双因素方差分析的类型
双因素试验的方差分析
i 1
j 1
要判断因素A，B及交互作用AB对试验结果是否 有显著影响，即为检验如下假设是否成立：
H01 :1 2 a 0
H02 : 1 2 b 0
H03 : ij 0 i 1, 2, , a; j 1, 2, ,b
➢ 总离差平方和的分解定理 仿单因素方差分析的方法，考察总离差平方和
a
Ti.2
b,
i1
p T 2 ab ,
DB
b
T.
2 j
a,
j1
ab
R
X
2 ij
i1 j1
例1 设甲、乙、丙、丁四个工人操作机器Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ各一天， 其产品产量如下表，问工人和机器对产品产量是否有显著 影响？
机器 B 工人 A
ⅠⅡ
Ⅲ
甲
50 63 52
乙
47 54 42
丙
47 57 41
F值
F 值临介值
因素A 因素B
SS A SSB
df A
MS A
SS A df A
FA
MS A MSE
df B
MSB
Байду номын сангаас
SSB df B
FB
MSB MSE
F (a 1 ,
ab n 1) F (b 1 ,
ab n 1)
A B
误差 总和
SS AB
SSE SST
df AB df E dfT
MS AB SS AB
F0.01 3,6 9.78 F0.05 3,6 4.76 F0.01 2,6 10.92
FB F0.01 2,6
结论：工人对产品的产量有显著影响， 机器对产品的产量有极显著影响。
双因素方差分析
双因素方差分析一、双因素方差分析的含义和类型（一）双因素方差分析的含义和内容在实际问题的研究中，有时需要考虑两个因素对实验结果的影响。
例如上一节中饮料销售量的例子，除了关心饮料颜色之外，我们还想了解销售地区是否影响销售量，如果在不同的地区，销售量存在显著的差异，就需要分析原因，采用不同的推销策略，使该饮料品牌在市场占有率高的地区继续深入人心，保持领先地位，在市场占有率低的地区，进一步扩大宣传，让更多的消费者了解，接受该产品。
在方差分析中，若把饮料的颜色看作影响销售量的因素A，饮料的销售地区看作影响因素B。
同时对因素A和因素B进行分析，就称为双因素方差分析。
双因素方差分析的内容包括：对影响因素进行检验，究竟一个因素在起作用，还是两个因素都起作用，或是两个因素的影响都不显著。
双因素方差分析的前提假定：采样地随机性，样本的独立性，分布的正态性，残差方差的一致性。
（二）双因素方差分析的类型双因素方差分析有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，它假定因素A 和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。
例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景；否则，就是无交互作用的背景。
有交互作用的双因素方差分析已超出本书的范围，这里介绍无交互作用的双因素方差分析。
1.无交互作用的双因素方差分析。
无交互作用的双因素方差分析是假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；2.有交互作用的双因素方差分析。
有交互作用的双因素方差分析是假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。
例如，若假定不同地区的消费者对某种颜色有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景，否则，就是无交互作用的背景。
二、数据结构方差分析的基本思想：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
双因素试验的方差分析
2
j 1
误差平方和： S
E
i 1
( x ijk X
ij
)
j 1 k 1
③计算自由度
SA的自由度：r－1 SB的自由度：s－1 SA×B的自由度： (r－1)(s－1) Se的自由度：rs(t －1)
ST的自由度：rst－1
(4) F检验
FA
S A /( r 1) S E /( rs ( t 1))
r
j 1 k 1
因素A的效应平方和： 因素B的效应平方和： A，B交互效应平方和：
S A B t
i 1 r
S A st ( X
S B rt ( X
j 1
i
X)
2
i 1 s
j
X )
2
r
s
(X
s
ij
X
t
i
X j X )
X 2 1 1 , X 2 1 2 , ..., X 2 1 t
A2 … Ar
x 221 , x 222 , ..., x 22 t
… … …
…
…
…
X rs 1 , X rs 2 , ..., X rst
X r 11 , X r 12 , ..., X r 1 t X r 2 1 , X r 2 2 , ..., X r 2 t
总和
ST
rs－1
（3）双因素无重复试验方差分析表 双因素无重复试验方差分析表 方差 来源 因素A
平方 和
SA
自由度
r－ 1
均方
SA SA r 1
论文—双因素试验的方差分析
X ijk ~ N (ij , 2 ) （ ij 和 2 未 知 ）， 记 X ijk i = ijk ， 即 有
ijk X ij ijk ~ N (0, 2 ), 故 X ijk ijk 可视为随机误差. 从而得到如下数学模型
X ijk ij ijk， ijk ~ N（0， 2）， 各 ijk 相互独立， i 1, , r; j 1, , s; k 1, , t;
1 st
1 rt
X
j 1 k 1
r t
s
t
ijk
，i=1，2， ，r，
X
j =
X
i 1 k 1
类似地，引入记号： ， i , j , i , j , 易见
i 1
r
i 0 ，
j 1
s
j
0.
