平变量是影响观测值的唯一变量
实验前后，同一地区的交通事故量应该有某种联系！－－回归关系 销售白酒后交通事故多的地区有可能是因为其原来交通事故就比其他地区多！
直接收集统计资料的有两种方式：实验式和非实验式。
如果条件可以完全控制的话（只一个因素变化，其他因素统一）实验式收集数 据进行方差分析理论上是可以保证精度的。
但是实验条件不能完全控制的时候就要采取统计控制，即用统计的方法排除数 据中的干扰因素从而提高精度。——我们知道，就算12个地区白酒的销售方式 是随机指定的，由于每组仅仅有四个地区，很难保证三组地区的交通事故只与 白酒的销售有关而其他因素统一水平。
Analysis of Convariance (2020年1月13日)
总思路
Mslab @ TianjinUniv
在观测值中去除协变量的影响之后，应用方差分析
于是，我们用协变量对观测值进行修正，去掉“遗传”因素
Y i(ja)d Y jij(X ij X ) u ti e ij
协变量修正后的 观测值
Mslab TianjinUniv
协方差分析
Analysis of Covariance
第七章协方差分析
相应的总体相关系数ρ 可用x与y的总体标
准差 x 、 y ，总体协方差COV(x,y)或 xy 表
示如下：
CO(Vx,y) xy xy xy
（10-4）
均积与均方具有相似的形式 ， 也有相似的
性质。在方差分析中，一个变量的总平方和与
自由度可按变异来源进行剖分，从而求得相应
的均方。统计学已证明：两个变量的总乘积和
（covariance），记为COV(x,y)或 xy 。统 计学证明了，均积MPxy是总体协方差COV(x,y) 的无偏估计量，即 EMPxy= COV(x,y)。
于是，样本相关系数r可用均方MSx、MSy，
均积MPxy表示为：
r MPxy MSx MSy
（10-3）
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在分析阶段控制混杂因素的方法：
1、采用分层分析：如把年龄分组，再比较 同一年龄组的正常体重与超重组有无差别。 （适用：计量、计数资料）
2、协方差分析（适用：计量资料）
3、多因素分析（适用：计量、计数资料）
协方差分析(analysis of covariance，ANCOVA)
将线性回归与方差分析结合起来，检 验两组或多组修正均数间有无差异的一种 统计方法，用于消除混杂因素对分析指标 的影响。
Yijuti eij
第i组第j个观 测值
一般均值
第i组的组效 应
随机误差
方差分析的前提是除随机误差外，水平变量是影响观测值的唯一变量
下面我们再看协方差分析数据结构（单因 素完全随机设计试验资料的协方差分析）：
观测值=一般均值+水平影响+协变量影响+随机误差
Y ij u y tie (X ij u x )ij
方差分析与协方差分析
方差分析方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。
造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
方差分析的作用一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。
方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。
方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。
对变差的度量，采用离差平方和。
方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。
经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等。
若要得到各组均数间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均数的两两比较。
方差分析的分类及举例一、单因素方差分析（一）单因素方差分析概念理解步骤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。
单因素方差分析的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。
单因素方差分析的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=S SA+SSE。
统计学中的方差分析和协方差分析的比较
统计学中的方差分析和协方差分析的比较在统计学中，方差分析和协方差分析是两种常用的数据分析方法。
它们都用于研究变量之间的关系和差异，但在方法和应用上存在一些不同之处。
本文将对方差分析和协方差分析进行比较，以帮助读者更好地理解它们的作用和适用范围。
