第六章 方差分析
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第六章 方差分析
6.2 单因素方差分析
• 解决的问题类型
设有k个教学方案，各个方案的效果如表6.1所示。 问：怎样判断这k个方案的效果是否有显著区别 （均值是否相同）？
所谓的单因素是指只有“方案”这个变量（因素）。 不同方案就是“方案”这个变量的不同取值。这 些不同的“取值”又称为“方案”这个因素的不 同“水平”。
受不同因素的影响，研究所得数据会不同。造成 差异的原因可分为两类：1）随机误差，如测量误差 造成的差异或个体间的差异，称为组内差异；2）实 验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。 方差分析的目的是分析分组的平均数是否相等。 如果相等，说明组间没有差别；如果不相等，说明组 间平均数有差异，这时分组（或处理）是有效的。
但其独特的地方是，它并不直接利用平均数来比 较，而是利用与方差有关的统计指标总变差（SST）、 组间变差（SSB）、组内变差（SSW）的关系来进行 判别。
收 入Biblioteka 男 女Y总=800元
Y女=800元
Y男=800元
收 Y男=1000元 入
男 女
Y总=800元
Y女=600元
收 入 Yi－
男 女
y
Yi－
表 单因素方差分析的已知条件
方案1 方案2 X11 X21 X12 X22 „ „ X1n X2n
„
方案k
„
Xk1
„
Xk2
„
„
„
Xkn
注：表中ni表示方案i的实验个数。
6.2 单因素方差分析实例
P120 研究3个组（分别接受了3种不同的教学方法）在 英语成绩上是否有显著差异，如表6.3所示。 方法1/group1 99 88 79 方法2/group2 70 72 87 方法3/group3 79 56 89
教育与心理统计学 第六章 方差分析考研笔记-精品
第六章方差分析第一节方差分析概述一.方差分析的定义［用途］定义:用途方差分析也称为变异数分析，是在教育与心理研究中最常用的变量分析方法，其主要功能在于分析测量或实验数据中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定测量或实验中因素对反应变量是否存在显著影响。
即用于置信度不变情况下的多组平均数之间的差异检验。
它既可以比较两个以上的样本平均数的差异检验，也可以应用于一个因素多种水平以及多个因素有多种水平的数据分析。
二.方差分析的作用方差分析主要应用于两种以上实验处理的数据分析，同时匕徽两个以上的样本平均数，推断多组资料的总体均数是否相同，也即检验多组数据之间的均数差异是否有统计意义。
在这个意义，也可以将其理解为平均数差异显著性检验的扩展。
当我们用多个t检验来完成这一过程时，相当于从t分布中随机抽取多个t值，这样落在临界范围之外的可能大大增加，从而增加了I型错误的概率，我们可以把方差分析看作t检验的增强版。
方差分析一次检验多组平均数的差异，降低了多次进行两组平均数检验所带来的误差。
在进行方差分析时，设定的假设是综合虚无假设，即假设样本所归属的所有总体的平均数都相等。
如果检验的结果是存在显著性差异，只能说明多组平均数之间存在显著性差异，但是无法确定究竟哪些组之间存在显著性差异，此时需要运用事后检验的方法来确定。
三.方差分析的相关概念一（一）数据的变异（1）变异:统计中的变异是普遍存在的7一般意义上的变异是指标志（包括品质标志和数量标志）在总体单位之间的不同表现。
可变标志的属性或数值表现在总体各单位之间存在的差异，统计上称之为变异,这是广义上的变异，即包括了品质标志和数量标志，有时仅指品质标志和在总体单位之间的不同表现。
注：随机性，即变异性。
（2）组间变异［组间差异］:组间变异表示处理间变异，主要指由于接受不同的实验处理（实验处理效应）而造成的各组之间的变异，可以用两个平均数之间的离差来表示，可将组间离差平方和记为SS AO组间差异可用组间方差来表征，用符号MS B表示。
第六章 方差分析
t 检 验
适用于样本平均数与总体平均数及两样本平 均数间的差异显著性检验。 多个处理平均数的显著 性检验该如何进行呢？
方差分析 ！！！
举例说明
饲喂不同饲料的鱼的增重 （单位：10g）
饲料
鱼的增重（xij）
31.9 24.8 22.1 27.0 27.9 25.7 23.6 30.8 31.8 26.8 27.3 29.0 28.4 27.9 24.9 24.5 35.9 26.2 25.8 28.5
在计算总平方和时，资料中各观测值要受 ( xij x ) 0
i 1 j 1 k n
这一条件约束，故总自由度等于资料中观测值的总个数减 1，即 nk 1 。总自由度记为 dfT ，即 dfT nk 1 。 在计算处理间平方和时，各处理均数 x i. 要受 ( xi. x ) i 1 这一条件的约束，故处理间的自由度为处理数减1， 即 k 1 。处理间的自由度记为 dft ，即 dft k 1 。 在计算处理内平方和时要受个 条件的约束， 即 ( x x ) 0 , i 1,2,...k 。故处理内自由度为资料中观测值总 个数减k，即 nk k。处理内自由度记为 dfe ， 即 dfe nk k k (n 1) ，这实际上是各处理内的自由度之和。
