卫生统计学方差分析详解演示文稿

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医学统计学第三章--方差分析1(1)PPT课件

医学统计学第三章--方差分析1(1)PPT课件

【Contrast钮】用于 对精细趋势检验和精 确两两比较的选项进 行定义,较少使用。
点击“Post Hoc”钮
【Post Hoc Multiple Comparisons对话框】 用于选择进行各组间 两两比较的方法
【Equal Variances Assumed复选框组】 当各组方差齐时可用 的两两比较方法 (14种)
点击“Option”钮
【Statistics复选框组】 常用 【Descriptive】 统计描述 【Homogeneity-of-variance】
方差齐性检验。
【Means plot复选框】用各组均数
做图,以直观的了解它们的差异。

【Missing Values单选框组】
定义分析中对缺失值的处理方法
因素: 在试验过程中,影响试验结果的条件叫做 因素(因子) 常用大写字母A , B , C 表…示。
水平: 把因素在试验中可能处的状态称做因素的 水平.常用表示该因素的字母加上足标表示。
方差分析的适用范围
在生产和科学实验中,影响结果的因素 往往有很多。要知道哪个因素对结果有 显著的影响时用方差分析。
常用:LSD、 S-N-K Bonferroni、 Turkey、 Sheffe、 Dunnett方法。
勾选“LSD”,点击 “Continue”返回 【Equal Variances Not Assumed复选框组】
当各组方差不齐时可用的两两比较方法,共有4种.
(一般认为“Game-Howell”方法较好,但由于统计学对 此尚无定论,所以建议方差不齐时使用非参数方法。)
成两组,乙( LBP治疗组)12只,丙(戒酒组)12只,8周后测

GSH值,问三种处理方式大鼠的GSH值是否相同。

第七章方差分析基础《卫生统计学》课件

第七章方差分析基础《卫生统计学》课件

方差分析简述方差分析也是统计检验的一种。

由英国著名统计学家:R.A.FISHER推导出来的,也叫F检验。

190240290340分组正常钙组中剂量钙(1.0%)高剂量钙(1.5%)1X 2X 3X X(2) 计算检验统计量可根据表7-5的公式来计算出离均差平方和、自由度、均方和F值。

从已知正态总体N(10,52)进行随机抽样,共抽取了k=10组样本,每组样本的样本含量n i=20,可算出各组的均数和标准差,得表7-7的结果。

如果采用t检验作两两比较,其比较次数为(1)10(101)45 222k k km⎛⎫--====⎪⎝⎭从理论上讲10个样本均来自同一正态总体N(10,52),应当无差异,但我们用两样本t检验时,已经规定犯第一类错误的概率不超过α=0.05,本次实验实际犯第一类错误的频率为5/45≈0.11,显然比所要控制的0.05要大。

因此不能直接用前面学过的两样本t检验对多样本均数作两两比较,而应采用专用的两两比较的方法。

(2) 计算检验统计量首先将三个样本均数由大到小排列,并编组次:, =11()2A B A B A B X X A BX X X X q S MS n n νν---==+误差误差(3) 确定值并作出推断结论自由度ν误差和对比组内包含组数a查附表4的q界值表得q界值,将算得的q值与相应q界值进行比较得各组的p值。

(3) 确定P值并作出推断结论自由度ν误差和实验组数 (不含对照组)查附表5.2的Dunnett –t(q, )界值表,得q,临界值,用计算得到的q,与临界值进行比较,得P值 。

(2) 计算检验统计量=11()A B A B A B X X A BX X X X t S MS n n νν---==+误差误差。

卫生统计学第六章-方差分析

卫生统计学第六章-方差分析

谢谢!
27
SS 组内 SS 总 SS 组间
组内 N k
平均变异
MS组间
=
SS 组间
组间
MS组内 =
组内
SS组内
14
变异分解
SS总
SS组间 SS组内
方差分析表
变异来源
SS
MS
F

