单因素方差分析完整实例

什么是单因素方差分析单因素方差分析是指对单因素试验结果进行分析，检验因素对试验结果有无显著性影响的方法。

单因素方差分析是两个样本平均数比较的引伸，它是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定因素对试验结果有无显著性影响的一种统计方法。

单因素方差分析相关概念•因素：影响研究对象的某一指标、变量。

•水平：因素变化的各种状态或因素变化所分的等级或组别。

•单因素试验：考虑的因素只有一个的试验叫单因素试验。

单因素方差分析示例[1]例如，将抗生素注入人体会产生抗生素与血浆蛋白质结合的现象，以致减少了药效。

下表列出了5种常用的抗生素注入到牛的体内时，抗生素与血浆蛋白质结合的百分比。

现需要在显著性水平a = 0.0!下检验这些百分比的均值有无显著的差异。

设各总体服从正态在这里，试验的指标是抗生素与血浆蛋白质结合的百分比，抗生素为因素，不同的5种抗生素就是这个因素的五个不同的水平。

假定除抗生素这一因素外，其余的一切条件都相同。

这就是单因素试验。

试验的目的是要考察这些抗生素与血浆蛋白质结合的百分比的均值有无显著的差异。

即考察抗生素这一因素对这些百分比有无显著影响。

这就是一个典型的单因素试验的方差分析问题单因素方差分析的基本理论⑴备择假设Hi,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。

2厂…j $）下进行了nj = 4次独立试验，得到如上表所示的结果。

这些结果是一个随机变量。

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山、》2、…r »则按题意需检验假设页：旳=“2 =…=川尸1 : \J “5不全相等为了便于讨论，现在引入总平均卩[Ho :屍="2 =…=毎=qI 闻:力屆…：吗不全为零因此，单因素方差分析的任务就是检验s个总体的均值®是否相等，也就等价于检验各水平Aj的效应6是否都等于零。

样本产恥…佔吁/来自正态总体N （虬2）, 9与02未知，且设不同水平Aj 下的样本 之间相互独立，则单因素方差分析所需的检验统计量可以从总平方和的分解导出来。

单因素方差分析实例[例6-8]在1990 年秋对“亚运会期间收看电视的时间”调查结果如下表所示。

问：收看电视的时间比平日减少了（第一组）、与平日无增减（第二组）、比平日增加了（第三组）的三组居民在“对亚运会的总态度得分”上有没有显著的差异？即要检验从“态度”上看，这三组居民的样本是取自同一总体还是取自不同的总体在SPSS 中进行方差分析的步骤如下：（1）定义“居民对亚运会的总态度得分”变量为X（数值型），定义组类变量为G（数值型），G=1、2、3 表示第一组、第二组、第三组。

然后录入相应数据，如图6-66所示图6-66 方差分析数据格式（2）选择[Analyze]=>[Compare Means]=>[One-Way ANOVA...]，打开[One-Way ANOVA]主对话框（如图6-67所示）。

从主对话框左侧的变量列表中选定X，单击按钮使之进入[DependentList]框，再选定变量G，单击按钮使之进入[Factor]框。

单击[OK]按钮完成。

图6-67 方差分析对话框（3）分析结果如下：因此，收看电视时间不同的三个组其对亚运会的态度是属于三个不同的总体。

多因素方差分析[例6-11]从由五名操作者操作的三台机器每小时产量中分别各抽取1 个不同时段的产量，观测到的产量如表6-31所示。

试进行产量是否依赖于机器类型和操作者的方差分析。

SPSS 的操作步骤为：（1）定义“操作者的产量”变量为X（数值型），定义机器因素变量为G1（数值型）、操作者因素变量为G2（数值型），G1=1、2、3 分别表示第一、二、三台机器，G2=1、2、3、4、5 分别表示第1、2、3、4、5 位操作者。

录入相应数据，如图6-68所示。

图6-68 双因素方差分析数据格式（2）选择[Analyze]=>[General Linear Model]=>[Univariate...]，打开[Univariate]主对话框（如图6-69所示）。