A1 A2 A3 A4
检验过程烦琐；
无统一的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低；
推断的可靠性低，检验的I型错误率大。
累积 I 型错误的概率计算
当有k个均数需作两两比较时，比较的次数共有c c＝ k!/(2!(k-2)!)=k(k-1)/2 设每次检验所用Ⅰ类错误的概率水准为α，累积Ⅰ 类错误的概率为α´，则在对同一实验资料进行c次检验时 ，在样本彼此独立的条件下，根据概率乘法原理，其累积 Ⅰ类错误概率α´与c有下列关系：
适用于样本平均数与总体平均数及两样本平 均数间的差异显著性检验。 多个处理平均数的显著 性检验该如何进行呢？
方差分析 ！！！
举例说明
饲喂不同饲料的鱼的增重 （单位：10g）
饲料
鱼的增重（xij）
31.9 24.8 22.1 27.0 27.9 25.7 23.6 30.8 31.8 26.8 27.3 29.0 28.4 27.9 24.9 24.5 35.9 26.2 25.8 28.5
在计算总平方和时，资料中各观测值要受 ( xij x ) 0
i 1 j 1 k n
这一条件约束，故总自由度等于资料中观测值的总个数减 1，即 nk 1 。总自由度记为 dfT ，即 dfT nk 1 。 在计算处理间平方和时，各处理均数 x i. 要受 ( xi. x ) i 1 这一条件的约束，故处理间的自由度为处理数减1， 即 k 1 。处理间的自由度记为 dft ，即 dft k 1 。 在计算处理内平方和时要受个 条件的约束， 即 ( x x ) 0 , i 1,2,...k 。故处理内自由度为资料中观测值总 个数减k，即 nk k。处理内自由度记为 dfe ， 即 dfe nk k k (n 1) ，这实际上是各处理内的自由度之和。
A1 A2 A3 A4
检验过程烦琐；
无统一的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低；
推断的可靠性低，检验的I型错误率大。
累积 I 型错误的概率计算
当有k个均数需作两两比较时，比较的次数共有c c＝ k!/(2!(k-2)!)=k(k-1)/2 设每次检验所用Ⅰ类错误的概率水准为α，累积Ⅰ 类错误的概率为α´，则在对同一实验资料进行c次检验时 ，在样本彼此独立的条件下，根据概率乘法原理，其累积 Ⅰ类错误概率α´与c有下列关系：
教育与心理统计学 第六章 方差分析六 多因素方差分析、事后检验、协方差分析、统计功效与效果量、重要
第六章方差分析(六)第五节多因素方差分析一、多因素方差分析的定义多因素方差分析是用来研究两个及两个以上控制变量是否会对观测变量产生显著影响。
多因素方差分析不仅能够分析多个因素对观测变量 的独立影响，更能够分析多个控制因素的交互作用是否对观测变量的分布产生显著影响，进而最终找到利于观测变量的最优组合。
多因素 方差分析包括完全随机设出随机区组设计。
二、平均数差异检验、单因素方差分析、多因素方差分析比较当需要比较两个以上平均数的差异时，要使用单因素方差分析，而不进行多次平均数差异检验，这样就可以降低统计误差。
如果单次进行 平均数比较率，即显著性水平是a ,进行两两平均数比较的次数是N ,多次两两平均数差异的错误率：P N =l-(l-a)n o 同理多因素方差由于 同时进行两个因素以上的方差分析，亦能降低统计误差，同时，也能处理交互作用。
第六节事后检验(多个平均数之间的比较)一、事后检验[事后多重比较]事后检验的定义：方差分析所要检验的零假设是所有k 个处理的总体平均数没有显著性差异，相应的备择假设是k 个处理中至少有2个处 理的总体平均数之间存在显著差异。
但方差分析不拒绝零假设时，表明至少有2个处理的总体平均数不等，若方差分析F 检验的结果表明 差异显著就必须对各实验处理组的多对平均数进一步分析，做深入比较，判断究竟哪一对或哪几对的差异显著，确定两变量关系的本质。
事后检验也被称作事后多重比较，在这也叫做多个平均数之间的比较。
事后检验的目的：当方差分析表明一个主效应显著时，它只能提供几个变量之间是否存在显著差异的结果，又因为多重t 检验会使得I 型 错误发生的概率大大增加[吃1-Q ：业L 因而我们只能采取事后检验。
二、事后检验的方法[1]N-K 法，也叫q 检验法；[2]HSD 检验(又叫Turkey 真实检验，更敏感，统计检验力更强，要求各组容量相等);[3]Scheffe 检验(匕啜保守，适用于样本容量不等，最大限降低了第一类误差a 水平，可能最安全);⑷费舍的最小显著差异法(LSD);一、协方差分析协方差分析的定义：协方差表示的是交互效应项，将处理引起的变异分解为处理在变量x 上引起的变异、在变量y 上引起的变异和在交互效应项xy 上引起的 变异。
5第六章方差分析
练习
• 以小鼠研究正常肝核糖核酸（RNA）对癌细 胞的生物学作用，试验分为对照组（生理 盐水）、水层 RNA组和酚层RNA组，分别用 此三种不同处理诱导肝细胞的FDP酶活力， 得数据如下。该三组资料均服从正态分布， 试比较三组均数有无差别?