X
2
( X
N
)2
N-1
组间
(
j
X ij )2 (
i
ni
X )2 N
SS k-1
MS 组间 组间
组间
MS 组内
组内
方差分析表
变异来源 SS DF MS F值 P值 组间 119.8314 2 59.916 14.32 <0.05 组内 112.9712 27 4.184
总变异 232.8026 29
18
3.求 P 值,下结论。
按=0.05水准,拒绝H0,接受H1,认为三组
的差异具有统计学意义(统计结论),不同时期切 痂对大鼠肝脏的ATP平均含量有影响,以B组最 高,其次为A组,C组最低(专业结论)。
完全随机设计资料的方差 (one-way ANOVA)
one-way ANOVA
完全随机设计(completely random design) 只设计一个处理因素,该因素有两个或两 个以上水平,采用完全随机的方法直接将 受试对象分配到各个处理水平组。各处理 水平组例数可以相等也可以不等。
表1 大鼠烫伤后肝脏ATP的测量结果(mg)
从正态分布总体的随机样本
例1中每个组测得的ATP含量服从正态分布
3. 方差齐性 ( homoscedasticity )

医学统计学第九章方差分析课件PPT

医学统计学第九章方差分析课件PPT

17.40
25.61 19.12
21.36
19.53 15.31
21.75
12.65
19.47
18.48
15.51
19.83
10.86
23.12
27.81
19.22
21.65
19.22
16.32
16.72
20.75
27.90
22.11
11.74
13.17
24.66
17.55
14.18
19.26
16.52
SS组间 SS B ni ( X i X )
i 1
k
2
组间 k 1
2.组间变异:各组均数与总均数的离均差平方和,反
映处理因素的作用和随机误差的影响
SS组间 21(9.1952 6.8650)2 19(5.8000 6.8650)2 20(5.4300 6.850)2 176.7612
MS 909.8723 / 57 15.9627
三种变异的关系:
SS总 SS组间 SS组内
总 组间 组内
检验统计量:
MS组间 F , 1 组间 , 2 组内 MS组内 如果 1 2 k ,则 MS 组间 ,MS 组内 都为
进行多次(k)假设检验,犯第一类错误的概率: 1-(1-)k 组数为4, k=6, 1-(1-0.05)k=0.2649 组数为5, k=10, 1-(1-0.05)k=0.4013 组数为6, k=15, 1-(1-0.05)k=0.5400
第九章 方差分析
analysis of variance, ANOVA
1412ff100806040200?1?1?2?5?1?5?2?5?1?10?2?1012f34f分布曲线0变异分解c??xn2完全随机设计资料的方差分析表变异来源总变异自由度n1k1ssms2f?x?c2组间?nixi?xiss组间?组间ss组内ms组间ms组内组内nkss总?ss组间?组内引例某医生为研究一种四类降糖新药的疗效以统一的纳入标准和排除标准选择了60名2型糖尿病患者按完全随机设计方案将患者分为三组进行双盲临床试验