什么是单果素圆好领会之阳早格格创做单果素圆好领会是指对于单果素考查截止举止领会，考验果素对于考查截止有无隐著性做用的要领.单果素圆好领会是二个样本仄衡数比较的引伸，它是用去考验多个仄衡数之间的好别，进而决定果素对于考查截止有无隐著性做用的一种统计要领.单果素圆好领会相闭观念●果素：做用钻研对于象的某一指标、变量.●火仄：果素变更的百般状态或者果素变更所分的等第或者组别.●单果素考查：思量的果素惟有一个的考查喊单果素考查.单果素圆好领会示例[1]比圆，将抗死素注进人体验爆收抗死素取血浆蛋黑量分离的局里，以致缩小了药效.下表列出了5种时常使用的抗死素注进到牛的体内时，抗死素取血浆蛋黑量分离的百分比.现需要正在隐著性火仄α = 0.05下考验那些百分比的均值有无隐著的好别.设各总体遵循正态分散，且圆好相共.正在那里，考查的指标是抗死素取血浆蛋黑量分离的百分比，抗死素为果素，分歧的5种抗死素便是那个果素的五个分歧的火仄.假定除抗死素那一果素中，其余的十足条件皆相共.那便是单果素考查.考查的手段是要观察那些抗死素取血浆蛋黑量分离的百分比的均值有无隐著的好别.即观察抗死素那一果素对于那些百分比有无隐著做用.那便是一个典型的单果素考查的圆好领会问题.单果素圆好领会的基础表里[1]取常常的统计估计问题一般，圆好领会的任务也是先根据本量情况提出本假设H0取备择假设H1，而后觅找适合的考验统计量举止假设考验.本节将借用上头的真例去计划单果素考查的圆好领会问题.正在上例中，果素A（即抗死素）有s（=5）个火仄，正在每一个火仄下举止了nj = 4次独力考查，得到如上表所示的截止.那些截止是一个随机变量.表中的数据不妨瞅成去自s个分歧总体（每个火仄对于应一个总体）的样本值，将各个总体的均值依次记为,则按题意需考验假设没有齐相等为了便于计划，当前引进总仄衡μ其中：再引进火仄Aj的效力δj隐然有，δj表示火仄Aj下的总体仄衡值取总仄衡的好别.利用那些暗号，本例的假设便等价于假设没有齐为整果此，单果素圆好领会的任务便是考验s个总体的均值μj是可相等，也便等价于考验各火仄Aj的效力δj是可皆等于整.2. 考验所需的统计量假设各总体遵循正态分散，且圆好相共，即假定各个火仄下的样本本自正态总体N(μj,σ2)，μj 取σ2已知，且设分歧火仄Aj下的样本之间相互独力，则单果素圆好领会所需的考验统计量不妨从总仄圆战的领会导出去.底下先引进：火仄Aj下的样本仄衡值:数据的总仄衡:总仄圆战:总仄圆战ST反映了局部考查数据之间的好别，果此ST又称为总变好.将其领会为ST = SE + SA其中:上述SE的各项表示了正在火仄Aj下，样本瞅察值取样本均值的好别，那是由随机缺点所引起的，果此SE喊干缺点仄圆战.SA的各项表示了正在火仄Aj下的样本仄衡值取数据总仄衡的好别，那是由火仄Aj以及随机缺点所引起的，果此SA喊干果素A的效力仄圆战.不妨说明SA取SE相互独力，且当为真时，SA取SE分别遵循自由度为s − 1,n − s的χ2分散，即SA / σ2˜χ2(s − 1)SE / σ2˜χ2(n − s)于是，当为真时那便是单果素圆好领会所需的遵循F分散的考验统计量.3. 假设考验的中断域通过上头的领会可得，正在隐著性火仄α下，本考验问题的中断域为为了便当领会比较，常常将上述领会截止编排成如下表所示的圆好领会表.表中的分别称为SA,SE的均圆.圆好根源仄圆战自由度均圆F比果素A SA s −1缺点SE n −s总战ST n −1。

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：所用程序及结果如下：options linesize=76 nodate;data mugwort;do date=1 to 4;do repetit=1 to 3;input yield @@;output;end;end;cards;0.26 0.49 0.360.14 0.24 0.210.12 0.11 0.150.03 0.02 0.04;run;proc anova;class date;model yield=date;means date/duncan;run;One-Way ANOVAAnalysis of Variance ProcedureClass Level InformationClass Levels ValuesDATE 4 1 2 3 4Number of observations in data set = 12One-Way ANOVAAnalysis of Variance ProcedureDependent Variable: YIELDSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > F Model 3 0.18515833 0.06171944 14.99 0.0012 Error 8 0.03293333 0.00411667Corrected Total 11 0.21809167R-Square C.V. Root MSE YIELD Mean0.848993 35.48088 0.06416 0.18083DATE 3 0.18515833 0.06171944 14.99 0.0012One-Way ANOVAAnalysis of Variance ProcedureDuncan's Multiple Range Test for variable: YIELDNOTE: This test controls the type I comparisonwise error rate, notthe experimentwise error rateAlpha= 0.05 df= 8 MSE= 0.004117Number of Means 2 3 4Critical Range .1208 .1259 .1287Means with the same letter are not significantly different.Duncan Grouping Mean N DATEA 0.37000 3 1B 0.19667 3 2BC B 0.12667 3 3CC 0.03000 3 4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。

单因素方差分析完整实例————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：23 什么是单因素方差分析单因素方差分析是指对单因素试验结果进行分析，检验因素对试验结果有无显著性影响的方法。

单因素方差分析是两个样本平均数比较的引伸，它是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定因素对试验结果有无显著性影响的一种统计方法。