ex_36.sas
表 6.1 对照组
2.79 2.69 3.11 3.47 1.77 2.44 2.83 2.52
复相关系数（确定系数），变异系数，均方根，总均数
对自变量的检验
R-Square:等于模型的平方和除以总 平方和，用于度量在因变量的变差 里能够由模型决定的比例有多少， 越接近1，效果越好。
检验的显著水平、自由度、 误差均方
具有相同字母的组间 均值差异没有统计学意义。
第2组具有A和B两个字母，所以 第二组和第三组，第一组均没有差异。
单因素方差分析
假设某单因素试验有k个处理，每个处理有n次重 复，共有nk个观测值。这类试验资料的数据模式
如下表所示。
（一）总平方和的分解 在上表中，反映全部观测值总变异的总平方和
是各观测值xij与总平均数的离均差平方和，记 为SST。即
kn
SST
( xij x.. ) 2
i1 j 1
nj 组内样本容量j 1,2,,n ki 组数，即水平数i 1,2,,k x.. 总平均数 xij i水平下第 j个样样本
变 差
组间 变差
总 变 差 组内 变差
组数（水平数）
（二）总自由度的剖分
在计算总平方和时，资料中的各个观测值要
kn
受 (xij x这..) 一0 条件的约束，故总自由度等于 i1 j1
资料中观测值的总个数减1，即kn-1。
dfT kn 1 df t k 1 df e dfT df t
方差分析I单向分类资料
合计 平均
X1. X1. X 2. X 2. X i. X i.
Xk. Xk. X .. X
平方和与自由度旳计算
k ni
总平方和：SST
i1 j1
X ij X
2
k i 1
ni j 1
X ij 2
X
2 ..
N
校正项(correction
factor)：CF
X
2 ..
N
k
组间平方和 : SSA＝
8
II 10.8 11.6 12.3 12.7 13.5 13.5 14.8
7
III 9.3 10.3 11.1 11.7 11.7 12.0 12.3 12.4 13.6 9
IV 9.5 10.3 10.5 10.5 10.5 10.9 11.0 11.5
8
32
–零假设：1= 2= 3= 4
sum 119.80
单向分类资料旳数据构造
组别 • 观察值
A1 A2
X 11 X 12 X X 21 X 22 X
1 2
j j
X X
1n1 2 n２
Ai X i1 X i2 X ij X ini
Ak X i.XXik总1jn i1X总和n1Xik平2：ijj ni1均XX ..：＝ijXXikkj1＝ XN1i.XXkn.k.
组间（处理） 85.8563
3
28.6188 16.855
Treatment
**
组内（误差） 47.5408
28
1.6979
error
总变异
133.3972 31
total F F (3,28) 否定H0 ,
F0.01(3,28) 4.57
第六章方差分析
2se（ 2 LSD检验）
x
n0
x1 x2
n0
第三节双因素方差分析
1、试验指标：衡量试验结果的标准 2、因素(factor)：也叫因子，是指对试验指标有影响，在研究中加以（控制）考虑的试验
4
条件。 3、可控因子：在试验中可以人为地加以调控的因子浓度、温度等 4、非控因子：不能人为调控的因素（气象、环境等） 5、固定因素：指因素的水平是经过特意选择的 6、随机因素：指因素的水平是从该因素水平总体中随机抽出的样本 7、水平(level)：每个因素的不同状态（从质或量方面分成不同的等级） （因素是一个抽象的概念，水平则是一个较为具体的概念） 8、处理：指对试验对象施以不同的措施（对单因素试验而言，水平和处理是一致的，一个 水平就是一个处理；对多因素试验而言，处理就是指水平与水平的组合） 9、固定效应(fixed effect)：由固定因素所引起的效应。 10、随机效应(random effect)：由随机因素引起的效应。 11、二因素方差分析：是指对试验指标同时受到两个试验因素作用的试验资料的方差分析。 12、固定模型:二因素都是固定因素 13、随机模型:二因素均为随机因素 14、混合模型:一个因素是固定因素，一个因素是随机因素 15、主效应（main effect）：各试验因素的相对独立作用 16、互作（interaction）：某一因素在另一因素的不同水平上所产生的效应不同。 17、因素间的交互作用显著与否关系到主效应的利用价值 如果交互作用不显著，则各因素的效应可以累加，各因素的最优水平组合起来，即为最优的 处理组合。 如果交互作用显著，则各因素的效应就不能累加，最优处理组合的选定应根据各处理组合的 直接表现选定。有时交互作用相当大，甚至可以忽略主效应。 二因素间是否存在交互作用有专门的统计判断方法，有时也可根据专业知识判断。 （一）无重复观测值的二因素方差分析 依据经验或专业知识，判断二因素无交互作用时，每个处理可只设一个观测值，即假定 A 因素有 a 各水平，B 因素有 b 个水平，每个处理组合只有一个观测值。
第六章 方差分析-
用离均差平方和(sum of squares of deviations from mean，SS)表示变异的大小
自由度和平方和的分解
总自由度DFT＝组间自由度DFt＋组内自由度DFe
总平方和SST＝组间平方和SSt+组内平方和SSe 总的均方： MST
sT
2
(x
ij
x)
2
nk 1
处理 D B A C
平均数 xi 29 23 18 14
2. 新复极差测验(SSR法)
P SSR 0.05
3.08 3.23 3.33
SSR 0.01
4.32 4.55 4.68
LSR 0.05
4.40 4.62 4.76
LSR 0.01
6.18 6.51 6.69
A. 计算LSRα
B. 排序
C. 比较
（ between group variation ）变异平方和与处理内（within group variation )变异平方和两部分；
总自由度：分解为处理间自由度与处理内自由度
两部分来。
试验数据有三个不同的变异（表 5.1）