卫生统计学课程第九篇方差分析

卫生统计学课程第九篇方差分析

添加标题
原假设和备择假设,并进行假设 检验。
结果解释:根据方差分析的结果, 解释各组之间的差异是否具有统 计学显著性。
05
方差分析的实例解析
实例选择与数据来源
实例选择:选择具有代 表性的数据集
数据来源:确保数据真 实可靠,避免数据污染
数据量:样本量要足够 大,以提高分析的准确
模型建立
确定研究因素和水平
收集数据并整理
确定实验设计和样本量
建立方差分析模型并进行 统计分析
模型检验
方差分析的前提假设 模型拟合度检验 模型诊断与检验 模型预测与评估
结果解释与推断
描述性统计:对数据进行描述性 统计,包括平均数、标准差等。
方差分析:利用方差分析的方法, 比较不同组之间的差异。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
农业试验:分析不同品种、肥料 等对农作物产量的影响
市场调研:比较不同地区、不同 营销策略对销售额的影响
03
方差分析的数学模型
方差分析的数学表达
方差分析的基本思想是通过数学 模型将不同组别的数据转化为可 比较的形式,从而进行统计分析。
在方差分析中,因变量的变异被分 解为组间变异和组内变异,组间变 异反映了不同组别之间的差异,组 内变异则反映了随机误差。
方差分析与相关分析的比较
目的:比较方差分析和相关分析的异同点
方差分析:用于比较不同组之间的差异,要求数据满足独立性、正态性和方差齐性
相关分析:用于研究变量之间的相关关系,不要求数据满足独立性、正态性和方差 齐性
适用范围:方差分析适用于组间比较,相关分析适用于变量间关系研究
感谢您的观看
汇报人:XX
方差分析的基本假设 方差分析的数学模型 方差分析的数学推导过程 方差分析的数学意义

医学统计学(课件)方差分析

医学统计学(课件)方差分析

要点二
原理
通过将因变量和协变量之间的关系线 性化,进行线性回归分析,并控制其 他因素的影响。
要点三
应用
医学研究中用于研究疾病与基因型、 环境因素之间的关系,社会科学中用 于研究收入和教育水平的关系等。
多重比较方法
01
定义
多重比较方法是方差分析的一种补充 方法,用于比较多个组之间的差异。
02
原理
通过比较每个组与对照组或其他组之 间的差异,推断各组之间的差异是否 具有统计学显著性。
重复测量方差分析
定义
重复测量方差分析是方差分析的另一种拓展,用于比较多次测量或重复观测的差异。
原理
通过将多次测量视为不同的观察对象,对测量误差进行控制和调整。
应用
医学研究中常用于比较不同治疗方案的效果,以及社会科学中研究时间序列数据的变化等。
协方差分析
要点一
定义
协方差分析是方差分析与其他统计方 法的结合,通过控制一个或多个协变 量对因变量的影响。
偏度检验
检查数据分布的偏斜程度。
峰度检验
检查数据分布的峰态。
正态性检验
通过图形和统计量判断数据是否符合正态分布。
方差齐性检验
• 方差齐性检验:通过Levene's Test或Bartlett's Test检验各组方差是否相等。
主效应检验
将数据按照分组变量进行分组,并 对每个分组变量的平均值进行计算 。
方差分析还可以与其他统计方法结合 使用,例如与回归分析结合可进行协 方差分析和混合线性模型分析等。
02
方差分析基本原理
数学模型
数学模型的假设
假定每个总体均数之间有差异,且每个总体均数与模型中其他变量的关系已知。

卫生统计学第六章方差分析详解演示文稿

卫生统计学第六章方差分析详解演示文稿

三、方差分析的基本思想: 总变异可分解为组间变异和组内变异两个部
分,相应的总自由度也分解为组间自由度和 组内自由度。如果各样本均数来自同一总体, 即各组之间无差别,则组间变异和组内变异 均只反映随机误差,这时若计算组间均方与 组内均方的比值,F=MS组间/MS组内,应接 近1。反之,若各样本均数不是来自同一总 体,组间变异较大,F值将明显大于1。要大 到多大程度才有统计学意义?
第七页,共37页。
基本思想:根据资料变异的不同来源,将全 部观察值总的离均差平方和和自由度分解为 两个或多个部分,除随机误差外,其余每个 部分的变异可由某个因素的作用(或某几个因 素的交互作用)加以解释,如各组均数间的变 异SS组间,可由处理因素的作用加以解释, 通过比较不同变异来源的均方,用F分布作 出统计推断,从而了解该因素对观察指标有 无影响。
中1指分子均方的自由度, 2为分母均方的 自由度。F=11.164>F0.01(3,16)=5.29,故 P<0.01。认为四组均数间差别有高度统计学 意义
第十三页,共37页。
各组样本含量相等和各组样本含量不等时, 计算的基本方法完全一样,只是在计算l组间 时有所不同,相等时将ni直接用n计算即可。
4、求l日期 5、求l防护服 6、求l误差 7、自由度:总格子数减1为总变异自由度,
第十五页,共37页。
2、此外,同一受试对象不同时间点上的观 察,或同一样本给予不同处理的比较,亦当 作随机区组设计进行分析。
3、由于区组内个体特征比较一致,减少了 个体间变异对结果的影响,统计效率高,易 检出组间的差别。
4、用两因素方差分析two-way ANOVA,两 因素指研究因素和区组因素。研究因素有k 个水平,共n个区组。
4、三种变异的关系