一、方差分析方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是一种用于比较两个或多个组之间差异的统计方法。
它通过分解总方差为组内方差和组间方差来判断组间差异是否显著。
方差分析常用于实验设计和观察研究中，可以帮助研究者确定不同因素对变量的影响以及各组之间的差异。
方差分析的基本假设是各组样本来自于正态分布的总体，并且具有方差齐性。
方差分析用F统计量来检验组间差异的显著性，即比较组间方差与组内方差之间的比值。
如果F值显著大于某个临界值，就可以得出组间存在显著差异的结论。
方差分析有几个重要的方面需要注意：1. 方差分析可以应用于多个组别之间的比较，例如比较不同药物对疾病治疗效果的差异。
2. 方差分析可以通过引入可控变量作为协变量，来消除因变量与协变量之间的关联性对分析结果的潜在影响。
3. 方差分析可以通过进行多重比较来对不同组别进行两两比较，以确定具体差异出现在哪些组别之间。
4. 方差分析的结果可以用于确定是否拒绝原假设，即不同组别间不存在显著差异。
二、协方差分析协方差分析（Analysis of Covariance，简称ANCOVA）是一种结合了方差分析和线性回归的统计方法。
它用于比较两个或多个组别的均值差异，并控制一个或多个连续型变量（协变量）的影响。
与方差分析相比，协方差分析在消除协变量对因变量的影响方面更具优势。
协方差分析假设各组样本来自于正态分布的总体，并具有方差同质性。
它通过建立一个线性回归模型，将协变量的影响从因变量的变异中剥离出来，然后再进行组间差异的比较。
协方差分析的主要目的是确定组间均值存在显著差异，而不是探索协变量和因变量之间的关系。
方差分析与协方差分析
方差分析方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。
造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
方差分析的作用一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。
方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。
方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。
对变差的度量，采用离差平方和。
方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。
经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等。
若要得到各组均数间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均数的两两比较。
方差分析的分类及举例一、单因素方差分析（一）单因素方差分析概念理解步骤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。
单因素方差分析的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。
单因素方差分析的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=S SA+SSE。
第6章spss方差分析(共39张PPT)
因sp为he当ric一ity个）I因n，变c否l量则u被应d重校e复正i测n。量te几r次c，ep从t而i同n一m个体o的d几e次l 观-在察结模果间型存在中相关包，这括样就截不满距足独。立若性的能要求确，但定要求回满足协方差矩阵的球形性（ 归线不通过原点，则不选此项。 01，说明模型有统计学意义。
控制因素，可多 个
随机因素，不是 必需
协变量-用于去除该变量对因变量 的影响 ，协方差分析用
5
异方差时，将选入变量用加权最小二乘 法估计模型参数，协方差分析用
【Model按钮】:
Full factorial 全模型，包括所有因素的主效应、交互效应、协变 量主效应等。是系统默认的模型。
Custom 自定义模型。用户可以选择实验中感兴趣的效应 。
6
Factors&covariate-框中所列出的是主对话框中所选的因素：包 括固定因素（标F）、随机因素（标R）、协变量因素（标C） 。本例中只含有固定因素。
Build terms：针对所选因素选择不同的效应。 Interaction 指定任意的交互效应； Main effects 指定主效应； All 2-way 指定所有2维交互效应； All 3-way 指定所有3维交互效应； All 4-way 指定所有4维交互效应 All 5-way 指定所有5维交互效应。
Error 误差。其偏差平方和反应的是组内差异。也称组内偏差平方 和。
Total 是偏差平方和，在数值上等于截距+主效应+交互效应+误差