总变异： 26 只家兔的血清 ACE 浓度不尽相同， 称为总变异； 组间变异：4 组家兔血清 ACE 浓度的均数各不 相同，称为组间变异； 组内变异：即使同组内的家兔血清 ACE 浓度也 不相同，称为组内变异。
进一步的分析
由 SPSS 软件的运行输出结果还可得：
x1 x3
101.875，
158.175
x2 x4
106.95
129.775
• 由 SPSS 软件的运行输出结果还直接可得 到对各 i 的 t 检验结果如下（ =0.05）： • 1 2 4 • (广告宣传) 1 • (有奖销售) 2 • (买一送一) 4 * * • (特价销售) 3 * * *
自由度和平方和的分解
总自由度DFT＝组间自由度DFt＋组内自由度DFe
总平方和SST＝组间平方和SSt+组内平方和SSe 总的均方： MST
sT
2
(x
ij
x)
2
nk 1
处理 D B A C
平均数 xi 29 23 18 14
2. 新复极差测验(SSR法)
P SSR 0.05
3.08 3.23 3.33
SSR 0.01
4.32 4.55 4.68
LSR 0.05
4.40 4.62 4.76
LSR 0.01
6.18 6.51 6.69
A. 计算LSRα
B. 排序
C. 比较
（ between group variation ）变异平方和与处理内（within group variation )变异平方和两部分；
总自由度：分解为处理间自由度与处理内自由度
两部分来。
试验数据有三个不同的变异（表 5.1）
总变异： 26 只家兔的血清 ACE 浓度不尽相同， 称为总变异； 组间变异：4 组家兔血清 ACE 浓度的均数各不 相同，称为组间变异； 组内变异：即使同组内的家兔血清 ACE 浓度也 不相同，称为组内变异。
进一步的分析
由 SPSS 软件的运行输出结果还可得：
x1 x3
101.875，
158.175
x2 x4
106.95
129.775
• 由 SPSS 软件的运行输出结果还直接可得 到对各 i 的 t 检验结果如下（ =0.05）： • 1 2 4 • (广告宣传) 1 • (有奖销售) 2 • (买一送一) 4 * * • (特价销售) 3 * * *
第6章 方差分析
２.Dunnett-t检验
它适用于k－１个试验组与一个对照组均数差 别的多重比较。 公式为：
t
Xi X0
1 1 MS 误差 （ ) ni n0
照组的均数，MS误差为方差分析中所计算的误差均 方，ni和n0分别为第i个试验组和对照组的例数。 v＝v误差
X 为第i个（i=1,2,…k-1)试验组的均数， 0 为对 X i
两两比较计算表
对比组 两均数 之差
XA XB
A与B (1) （2）
q值
(3) (2) 0.3899
组 数
a (4)
q界值
P
（3）
α=0.05 (5)
α=0.01 (6)
(7)
1与2 1与3 2与3
1.0323 2.7543 1.7220
2.65 7.06 4.42
2 3 2
2.83 3.40 2.83
方差分析
Analysis of Variance
本章内容
方差分析的基本思想 完全随机设计的单因素方差分析 随机区组设计的两因素方差分析 多个样本均数间的多重比较 变量变换
例1.某研究者为研究核黄素缺乏对尿中氨基氮的 影响，将60只Wistar大白鼠随机分为核黄素缺乏、 限食量、不限食量三组不同饲料组。每组20只 大白鼠。一周后测尿中氨基氮的三天排出量， 结果如表1。
一、方差分析的基本思想
4. 方差分析的基本思想： 根据变异的不同来源将全部观察值总的 离均差平方和与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，通过比较 不同变异来源的均方，借助F分布作出 统计推断，从而了解该因素对观测指标 有无影响。
生物统计学 第六章 方差分析
（1）LSD法
该法是最小显著差数（Least significant difference） 法的简称，是Fisher 1935年提出的，多用于检验某一对 或某几对在专业上有特殊探索价值的均数间的两两比 较，并且在多组均数的方差分析没有推翻无效假设H0 时也可以应用。该方法实质上就是t检验，检验水准无 需作任何修正，只是在标准误的计算上充分利用了样 本信息，为所有的均数统一估计出一个更为稳健的标 准误，因此它一般用于事先就已经明确所要实施对比 的具体组别的多重比较。
xij i ij
它是方差分析的基础。
6.2 方差分析的原理
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间 的差别基本来源有两个： (1) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差 异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变 量值之偏差平方和的总和表示，记作 SS e ，组内自由度 df e 。 (2) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间 差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表 示，记作 SSt ，组间自由度 df t 。 总偏差平方和 SST SSt SSe 。
6.1 方差分析的相关术语
研究马氏珠母贝三亚、印度品系在不同地区的生 长差异，选择同一批繁殖的两品系马氏珠母贝的稚贝， 分别在海南黎安港、广东流沙港、广西防城港三个海 区进行养殖，每个地区每个品系养殖1000个，1年后 测定马氏珠母贝壳高与总重，比较生长差异。 这里壳高与总重称为试验指标，在试验中常会测定 日增重、产仔数、产奶量、产蛋率、瘦肉率、某些生 理生化和体型指标(如血糖含量、体高、体重)等，这些 都是试验指标，就是我们需要测量的数据。
6.4 均值间的两两比较