医学统计学(方差分析)教案.ppt

医学统计学(方差分析)教案.ppt
(1-0.05)3=0.857
精选文档
10
四均数比较作6次 (1-0.05)6=0.735 五均数比较作10次 (1-0.05)10=0.599 六均数比较作15次 (1-0.05)15=0.463 鉴于以上的原因,对多组均数的比较问题
我们采用方差分析
精选文档
11
二、单因素方差分析的基本思想
例1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康 人的血磷值(mmol/L)如下,问该地急性克 山病患者与健康人的血磷值是否不同?
精选文档
16
直观意义
SS组间
检验统计量
F
MS组间 MS组内
(k 1) SS组内
(N k)
F统计量具2个自由度: v1, v2
精选文档
17
F
MS组间 MS组内
=11
H
成立时
0
H1成立时
如果两组样本来自同一总体,即克山病患者与 健康人血磷值相同,则理论上F应等于1,因为 两种变异都只反映随机误差。由于抽样误差的 影响,F值未必是1,但应在1附近。若F较小, 我们断定2组均数相同,或者说来自同一总体, F较大,推断不是来自同一总体。
基本思想:先假设(H0)各总体均数全相等;将总变 异SS总,按设计和资料分析的需要分为两个或多个组 成部分,其自由度也相应地分为几个部分,以随机误 差为基础,按F分布的规律作统计推断。
精选文档
9
一、方差分析的意义
前一章介绍了两个样本均数比较的假设检 验方法,但对于3个、4个、5个均数或更多个的 比较,t检验或u检验就无能为力了,或许有人会 想起将几个均数两两比较分别得到结论,再将结 论综合,其实这种做法是错误的。试想假设检验 时通常检验水平α取0.05,亦即弃真概率控制在 0.05以内,但将3个均数作两两比较,要作三次 比较,可信度成为

最新医学统计学方差分析教学讲义ppt

最新医学统计学方差分析教学讲义ppt

表5.2 方差分析
来源 SS
ν MS
F
组间 1523.81 2 761.91 18.33
组内 748.00 18 41.56
总 2271.81 20
P <0.01
随机区组设计资料的方差分析(双因素方差分析)
例5.2 某研究者把24名贫血患儿按年龄及 贫血程度分成8个区组(b=8),每一区组中三 名儿童用随机的方式分配A、B和C三种不同的 治疗方法(处理组)。治疗后血红蛋白含量的 增加量(g/L)如下表,问:
医学统计学方差分析
第四章 方差分析
Analysis of variance ANOVA
第四章 方差分析
•方差分析的基本思想
•应用及资料要求 • 完全随机设计资料的方差分析 •随机区组设计资料的方差分析 •拉丁方设计资料的方差分析 •交叉设计资料的方差分析 •多个样本均数间的多重比较 •析因设计资料的方差分析 •正交设计资料的方差分析 •多元方差分析 •常用的数据转换方法 •课堂讨论
治疗一个月后,血红蛋白的增加克数如下表,问三种治疗方案对婴
幼儿贫血的疗效是否相同?
表 5 .1 三 种 方 案 治 疗 后 血 红 蛋 白 增 加 量 ( g / L )