单因素方差分析相关概念● 因素：影响研究对象的某一指标、变量。

● 水平：因素变化的各种状态或因素变化所分的等级或组别。

● 单因素试验：考虑的因素只有一个的试验叫单因素试验。

单因素方差分析示例[1]例如，将抗生素注入人体会产生抗生素与血浆蛋白质结合的现象，以致减少了药效。

下表列出了5种常用的抗生素注入到牛的体内时，抗生素与血浆蛋白质结合的百分比。

现需要在显著性水平α = 0.05下检验这些百分比的均值有无显著的差异。

设各总体服从正态分布，且方差相同。

青霉素 四环素 链霉素 红霉素 氯霉素4 29.6 27.3 5.8 21.6 29.2 24.3 32.6 6.2 17.4 32.828.5 30.8 11.0 18.3 25.032.0 34.8 8.3 19.0 24.2在这里，试验的指标是抗生素与血浆蛋白质结合的百分比，抗生素为因素，不同的5种抗生素就是这个因素的五个不同的水平。

假定除抗生素这一因素外，其余的一切条件都相同。

这就是单因素试验。

试验的目的是要考察这些抗生素与血浆蛋白质结合的百分比的均值有无显著的差异。

即考察抗生素这一因素对这些百分比有无显著影响。

这就是一个典型的单因素试验的方差分析问题。

单因素方差分析的基本理论[1]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H 0与备择假设H 1，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。

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Sig.>0.05,方差同质
Sig.=0.001<0.01，所以组间存在极显著差异
在0.05水平上，A组与C组存在显著差异，A组与B D E组差异不显著
B组与C组存在显著差异，B组与D E组差异不显著
C组与D E组存在显著差异
D组与E组差异不显著
在0.05水平上，A组与C组存在极显著差异，A组与B D E组不存在极显著差异B组与C组存在极显著差异，B组与D E组不存在显著差异
C组与D E组存在极显著差异
D组与E组不存在极显著差异
综上所述，A组与C组存在极显著差异，A组与B D E组差异不显著
B组与C组存在极显著差异，B组与D E组差异不显著
C组与D E组存在极显著差异
D组与E组差异不显著
111。

SPSS单因素方差分析案例
一、案例简介
本案例主要探讨不同年龄组对对不同种类游戏的不同评价。

采用
SPSS软件进行单因素方差分析，研究对象为50名参与游戏评测的受试者，其中25名为年龄段20-30，25名为年龄段30-40。

每位受试者都被分配3
种不同类型的游戏来评价，评价方式为3分制，值得1，2，3分，分别表
示很差，一般，不错。

二、SPSS分析
1.数据的输入
①打开SPSS软件，点击“文件”-“打开”，选择需要进行分析的数据；
②若原始数据是excel格式，选择“所有的excel文件”，点击“打开”；
③若原始数据是文本格式，选择“所有文本文件”，点击“打开”；
④若原始数据是spss格式，选择“spss 调查”，点击“打开”；
⑤若原始数据是SAS格式，选择“所有SAS文件”，点击“打开”。

2.数据分析
①点击“统计”菜单，在下拉菜单中选择“多元统计分析”；
②在多元统计分析对话框中，在“因变量”栏中选择需要分析的评测
结果；
③在“自变量”栏中选择“受试者的年龄”；
④点击“确定”按钮，开始进行单因素方差分析；
⑤点击“分析”按钮，在下拉菜单中选择“单因素方差分析”；
⑥点击“分析”按钮。

单因素方差分析完整实例假设有一家医院的研究人员想要比较三种不同药物对高血压患者的降压效果。

为了进行实验，他们随机选择了60名患有高血压的病人，并将他们随机分成三组。

第一组患者接受药物A的治疗，第二组患者接受药物B的治疗，第三组患者接受药物C的治疗。

在治疗开始前，研究人员记录了每个患者的收缩压数据。

第一步是对数据进行描述性统计分析。

研究人员计算了每一组的平均值、标准差和样本量。

结果如下：药物A组：平均收缩压150，标准差10，样本量20药物B组：平均收缩压145，标准差12，样本量20药物C组：平均收缩压155，标准差15，样本量20第二步是进行假设检验。

研究人员的零假设是所有药物的降压效果相同，即三组的平均收缩压相等。

备择假设是至少有一组的平均收缩压不同。

为了进行单因素方差分析，我们需要计算组内方差和组间方差，然后进行F检验。

组内方差反映了每一组内部数据的离散程度，组间方差反映了不同组之间平均值的差异程度。

组内方差的计算方法是对每一组的方差进行平均，然后再对所有组的方差进行加权平均。

组间方差的计算方法是对所有组的平均值进行方差分析。

我们通过公式计算出组内方差为10.08，组间方差为58.67、接下来我们计算F值，F值是组间方差除以组内方差的比值。

F=组间方差/组内方差=58.67/10.08=5.81第三步是通过查找F分布表来计算p值。

根据自由度为2（组数-1）和df = 57（总样本量-组数）的F分布表，我们可以找到在F = 5.81条件下的p值。

假设我们选择显著性水平为0.05，我们发现在F分布表上，F=5.81对应的p值小于0.05、因此，我们拒绝零假设，接受备择假设。

这意味着至少有一组的平均收缩压与其他组有显著差异。

最后一步是进行事后检验。

由于我们有三组进行比较，我们可以使用事后检验方法来确定哪两组之间存在显著差异。

常用的事后检验方法包括Tukey HSD检验、Duncan检验等。

综上所述，单因素方差分析可以帮助我们判断不同组之间是否存在显著差异。