对完全随机设计多组平均水平进行比较时，当资料满 足正态性和方差齐性，就可以尝试方差分析，若得到 P>α的结果，不拒绝零假设，认为各组样本来自均数相 等的总体，即不同的处理产生的效应居于同一水平， 分析到此结束; 若方差分析结果P≤α，则拒绝零假设， 接受备择假设，认为各处理组的总体均数不等或不全 相等，即各个处理组中至少有两组的总体均数居于不 同水平。这是一个概括性的结论，研究者往往希望进 一步了解具体是哪两组的总体均数居于不同水平，哪 两组的总体均数相等，这就需要进一步作两两比较来 考察各个组别之间的差别。
该法是最小显著差数（Least significant difference） 法的简称，是Fisher 1935年提出的，多用于检验某一对 或某几对在专业上有特殊探索价值的均数间的两两比 较，并且在多组均数的方差分析没有推翻无效假设H0 时也可以应用。该方法实质上就是t检验，检验水准无 需作任何修正，只是在标准误的计算上充分利用了样 本信息，为所有的均数统一估计出一个更为稳健的标 准误，因此它一般用于事先就已经明确所要实施对比 的具体组别的多重比较。
xij i ij
它是方差分析的基础。
6.2 方差分析的原理
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间 的差别基本来源有两个： (1) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差 异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变 量值之偏差平方和的总和表示，记作 SS e ，组内自由度 df e 。 (2) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间 差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表 示，记作 SSt ，组间自由度 df t 。 总偏差平方和 SST SSt SSe 。
6.1 方差分析的相关术语
研究马氏珠母贝三亚、印度品系在不同地区的生 长差异，选择同一批繁殖的两品系马氏珠母贝的稚贝， 分别在海南黎安港、广东流沙港、广西防城港三个海 区进行养殖，每个地区每个品系养殖1000个，1年后 测定马氏珠母贝壳高与总重，比较生长差异。 这里壳高与总重称为试验指标，在试验中常会测定 日增重、产仔数、产奶量、产蛋率、瘦肉率、某些生 理生化和体型指标(如血糖含量、体高、体重)等，这些 都是试验指标，就是我们需要测量的数据。
6.4 均值间的两两比较
对完全随机设计多组平均水平进行比较时，当资料满 足正态性和方差齐性，就可以尝试方差分析，若得到 P>α的结果，不拒绝零假设，认为各组样本来自均数相 等的总体，即不同的处理产生的效应居于同一水平， 分析到此结束; 若方差分析结果P≤α，则拒绝零假设， 接受备择假设，认为各处理组的总体均数不等或不全 相等，即各个处理组中至少有两组的总体均数居于不 同水平。这是一个概括性的结论，研究者往往希望进 一步了解具体是哪两组的总体均数居于不同水平，哪 两组的总体均数相等，这就需要进一步作两两比较来 考察各个组别之间的差别。
第六章 方差分析
9.0 9.4 8.0 69.7 608.69
ΣR 39.3 38.5 39.8 36.2 36.1 38
41.9 35.7 305.5
ΣR2 387.87 371.61 397.70 328.60 326.61 361.38 441.25 319.89
2934.91
SSt 18.34 SSw 9.44 SSs 8.06 SSe 0.84 Fw 78.75 Fs 28.75
15
方差分析原理例题
A 10 14 12 (n=5) 8 11
X j 11
实验处理
B
C
15
10
20
12
17
6
8
12
15
10
15
10
(K=3)
X t =12
任意一个数据与总平均数的离差 等于
这个数与该组平均数的离差
加上
该组平均数与总平均数的离差
(Xij Xt ) (Xij X j ) (X j Xt )
• 总自由度： dft = nk - 1
•
dft = dfb + dfw
F检验
SSb F MSb dfb
MSw SS w dfw
方差分析的一般步骤
1、计算离差平方和 2、确定自由度 3、F检验 4、列方差分析表
方差分析的基本条件
1、总体服从正态分布 2、变异的可加性（可分解性，即数据的总
人先后进行四种角度下的判断，结果如下，问不同夹角对错觉量是否有显著 影响。
被试
夹角
15°
30°
45°
60° ΣR
ΣR2
A
10.5
10.3
9.7
8.8 39.3
【生物统计】第六章 方差分析
722 922 562 1162 SSt C 7056 504 n 4
Ti 2
dft k 1 4 1 3
SSe SST SSt 602 504 98
dfe dfT dft k (n 1) 4 (4 1) 12
yij y
Ｃ
试 验 误 差
yi y
Ａ ＢLeabharlann yij yiＡ Ｂ Ｃ
Ａ
Ｂ
Ｃ
-2 -2 -2 -2
0 0 0 0
2 2 2 2
-3 -2 -2 -1
-1 0 0 1
0 1 2 5
-1 0 0 1
-1 0 0 1
-2 -1 0 3
SSt n( yi y )2 32
SST ( yij y )2 50
2 2
因为
SST ( yij y ) ( yij yi yi y )
2
( y y ) 0
i
所以 SST SSt SSe
第一节 方差分析的基本原理
自由度的分解 总自由度： 处理项自由度： 误差项自由度：
dfT nk 1
dft k 1
dfe dfT dft k (n 1)
SSe ( yij yi )2 18
第一节 方差分析的基本原理
通过前面的平方和的直观分解可以看出： SSe SSt
SST SSt SSe
2
当然也可以由公式推导出来：
( yij yi ) ( yi y ) 2 (yij yi ) ( yi y )
18 23 14 29
y 21
第一节 方差分析的基本原理
chapter6方差分析PPT课件
总均方一般不等于处理间均方加处理内均方。
.