24
20
20
36
18
11
25
17
6
14
10
3
26
19
0
34
24
-1
23
4
5
合计
n
7
6
8
21
Σ jΧ
182
108
48
338
Σ jΧ 2
方差分析的基本思想

医学统计学方差分析课件

医学统计学方差分析课件

协方差分析
实验设计
协方差分析用于研究两个独立变量对因变量的影响,同时控制一个或多个协变量对结果的影响。
数据要求
各组样本量需相等,且满足方差齐性和正态性假设。
统计软件实现
一般使用SPSS、SAS、R等统计软件进行计算和分析。
01
02
03
区别
方差分析主要研究独立变量对因变量的影响,而相关性分析主要研究两个变量之间的相关关系;方差分析需要满足随机化和对照原则,而相关性分析不需要;方差分析可以控制协变量对结果的影响,而相关性分析不能。
方差分析的基本思想是将数据的总变异分解为不同来源的变异,包括组间变异和组内变异。
组间变异是由于不同因素或分组的影响导致的,可以用方差来度量;组内变异是由于随机误差或其他未知因素导致的,可以用组内均方来度量。
方差分析的目的是比较不同因素或分组对因变量的影响是否显著,即组间变异与组内变异之间的差异是否有统计学意义。
方差分析在药物疗效研究中的应用
总结词
医学遗传学研究中应用方差分析可以研究基因型与表型之间的关系,分析遗传因素对疾病等表型特征的影响。
详细描述
通过收集患者的基因型和表型数据,研究人员可以使用方差分析来比较不同基因型患者之间的表型特征是否存在显著性差异。例如,研究人员可以比较不同基因型精神分裂症患者的症状严重程度是否有所不同。
效应大小
效应大小是指各因素对结果的影响程度。在方差分析中,应注意效应大小的评估,以便更好地了解各因素对结果的贡献程度。通常,可以通过计算因素贡献率、标准化均方差等指标来评估效应大小。
样本量大小与效应大小
VS
在方差分析中,如果因素水平存在差异,会对结果产生影响。因此,需要对因素水平进行调整,以消除其对结果的影响。例如,可以通过采用配对或配伍设计来平衡各组间的因素水平。

医学统计学(课件)方差分析

医学统计学(课件)方差分析
医学统计学(课件)方 差分析
汇报人:
日期:
目录
• 方差分析概述 • 方差分析的数学模型与步骤 • 方差分析在医学中的应用 • 方差分析的局限性及注意事项 • 方差分析的软件实现 • 方差分析案例解析
01
方差分析概述
定义与原理
方差分析(ANOVA)是一种统计方法,用于比较三个或更多组间的均值差异,以此确定因素对 因变量的影响。
案例三
总结词
通过方差分析,可以比较不同品牌疫苗接种后不良反 应发生率的差异,为选择安全可靠的疫苗提供参考。
详细描述
在疫苗接种研究中,不同品牌疫苗接种后不良反应发 生率可能存在差异。方差分析可以用于比较不同品牌 疫苗接种后不良反应发生率的差异,以评估不同疫苗 的安全性。结果可以为疫苗选择提供参考依据,以最 大程度地减少不良反应的发生。
VS
例如,研究不同治疗方案对某疾病患 者疗效的影响、不同地区居民收入差 异等。
02
方差分析的数学模型与步骤
数学模型
方差分析(ANOVA)的数学模型
F = MS组间 / MS组内。其中,MS组间是各组间的均方,MS组内是各组内的均方。
方差分析的基本思想
将总的变异分解为组间变异和组内变异两部分,并计算它们的比值,即F值。
03 多重比较
在多个因素之间进行多重比较,确定各因素之间 的差异以及治疗效果的差异。
方差分析的局限性及注意事
04