偏差平方和。 Corrected Total 校正总和。其偏差平方和等于校正模型与误差之偏 差平方和之总和。
22
统计学中的方差分析和协方差矩阵
统计学中的方差分析和协方差矩阵统计学中，方差分析和协方差矩阵是两个重要的概念。
它们在数据分析和推断过程中扮演着关键的角色。
本文将对方差分析和协方差矩阵进行详细的介绍和解释。
一、方差分析方差分析是一种统计方法，用于比较不同组或处理之间的平均值是否存在显著差异。
它基于一个重要的统计量——F统计量。
方差分析可以分为单因素方差分析和多因素方差分析两种类型。
在单因素方差分析中，我们只考虑一个因素对于不同组之间的影响；而在多因素方差分析中，我们考虑多个因素对于不同组之间的影响。
方差分析的基本假设是各组数据满足正态分布和方差齐性的条件。
通过计算组间平均平方与组内平均平方的比值，得到F统计量。
如果F 统计量的值较大，则说明不同组之间的平均值存在显著差异。
方差分析有很多实际应用，例如医学研究中比较不同药物对病人治疗效果的影响，教育研究中比较不同教学方法对学生学习成绩的影响等。
它能够帮助我们理解不同因素对于不同组之间的差异产生的原因，为决策提供科学依据。
二、协方差矩阵协方差矩阵是描述多个变量之间关系的一种方法。
它衡量了不同变量之间的线性关系强度和方向。
协方差矩阵是一个对称矩阵，其中对角线上的元素是各个变量自身的方差，而非对角线上的元素是两个变量之间的协方差。
协方差的正负号表示两个变量之间的线性关系方向，正协方差表示正相关，负协方差表示负相关。
协方差矩阵的计算可以通过样本数据来进行估计。
通过样本数据得到的协方差矩阵可以用来评估变量之间的相关性，从而帮助我们理解变量之间的关系。
协方差矩阵还可以用于主成分分析和线性判别分析等数据降维方法。
协方差矩阵在金融学、经济学、社会科学等领域有广泛的应用。
例如在金融领域，协方差矩阵可以用来评估不同资产之间的相关性，从而帮助投资者进行风险管理和组合优化。
结论方差分析和协方差矩阵是统计学中两个重要的概念。
方差分析用于比较不同组之间的平均值差异，而协方差矩阵用于描述多个变量之间的关系。
它们在数据分析和推断过程中能够帮助我们深入理解数据背后的规律和关联性，从而为决策提供科学依据。
方差分析与协方差分析
方差分析的前提条件
(1)每个水平下的因变量应当服从正态分布。方差分析对分布 假设有稳健性(robust)，即正态性不满足时，统计结果变化 不大，因此一般并不要求检验总体的正态性。 (2)变异可加性。各因素对离差平方和的影响可以分割成几个 可以加在一起的部分。（多因素） (3)独立性。观察对象是来自所研究因素的各个水平之下的独 立随机抽样
不同颜色带来不同的销售量 随机性差异：由于抽选样本的随机性而产生的差异，例如，
相同颜色的饮料在不同的商场销售量也不相同。
方差分析的基本思想(单因素)
组间变异 组内变异
总变异
▪ 组内只包含随机误差 ▪ 组间既包括随机误差，也包括系统误差
9
组间变异＞组内变异
BX A
●●●●●●
X1
●●●●●●
X2
●●●●●●
方差来源 平方和 自由度 均方和
因素A 因素B 误差 总和
SS A SSB SSE SST
df A
MS A
SS A df A
df B
MSB
SSB df B
df E
MSE
SSE df E
dfT
F值
FA
MS A MSE
FB
MSB MSE
F 值临介值
F ( a 1 , a 1 b 1) F (b 1 , a 1 b 1)
注意
df E
dfT
df A
fB,
SSE SST SSA SSB
各因素离差平方和的自由度为水平数减一，总平方和的自由度为试验总次数减一 。
双因素（有重复）试验方差分析表
方差来源 平方和 自由度 均方和
F值
F 值临介值
因素A 因素B
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方差分析分类之二
• 一般方差分析：因变量是定量变量，自变量是定类数据 • 协方差分析：将很难控制的因素作为协变量，在排除协变
量影响的条件下，分析控制变量对观察变量的影响，从而 更加准确地对控制变量进行评价。协变量一定要是连续数 值型。 • 非定量方差分析：因变量为定序变量
方差不齐
若方差齐性的假定不满足，可考虑如下策略： a.检查某些表现“特殊”的观测值，看能否将其剔除， 用剩下的数据进行方差分析。 b.使用无方差齐性假设的多重比较方法。 c.数据变换，用变换(平方根变换、对数变换等)后的数 据进行方差分析。正态性转换。 d. 非参数检验
模型与假设
• 模型表达式（单因素）
的概率是0.95时的误差为：1-0.956 =0.265。
方差分析概念
• 第一类因素：可以控制的控制因素 • 第二类因素：不能控制的随机因素 • 受前两类因素影响的事物为观察变量 • 方差分析目的：分析控制变量的不同水平是否对观察变量
产生了显著影响，检验各个水平下观察变量的均值是否相 等
方差分析分类之一