24
某B水iosta产tisti研cs 究所为了比较四种不同配合饲料 对鱼的饲喂效果，选取了条件基本相同的鱼 20尾，随机分成四组，投喂不同饲料，经一 个月试验以后，各组鱼的增重结果列于下表。
.
25
Biostatistics
这是一个单因素试验，处理数k=4，重复数 n=5。各项平方和及自由度计算如下：
(xij xi.)分别eij是μ、（μi-.
14
Biostatistics
告诉我们：
（ 每个观或x测ij 值 都i)，包故含k处nx理i个j 效观xi.应测（值μ的i-总μ或变异可）x分i.，解与为x.误处. 差理
间的变异和处理内的变异两部分。
.
在单因素试验结果的方差分析中，无效假设
为H0：μ1=μ2=…=μk，备择假设为HA：各μi不 全相等，或H0 ：2 =0,H A2 : ≠0；
F=MSt/MSe，也就是要判断处理间均方是否
显著大于处理内(误差)均方。
如果结论是肯定的，我们将否定H0；反之，不 否定H0。
.
33
Biostatistics
次的处理间变异，称为处理间平方和，记为SSt，
即
k
SSt n (xi.x..)2
i1
.
18
式B中ios，tatisticsk n (为xij 各 xi处.)2 理内离均差平方和之和，
i1 j1
反映了各处理内的变异即误差，称为处理内平方
和或误差平方和，记为SSe，即
于是有
kn
SSe
(xij xi.)2
Biostatistics
第六章 方差分析 analysis of variance（ANOVA）
第六章 方差分析
班组
水平
观测值
因素
分析均值间是否有明显差异。
3、方差分析的基本假定
方差分析基本假定的一般性的表述为，设因
素 A 有个 k 水平，在每个具体水平下，总体分布
为 N j， 2 ，j 1， 2， ，k 。注意这里个总体
方差均相等，并且在每个水平下抽取一个样本，
所取得的个样本相互独立。
注：
最后，构造统计量： 不加证明的引入如下的结论： 1）SSA与SSE相互独立
2） SSE ~ 2 n k 2 3）原假设成立情况下 SSA ~ 2 k 1 2 因此构造统计量：
SSA 2 k 1 F = SSE 2 n k SSA H 0为真 k 1 ，则F ~ F k 1，n k SSE nk
实际计算中主要有如下计算流程 a）水平均值 水平均值是指根据具体水平下的观察值的均 值。有计算公式为 nj 1 xi xij ni j 1 b）总均值 总均值是指全部观察值的均值
x 1
ni
i 1
k
x
i 1 j 1
k
ni
ij
1
ni
i 1
k
x
i 1
k
i
ni
c）总离差平方和 反映了全部观察值离散程度的总规模。有
H1：1， 2， ， k 不全相等
2） 构造统计量及拒绝域 首先，分析三类离差平方和： a)总离差（总变差）平方和： 各样本观察值之间的差异称之为总差异，用总 离差平方和来表示。总离差平方和是每一观察值与 其总均值的离差的平方的总和。 b)组内离差（组内变差）平方和: 同一水平下观察值之间的差异，用组内离差平 方和来度量。 c)组间离差（组间变差）平方和： 不同水平观察值之间的差异，称之为组间离差， 用组间离差平方和来度量。
第六章方差分析
单因素方差分析结果
1.描述性的统计结果
VAR00005
1.00 2.00 3.00 T o ta l M od e l
Fixed Effects Random Effects
Descriptiv es
N 21 19 20 60
M ea n 9.1952 5.8000 5.4300 6.8650
Std. Deviation 4.16659 4.26458 3.51914 4.29157 3.99533
univariate过程：
从菜单选择analyze
general linear model
univariate
1.打开univariate主对话框 Dependent variable,因变量，只选入1个，为数值 变量。 Fixed factor：固定因素。适用固定效应模型，该 因素为分类变量，可选入一个或多个。 Random factor：随机因素。应用随机效应模型或 混合效应模型时，将随机因素选入。 Covariate：协变量。与因变量有关的定量变量， 协方差分析时选用。 Wls weight：变量加权。
6.固定因素（fixed factor）与随机因素 （random factor）：两者都是因素的不同种类， 固定因素指的是该因素在样本中所有可能的水平 都出现了。随机因素是该因素所有可能的取值在 样本中没有都出现，或不可能都出现。 7.交互作用（interaction）：若一个因素的效应 大小在另一个因素不同水平下明显不同，则称为 两因素间存在交互作用。 当存在交互作用时，单纯研究某个因素的作用是 没有意义的，必须分另一个因素的不同水平研究 该因素的作用大小。 注意：如果所有单元格内都至多只有一个元素， 则交互作用无法衡量，只能不予考虑，最典型的 例子就是配伍组设计的方差分析。
生物统计学 第六章 方差分析
【���������2���
=
���������2��� ������−1
=
(������������−������)���2��� ������−1