样本量与效应指标的选择
样本量
方差分析对样本量有一定的要求,过小的样本量可能导致统计结果不稳定。在实验设计时,应充分考虑样本量对 结果的影响,并合理选取样本量。
效应指标
方差分析主要关注多个组间的均值差异,因此应选择合适的效应指标,如均数、中位数等,来反映各组的平均水 平。

卫生统计学-潘海燕 卫统9 方差分析

卫生统计学-潘海燕 卫统9  方差分析
理论上若处理因素无效应,F=1 反之,若处理因素有效应,则组间变异不仅反映随 机误差,还包括处理因素的效应,此时组间均方应明 显大于组内均方,即F>1。
2019/9/18
13
– F值要大到何种程度才有统计学意义呢?或者 说,F值要大到何种程度才能认为各组均数间 的差异是由处理因素引起而非随机误差呢?
2019/9/18
10
– 组内变异(variation within groups)
• 各组内观察值亦大小不等,这种变异称为组内 变异,组内变异仅反映随机误差,故又称误差 变异。其大小可用各组内每个测量值与该组均 数的离均差平方和表示,记为SS组内。
S S 组 内 ( x i j x i ) 2 组 内 ( n i 1 ) N k
– 检验统计量t值的计算公式为:
txAxB xAxB
SxA xB
M S误 差 (n 1 An 1 B)
误 差
(9 -1 1 )
2019/9/18
41
2019/9/18
42
2019/9/18
43
2019/9/18
44
第五节 交叉设计的方差分析
• 交叉设计(cross-over design)
2019/9/18
32
第四节 多个样本均数的两两比较
– 如果要进一步判断三组中究竟哪两组总体均数 有差别,需要在前述方差分析的基础上进行多 个样本均数的两两比较,而不能直接用t检验进 行比较。
2019/9/18
33
– 如果将上述资料用t检验进行两两比较,需进行 3次t检验。
• 若检验水准为0.05,则每次检验判断正确的概率 为0.95,根据概率乘法法则,全部判断正确的概 率为0.953=0.857,犯Ⅰ类错误的概率为
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➢ ANOVA变异的分解
变异分解 SST = SS A + SSB + + SSe
νT = νA + νB ++ νe
构造检验统计量 F = MS因素 MS 误 差
总变异(total variation) 以完全随机设计为例
∑∑ ∑ ∑ SS总
(xij - x)2 x2 - ( x)2 / N
H0 : 1 2 3 H1 : 1, 2 , 3 不等或不全相等 a=0.05
2.计算检验统计量F值
SS总 S2(N -1) 0.326 0 (24 -1) 7.498 总 24 1 23
SS组间 ni (xi x )2 i 8(3.8125-4.2458)2 8(4.2375 4.2458)2 8(4.6875 4.2458)2
i1 j 1
∑x2 - C
[C (∑x)2 / N ]
总 N -1
组间变异(variation between groups)
SS组间 ni (xi x)2
i
组间 k 1
引起原因: 1.处理因素 2.随机误差(个体差异和测量误差)
组内变异(variation between groups)
A营养素 62.1 53.2 71.2 41.3 50.4 42.5 52.6 49.8 62.6 48.3 10
53.400 87.893
可以采用方差分析的方法进行分析
第一节 ANOVA基本思想和应用条件
基本概念的复习
方差: 2 X - 2 ,S 2 X X 2
N
n 1
离均差平方和(sum of square,SS):
SS X X 2
自由度: n 1
均方(mean square,MS):即方差
➢ANOVA的概念
ANOVA,变异数分析,最早由英国 著名统计学家R.A.Fisher提出,又称 F检验,是推断两个或多个总体均数 是否相同的统计分析方法。
表9-2 三组大鼠的全肺湿重(g)
甲组
4.2
3.3
3.7