为水平 B j 的效应. 这样可以将
仍称 为总平均，称 i 为水平 A i 的效应，称 成
ij
j
ij
表示
= + i + j +
ij
（ i 1, , r; j 1, , s ） ，
(3)
与无重复试验的情况类似，此类问题的检验方法也是建立在偏差平方和的分解上的。 2. 偏差平方和及其分解 引入记号： X =
1 rst
X
i 1 j 1 k 1
r
s
t
ijk
，
X
ij =
1 X ijk ，i=1，2， ，r，j=1，2， ，s， t k 1
t
X
i =
试 验 结 因 素 果 A 因 素 B
交互作用双因子方差分析
H 03 的 拒 绝 域 为
W 03
S A SE
B 2
2
k3
（6.35）
为 了 确 定 界 限 值 k1 、k 2 、k3 ， 按 照 显 著 性 检 验 的 一 般
步骤，我们需要知道当相应的原假设成立时各检验统
计量的分布，
可以证明，
在 H 01 成 立 时
S A 2 r 1 ~ F r 1, rs t 1 S E 2 rs t 1
后的剩余部分，称为水平组合
Ai,Bj 的交互效应。
于 是 X ij ~ N u ij , 2 可 以 等 价 的 表 示 为 ：
X ij u ij ij u i j ij ij
ij ~ N 0, 2
，
i 1,2, , r ; j 1,2, , s
这 表 明 ， 在 因 素 A, B 的 不 同 水 平 组 合 下 ， 试 验 结 果 的 相 对 差 异 u ij u （ 视 为 总 效 应 ） 是 由 如 下 四 部 分 组 成 ：
i 1 j 1 k 1
S
2 A
r
s
t
x i•• x 2
A
称为因素 的主效应偏差平方和。
i 1 j 1 k 1
S
2 B
r
s
t
x • j• x 2
B
称为因素 的主效应偏差平方和。
i 1 j 1 k 1
S 2 A B
rst
A B
x ij • x i • • x • j • x 2 称 为
的交互效应
i1 j1 k 1
偏差平方和。
则得到总变差平方和的分解式：
ST 2
SE2
SA2
SB2
单因素方差分析与双因素方差分析 原理的相同点与不同点？
总离差平方和SST的自由度为r×k-1=n-1； 因素A的离差平方和SSA的自由度为r-1； 因素B的离差平方和的自由度为k-1； 随机误差SSE的自由度为（r-1）×（k-1）
第八章 方差分析
地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合 后产生的新效应，属于有交互作用的背景；
否则，就是无交互作用的背景。有交互作用的 双因素方差分析已超出本书的范围，这里介绍无交 互作用的双因素方差分析。
第八章 方差分析
6.3.2 数据结构
双因素方差分析的数据结构如表所示：
表 8－7 双因素方差分析数据结构
第八章 方差分析
方差分析解决的主要问题是什么？ 单因素方差分析与双因素方差分析 原理的相同点与不同点？ 正交实验设计的基本原理是什么？
第八章 方差分析
8.1 方差分析的基本问题
[例题] 某公司计划引进一条生产线.为了选择一
条质量优良的生产线以减少日后的维修问题, 他们对6种型号的生产线作了初步调查,每种型 号调查4条,结果列于表8-1。这些结果表示每 个型号的生产线上个月维修的小时数。试问由 此结果能否判定由于生产线型号不同而造成它 们在维修时间方面有显著差异?