���������2��� 为效应方差，������������为处理效应】
方差分析
4.F检验
4.1 F值和F分布 F=������������������������������������=������2+���������2������������2���，自由度������������1 = k − 1, ������������2=������������������=kn-k 在������������1, ������������2确定条件下，F值对应的概率分布称为F 分布, 对应的密度函数为f(F)。������������1, ������������2决定F分布 的形状, 随着自由度的增加，曲线趋向对称。
������������. 各处理观测值之和。
方差分析
自由度的剖分
总自由度dfT=kn-1 处理间自由度dft=k-1 误差自由度 dfe=dfT-dft 均方
试验的总均方、处理间均方、处理内均方分别为：
MST=���������������2���
=
������������������ ������������������
第六章 方差分析
第一节 方差分析的基本原理和步骤
1.基本概念
试验指标 为衡量试验结果的好坏或处理效应 的高低，在试验中具体测定的性状或观测的项 目。
试验因子 试验中所研究的影响试验指标的因素。 当试验中考察的因素只有一个时，称为单因素试 验；若同时研究两个或两个以上的因素对试验指 标的影响时，则称为两因素或多因素试验。试验 因素常用大写字母A、B、C、…等表示。
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单因素方差分析
(三)数学模型
设控制变量A有k个水平，每个水平均有ni个数据，在 水平Ai下第j个数据xij可以分解为：
i为水平Ai下的理论指标值，ij为误差，服从正态分布(0，σ2)
xij=i+ij
k 1 k i ai i , i 1,2,...k xij ai ij 且 ai 0 K i 1 i 1 ˆ x作为的无偏估计 , xi x作为 i的无偏估计
第六章 方差分析
方差分析概述
一、问题的提出 最优方案的设计 如何获得最佳的产品销售量 哪些因素是影响销售量的主要因素 哪些因素的那种情况更利于提高销售量 哪些因素的组合更利于提高销售量 可以利用方差分析的方法来实现
方差分析概述
二、方差分析 目的：方差分析从分析数据的差异入手，分析哪些因素 是影响数据差异的众多因素中的主要因素。 相关概念：
单因素方差分析中的多重比较
(一)目的
如果各总体均值存在差异，F检验不能说 明哪个水平造成了观察变量的显著差异。 多重比较将对每个水平的均值逐对进行比 较检验。
(二)几种常用的多重比较方法
LSD(Least significant Difference)最小显著性差异法 T(Tukey)方法
单因素方差分析中的多重比较
多因素方差分析
(二)基本思路 SST=SSA+SSB+SSAB+SSE
A有p个水平，B有q个水平，每组有r个样本
SST ( xijk x )
SSA qr ( x x )
i 1 j 1 k 1 p A i i 1
2
p
q
r
2
SSB pr ( x jB x )2 SSE ( xijk xij )2
多因素方差分析：
协方差分析：
在尽量排除其他因素的影响下，分析单个或多个控 制因素对观测变量的影响。(引入协变量)
单因素方差分析
(一)目的 检验某一个控制因素的改变是否会给观察变量
带来显著影响。
例如：应用面很广（科学试验，社会经济问题）
考察不同肥料对某农作物亩产量是否有显著差异； 考察不同温度下某化工产品的合格率； 考察妇女生育率在不同地区是否有显著差异；
多因素方差分析
(二)基本思路
认为观测变量的变动是由各控制变量独立作用、它们 的交互作用、以及随机因素造成的。 以两个控制变量的方差分析为例：
SST=SSA+SSB+SSAB+SSE
(main effects) (N-way 交互) (Residual) (explained)
其中：SAB表示两个控制变量交互影响带来的变差
i为水平Ai对试验结果产生的影响，称为水平Ai的效应。如果A对观测变量 没有影响，则各水平的效应全为0，否则不全为0。于是有： H0：α1= α 2骤 (1)菜单选项： analyze->compare means->one-way ANOVA (2)选择一个或多个变量作为观察变量到dependent list 框
方差分析概述
观测变量 控制因素
亩产量 Xxx,xxx,xxx,xxx Xxx,xxx,xxx,xxx Xxx,xxx,xxx Xxx,xxx,xxx,xxx Xxx,xxx,xxx,xxx Xxx,xxx
施肥量 10 公斤 15 公斤 20 公斤
三个水平
方差分析概述
三、核心问题
从数据差异角度看： 观测变量的数据差异=控制因素造成+随机因素造成
协方差分析
(一)目的 将无法或很难控制的因素作为协变量，在排除 协变量影响的条件下更精确地分析控制变量对 观察变量的影响。 例如：
体重增量 xxx,xxx,xxx xxx,xxx xxx,xxx, xxx,xxx,xxx xxx,xxx,xxx xxx,xxx,xxx