关联强度 (strength of association)与效应 值 (effect size)的度量
实验处理引致的效应的大小或者数据的变异有多少部分是由 实验处理造成的。
• Eta平方 • 净(偏)Eta平方 • Omega平方
• Cohen's f
（具体内容见附录）
双因素（无交互作用）试验的方差分析表
方差分析和协方差分析
第5组
• 在针对连续变量的统计推断方法中，最常用的有t 检验和 方差分析两种
• 四种不同的颜色包装对饮料销售量的影响（四个水平，分 类变量）
• 两两t 检验？
不能做t 检验
• 如果有K(K≥3)个平均数，若用两两比较的方法来检验，则 需作K(K-1)/2次检验，不但程序繁琐，而且相当于从t 分 布中随机抽取多个t 值，其落在大于临界值的范围内的概 率大大增加，犯Ⅰ类错误的概率大大增加：如6次检验H0
A BX
●● ●
●
●●
X1
●
●● ● ●
●
●●
●
X2
●●
●
X3
●● ●
●●
●
●
●
X4 ●
X5
●● ●
单因素方差分析逻辑与步骤 (One-Way ANOVA)
• 前提假设 • 模型与假设
• 平方和的分解与F 检验
• 多重比较(事后检验) • 关联强度与效应值
方差分析的前提条件
(1)每个水平下的因变量应当服从正态分布。方差分析对分布 假设有稳健性(robust)，即正态性不满足时，统计结果变化 不大，因此一般并不要求检验总体的正态性。 (2)变异可加性。各因素对离差平方和的影响可以分割成几个 可以加在一起的部分。（多因素） (3)独立性。观察对象是来自所研究因素的各个水平之下的独 立随机抽样
注意 d f E d f T d f A f B ,S S E S S T S S A S S B
各因素离差平方和的自由度为水平数减一，总平方和的自由度为试验总次数减一 。
相同颜色的饮料在不同的商场销售量也不相同。
方差分析的基本思想(单因素)
组间变异 组内变异
总变异
▪ 组内只包含随机误差 ▪ 组间既包括随机误差，也包括系统误差
9
组间变异＞组内变异
BX A
●●●●●●
X1
●●●●●●
X2 ●●●●●● X3 ●●●●●● X4 ●●●●●● X5
组间变异＜组内变异
统计技术分类图
因变量
非定量因变量
定量因变量
非定量方差分析
一个因变量
多个因变量
一个自变量
多个自变量
多变量方差分析
二分变量
多分变量
定类
定类和定距
定距
T检验
单因子方差分析
N因子方差分析
协方差分析
回归分析
方差分析原理
• 目的：通过方差的比较来检验各个水平下的观察值的均值 是否相等
• 观察值差异：观察值存在差异，差异的产生来自两个方面。 系统性差异：由控制变量的不同水平造成的，例如饮料的 不同颜色带来不同的销售量 随机性差异：由于抽选样本的随机性而产生的差异，例如，
方差来源 平方和 自由度 均方和
因素A S S A 因素B S S B 误差 S S E 总和 S S T
d fA
MSA
SS A df A
d fB
MSB
SSB dfB
d fE
MSE
SSE dfE
d fT
F值
FA
MSA MSE
FB
MSB MSE
F 值临介值
F ( a 1 , a 1b 1) F ( b 1 , a 1b 1)
(4)方差齐性(homogeneity of variance)，也称变异的同 质性，各个水平下的总体具有相同的方差。这是方差分 析一个很重要的前提，因此在进行方差分析之前，应当 进行方差齐性检验。
➢ Bartlett检验法 ➢ Levene F 检验 ➢ 最大方差与最小方差之比<3，初步认为方差齐同。
nk 1
确定P 值，做出统计推断
如果均值相等， F=MSA/MSE1
不能拒绝H0
拒绝H0
0
F
F(k-1,n-k)
F 分布
事后比较 (posteriori/பைடு நூலகம்ost hoc comparison)
• F 检验显著说明各组均值并不相同(至少两组不同)，但不
能回答到底哪几组不同。
• 通过对各组均值之间的配对比较来进一步检验到底哪些均 值之间存在差异。
• 方法众多，不下20种。
均数两两比较方法
LSD法：最灵敏，会犯假阳性错误； Sidak法：比LSD法保守； Bonferroni法：比Sidak法更为保守一些；常用 Scheffe法：多用于进行比较的两组间样本含量不等时； Dunnet法：常用于多个试验组与一个对照组的比较； S-N-K法：寻找同质亚组的方法； Turkey法：最迟钝，要求各组样本含量相同； Duncan法：与Sidak法类似。
Y=μ+a+e
• 建立假设，确定检验水准
H 0:12 k
H 1 : k组总体均数不全相等。
0.05;0.01
方差分析表
组间变异体现了因素A的效应，组内变异则被视作误
差。
来源 平方和 自由度 均方 F 值 P 值
组间 SS A 组内 SS E
k 1
MS A MS A
MS E k(n 1) MS E
总和 SS T