第08章 单向方差分析
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单向方差分析的名词解释导语:在统计学中,方差分析是一种用于比较两个或多个组之间平均值差异的方法。
单向方差分析是最常用的一种方差分析方法,它可以帮助研究人员确定因素对观察结果的影响程度。
本文将对单向方差分析进行详细解释,包括概念、步骤和统计指标等。
一、概念解释单向方差分析是一种通过比较几个组的平均值来研究因素对观察结果的影响程度的统计方法。
在单向方差分析中,研究人员将参与者分成不同组别,并观察每个组别的观察结果。
通过比较组间的平均值差异,研究人员可以判断因素是否对观察结果产生显著影响。
二、步骤解释1. 设计实验:在进行单向方差分析前,研究人员需要设计一个符合实际情况的实验。
该实验中需要确定一个主要因素,该因素具有多个水平(即不同的组别)。
确保在设计实验时,每一组的成员具有相似的特征,以减少其他因素对实验结果的干扰。
2. 收集数据:在实验开始前,研究人员需要明确观察变量(也称为因变量)的测量方法,并在实验结束后进行数据收集。
同时,还需要记录每个参与者所属的组别信息。
3. 方差分析:在收集到足够的数据后,可以进行方差分析。
方差分析的核心目标是比较各组之间的平均差异是否显著。
通过计算组内变异(即组内平方和)和组间变异(即组间平方和),可以得出总变异。
通过比较组间变异与组内变异的比值(F值),可以判断因素对观察结果的影响是否显著。
4. 解释结果:根据计算得到的F值,研究人员可以通过查询F分布表来确定显著性水平。
如果得到的P值小于预先设定的显著性水平(通常为0.05),则说明因素对观察结果有显著影响;反之,则说明组间差异可能是由随机因素引起的。
三、统计指标解释1. 组间平方和(SSB):它是通过计算每组平均值与整体平均值之差的平方和得到的。
它表示了组间差异的大小。
2. 组内平方和(SSW):它是通过计算每个观察值与所属组别平均值之差的平方和得到的。
它表示了组内差异的大小。
3. 总平方和(SST):它是组间平方和和组内平方和的总和,表示了观察数据的总差异。
统计学数学实验报告单因素方差分析单因素方差分析颜俊芳 08房产(1)班学号080272011329摘要统计学是关于数据的科学,它所提供的是一套有关数据收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的方法,统计研究的是来自各个领域的数据。
单因素方差分析也是统计学分析的一种。
单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响。
关键字单因素、方差、数据统计方差分析(analysis of variance,ANOVA)就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。
当方差分析中之涉及一个分类型自变量时称为单因素方差分析(one-way analysis of variance).单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响。
例如要检验汽车市场销售汽车时汽车颜色对销售数据的影响,这里只涉及汽车颜色一个因素,因而属于单因素方差分析。
为了更好的理解单因素方差分析,下面举个例子来具体说明单因素方差所要解决的问题。
从3个总体中各抽取容量不同的样本数据,结果如下表1所示。
检验3个总体的均值之间是否有显著差异(α=0.01)P29210.1样本1 样本2 样本3158 153 169148 142 158161 156 180154 149169如果要进行单因素方差分析时,就需要得到一些相关的数据结构,从而对那些数据结构进行分析,如下表2所示:分析步骤1.提出假设与通常的统计推断问题一样,方差分析的任务也是先根据实际情况提出原假设H0与备择假设H1,然后寻找适当的检验统计量进行假设检验。
本节将借用上面的实例来讨论单因素试验的方差分析问题。