501 502 503 10公斤 503 501 502 15公斤 502 503 501 20公斤
608 510 521 10公斤 510 601 524 15公斤 604 501 530 20公斤
方差分析概述
四、方差分析的类型
单因素方差分析：
只考虑一个控制因素的影响 考虑两个以上的控制因素和它们的交互作用对观测 变量的影响
(三)实现方式
post hoc选项
单因素方差分析中的先验对比
(一)目的
先凭经验确定各水平均值之间的对比系数，然后判定这两 组均值的线性组合是否存在显著差异。如：
1/3 (k1+k2+k3)=1/2 (k4+k5)
H0：两组均值的线性组合无显著差异。
(二)实现方式
Contrasts选项，在Coefficients框中输入每个水平均值的 系数值和正负符号。 注意：
当控制因素对实验结果有显著影响时，和随机因素共同作 用必然使观测变量产生显著变动；反之，观测变量的变动
较小，将归结为随机性造成的(这里指抽样误差造成的)。
方差分析概述
观察以下三组数据： 500 500 500 10公斤 600 600 600 15公斤 700 700 700 20公斤 • 方差分析正是要分析观测变量 的变动主要是由控制因素造成的 还是由随机因素造成的，以及控 制变量的各个水平是如何对观测 变量造成影响的。
(二)几种常用的多重比较方法
LSD(Least significant Difference)最小显著性差异法
t xi x j 1 1 MSE( ) ni n j ~ t (n k )其中n为总样本数
t
xi x j 2MSE r
~ t (n k )其中r为各水平下的样本数
特点： 利用了全部样本数据，而不仅是所比较的两组的 数据，且认为各水平均是等方差的 与其他方法相比，其检验敏感度最高 在一定程度上克服了放大犯一类错误的问题
即：不同水平下控制因素的影响不显著。
单因素方差分析
(二)基本思路 (4) 构造F统计量
因为：总变差=组间差异+组内差异 可证明：SST= SSA+SSE(设：k个水平，每个水平有 ni个数据)
nj 2
SST ( xij x )
i 1 j 1
k
SSA ni ( xi x )
i 1
k
2
SSE ( xij xi ) 2
i i j 1
k
nj
考察平均的组间差异与平均的组内差异的比值，于 是： SSA/(k 1) MSA F ~F(k-1，n-k)
SSE /(n k ) MSE
单因素方差分析
(二)基本思路 (5)结论：
F值较大，F值的相伴概率p值小于或等于用户给定的 显著性水平a，则拒绝H0，认为不同水平下各总体均 值有显著差异； F值较小，F值的相伴概率p值大于用户给定的显著性 水平a，则不能拒绝H0，可以认为不同水平下各总体 均值无显著差异。
小城市 小型广告 XX,XX, XX,XX 中型广告 XX,XX, XX,XX 大型广告 XX,XX 中等城市 XX,XX, XX,XX XX,XX, XX,XX XX,XX, XX,XX 大城市 XX,XX XX,XX, XX,XX XX,XX, XX 特大城市 XX,XX XX,XX XX,XX XX,XX, XX,XX
单因素方差分析中的多重比较
(二)几种常用的多重比较方法
T(Tukey)法
MSE 特点： r 利用了全部样本数据，而不仅是所比较的两 组的数据，且认为各水平均是等方差的
t
xi x j
~ q(k , n k )其中 : r为各水平下的样本数
q分布平缓些，克服了扩大犯错的可能性， 但不如LSD方法敏感 适合各水平下样本数均相同的情况
输入系数的顺序与控制变量水平值的升序一一对应 系数的和为0
单因素方差分析中的趋势检验
(一)目的
将组间平方和分解成线性、二次、三次或更高 次的多项式，检验观测变量是否随控制变量呈 不同次幂变化。
(二)实现方式
Contrasts选项， polynomial框
多因素方差分析
(一)目的 测试若干个控制因素的不同水平的交叉变化是否给观 察变量带来了显著影响。 例如：
(3)选择一个变量作为控制变量到factor框
(4) option中的statistics项：
descriptive：输出观察变量不同水平下的描述统计量
单因素方差分析
(五)进一步的分析 前提的检验：各水平下方差齐性检验，即各水 平下方差是否相等的检验。 实现方法：
H0：各水平下各总体方差无显著差异。 option中的statistics：Homogeneity-of-variance， 检验各水平下各总体方差是否齐性。
(1)观测变量：作为观测的对象(如：亩产量、推销量等)。 (2)控制因素：人为可以控制的因素(如：施肥量、品种、推销策略、 价格、包装方式等)，在方差分析中称为控制因素。将控制变量 的不同情况称为控制变量的不同水平。 (3)随机因素：人为很难控制的因素(如：气候、推销人员的形象、 抽样误差等)，方差分析中主要指抽样误差。
多因素方差分析
(三)说明 多因素方差分析的核心内容：
检验在不同控制变量的不同交叉水平下，各交叉分组下样本数据 所来自的总体均值，有无显著差异。 进而判断多个因素是否对观 测变量产生了显著影响，但等方差一般不再非常强调
H0：各交叉水平下的总体均值均无显著差异。 数学模型：以双因素为例
xijk ai bi (ab)ij ijk