察 xij

4.3 4.1
3.3
3.5
4.1
ni 8
xi 3.8125
Si 2 0.1698
乙组 4.5 4.4 3.5 4.2 4.6 4.2 4.1 4.4 8 4.2375
a
0
F
Fa(k-1,n-k)
F 分布
➢ ANOVA应用条件
各观察值相互独立(独立性) 各样本来自正态分布总体(正态性) 各个样本的总体方差齐(方差齐性)
第二节 完全随机设计的 ANOVA
完全随机设计(completely random design)
又称成组设计,按随机化原则将受试 对象随机分配到某一研究因素的多个水平 中去,然后观察实验效应。其目的都是推 断不同水平下各组均数之间的差别是否有 统计学意义。
∑∑ SS组内
(xij - xi )2
i1 j1
组内 N - k
引起原因: 随机误差(个体差异和测量误差)
三种变异及相应自由度的关系为
SS总 SS组间 SS组内
总 组间 组内

构造检验统计量F
F SS组间 / 组间 MS组间 SS组内 / 组内 MS组内
处理组间差异 随机误差 随机误差
查附表7(F界值表), P<0.01。按
a 0.05水准,拒绝H0,接受H1,差异有 统计学意义,可认为不同粉尘环境影响大 鼠的全肺湿重。
第三节 随机区组设计的 ANOVA
表9-6 3种营养素喂养小白鼠所增体重(g)方差分析计算表
区组 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
ni xi
Si 2
3.063
组间 3 1 2
SS组内 SS总 SS组间 7.498 3.063 4.435
组内 24 3 21
表9-4 方差分析结果
变异来源 组间 组内 总
SS 3.063 4.435 7.498
MS
F
P
2 1.532 7.250 <0.01
21 0.211
23
3.确定P值,做出统计推断
请思考以下问题
①该 实 验 属 何 种 设 计 方 案 ? 处 理 因 素是什么?有几个水平?观察指 标是什么?
②能否采用 t 检验比较不同作业环境 中的大鼠全肺湿重是否有差异?
对于小样本多组均数的比较不能采用t检 验进行两两比较
原因: • 割裂整体设计,只见树木,不见森林 • 增大一型错误的概率
表9-3 完全随机设计方差分析计算公式
变异来源
SS
ν MS
组间(处理)
ni (xi x )2
i
k-1 SS组间
k 1
组内(误差) SS总 SS组间 或 (ni 1)Si2 N-k SS组内
i
N k
总变异
x2
( x)2
N
N-1
F
MS 组间 MS 组内
【检验步骤】
1.建立检验假设,确定检验水准
统计量F 服 从 F 分布
1.组间无差异,理论上F=1 2.若处理组间有差异,则F>1。是否统计学
意义查方差分析界值表 若F ≥Fα (νTR ,νe ) , 则P ≤0.05 若F < Fα (νTR ,νe ) , 则P > 0.05
如果H0成立, F=MSTR/MSe 1
不能拒绝H0
拒绝H0
0.1170
丙组
合计
5.6
24个观测值 3.6 彼此不同
4.5
5.1 同一组内的 4.9 观测值不同
4.7 4.8 4.3 8 4.6875 0.3469
不同组间的各 个观测值不同
24(N )
x 4.2458
0.3260 S 2
总变异 组内变异 组间变异
各组样本均数差异可能原因:
随机误差:包括抽样误差、测量误差等
卫生统计学方三组大鼠的全肺湿重(g)
甲组 4.2 3.3 3.7 4.3 4.1 3.3 3.5 4.1 乙组 4.5 4.4 3.5 4.2 4.6 4.2 4.4 4.1 丙组 5.6 3.6 4.5 5.1 4.9 4.7 4.8 4.4
即各样本来自同一总体,但由于随 机误差使得样本均数各不相等。
处理因素
即不同的处理(本例为不同的作业 环境)引起不同的作用或效果,导致 各处理组均数不同。
方差分析的基本思路
1.根据实验设计类型将总变异分解; 如完全随机设计:总变异=组内变异+组间变异
2.计算各部分的SS和 ν;
3.计算F值;F MSTR / MSe 4.作出统计推断。
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