表中的数据可以看成来自s 个不同总体(每个水平对应一个总体)的样本值,将各个总体的均值依次记为,则按题意需检验假设不全相等2. 构造检验的统计量 (1)计算个样本的均值假如从第i 个总体中抽取一个容量为1i 的简单随机样本,令i x 为第i 个总体样本的样本均值,则有in j iji n xx i∑==1其中: k i ,...,2,1=式中,n i为第i 个总体的样本量的第个观测值。
第八章单因素方差分析8.1 黄花蒿中所含的青蒿素是当前抗疟首选药物,研究不同播期对黄花蒿种子产量的影响,试验采用完全随机化设计,得到以下结果(kg/小区)[47]:重复播种期2月19日3月9日3月28日4月13日1 0.26 0.14 0.12 0.032 0.49 0.24 0.11 0.023 0.36 0.21 0.15 0.04对上述结果做方差分析。
答:对于方差分析表中各项内容的含义,在“SAS程序及释义”部分已经做了详细解释,这里不再重复。
如果有不明白的地方,请复习“SAS程序及释义”的相关内容。
SAS分析结果指出,不同播种期其产量差异极显著。
多重比较表明,2和3间差异不显著,3和4间差异不显著,1和其他各组间差异都显著。
以上结果可以归纳成下表。
变差来源平方和自由度均方 F P播期间0.185 158 33 3 0.061 719 44 14.99 0.001 2重复间0.032 933 33 8 0.004 116 67总和0.218 091 67 11多重比较:1 2 3 48.2 下表是6种溶液及对照组的雌激素活度鉴定,指标是小鼠子宫重。
对表中的数据做方差分析,若差异是显著的,则需做多重比较。
鼠号溶液种类Ⅰ(ck) ⅡⅢⅣⅤⅥⅦ1 89.9 84.4 64.4 75.2 88.4 56.4 65.62 93.8 116.0 79.8 62.4 90.2 83.2 79.43 88.4 84.0 88.0 62.4 73.2 90.4 65.64 112.6 68.669.4 73.8 87.8 85.670.2答:溶液种类的显著性概率P=0.038 5,P <0.05,不同种类的溶液影响显著。
其中1、2、5、6间差异不显著;2、5、6、3、7、4间差异不显著。
以上结果可以归纳成下表:变差来源平方和自由度均方 F P溶液间 2 419.105 00 6 403.184 17 2.77 0.038 5重复间 3 061.307 50 21 145.776 55总和 5 480.412 50 271(ck) 2 5 6 3 7 48.3 人类绒毛组织培养,通常的方法是,向培养瓶中接入大量组织碎片,加入适当的基质使组织碎片贴壁,经过一段时间,将贴壁的组织块浸入到培养基中。
单向方差分析
单向方差分析(ANOVA)是统计学中常用的变量比较统计检验方法。
它的主要目的是
检验多个样本的总体均值是否拥有相同的数量程度,如果样本的总体均值不具有相同的数
量程度时,ANOVA 可用来对不同样本的数量程度进行比较。
单向方差分析是由美国统计学家 R.A. Fisher于1920 年提出的。
它通过计算均方差
逐步进行的,用来检验一个独立变量在多个水平上的均值是否一致,如果不一致,再找出
拥有哪些不同的水平。
单向方差分析主要有以下三个步骤:首先,确定每组样本的均值;其次,计算每组样
本的方差;最后,比较各组样本的均值和方差以观察它们是否存在统计学上的显著性差异。
在单向方法分析中,研究者需要指定检定的课题和水平,并且要在设定的课题和水平上,确定研究变量的均值、方差、标准偏差等。
接着,将样例按照水平分别排序,然后比
较各水平的均值、方差、标准偏差以及观察它们之间的差别是否显著。
为了检验分组之间
是否存在显著性差异,可以使用独立抽样 t 测试、F 检验或者卡方检验等。
单向方差分析在科学研究中有广泛的应用,尤其是可以用来比较不同舆论公众、新闻
传播媒介对消息传送效率和影响力的比较测量,乃至还可以用来估计实验组与对照组的差
异程度。
它有助于提高研究的准确性和可靠性,同时也可以提供系统性的证据,用于支持
研究的结论。