在实际问题的研究中，有时需要考虑两个因素 对实验结果的影响。
例如饮料销售，除了关心饮料颜色之外，我们 还想了解销售地区是否影响销售量，如果在不同的 地区，销售量存在显著的差异，就需要分析原因。 采用不同的销售策略，使该饮料品牌在市场占有率 高的地区继续深入人心，保持领先地位；在市场占 有率低的地区，进一步扩大宣传，让更多的消费者 了解、接受该生产线。
第八章 方差分析
6.3.1 双因素方差分析的类型
若把饮料的颜色看作影响销售量的因素A，饮料 的销售地区则是影响因素B。对因素A和因素B同时进 行分析，就属于双因素方差分析。
Excel数据管理与图表分析 双因素方差分析
Excel 数据管理与图表分析 双因素方差分析在实际问题的研究中，有时需要考虑两个因素对实验结果的影响。
例如饮料销售，除了关心饮料颜色之外，还需要了解销售地区的不同是否影响销售量。
若把饮料的颜色看作影响销售量的因素A ，饮料的销售地区则是影响因素B 。
对因素A 和因素B 同时进行分析，就属于双因素方差分析的内容。
双因素方差分析的类型主要有两种，下面具体介绍其应用。
1．无重复双因素分析无重复双因素分析是指在假设两个因素之间是相互独立、不存在任何关系的情况下，对其进行分析。
与单因素方差分析类似，在分析前需将试验数据按一定的格式输入工作表中。
例如，对A 、B 、C 和D 地区上半年和下半年的销售额进行统计，其数据信息如图13-6所示。
图13-6 创建表格 图13-7 设置无重复双因素参数单击【分析】组中的【数据分析】按钮，在弹出的【数据分析】对话框中，选择【方差分析：无重复双因素分析】选项。
然后，在【方差分析：无重复双因素分析】对话框中，设置相关的参数，如图13-7所示。
其中，在【方差分析：无重复双因素分析】对话框中，各选项功能如下： ●输入区域 输入无重复双因素分析的数据区域。
● 标志 启用该复选框，则生成的分析数据结果工作表中包含数据标志。
若禁用该复选框，则选择的分析数据中只能是数值类型，不能为文本类型，且生成的分析数据结果工作表中不包含数据标志。
●α 显著性水平，一般输入0.05，即95%的置信度。
● 输出选项 输出无重复双因素分析数据的结果。
提 示 【方差分析：无重复双因素分析】对话框中的参数与【方差分析：单因素方差分析】对话框中的参数相同。
单击【方差分析：无重复双因素分析】对话框中的【确定】按钮，即可得到如图13-8所示的方差分析结果。
创建表格 选择分析结果图13-8 无重复双因素方差分析在生成的Sheet4无重复双因素方差分析工作表中，分为上下两部分。
其中，上部分为4个地区及上、下半年的计数、求和、平均和方差。
双因素试验方差分析
SS E df E
SST
注意
df E dfT df A f B , 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（无交互作用）试验的方差分析表
简便计算式：
SS A DA p, SSB DB p
双因素试验的方差分析
在实际应用中，一个试验结果（试验指标）往往 受多个因素的影响。不仅这些因素会影响试验结果， 而且这些因素的不同水平的搭配也会影响试验结果。 例如：某些合金，当单独加入元素A或元素B时， 性能变化不大，但当同时加入元素A和B时，合金性 能的变化就特别显著。 统计学上把多因素不同水平搭配对试验指标的 影响称为交互作用。交互作用在多因素的方差分析 中，把它当成一个新因素来处理。 我们只学习两个因素的方差分析，更多因素的 问题，用正交试验法比较方便。
双因素无重复（无交互作用）试验资料表
因素 B 因素 A
B1
X 11 ... X a1
B2
X 12 ... X a2
... Bb
... ... ... X 1b ... X ab
Ti. X ij X i. T b i.
j 1
b
A1 ... Aa
a b i 1 j 1
1 b i ij i 水平Ai对试验结果的效应 a j 1 1 a j ij j 水平Bj对试验结果的效应 b i 1 试验误差 ij X ij ij
特性：
i 1
a
i
0;
j 1
b
j
0; ij ~ N 0,
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四个样本的均值越接近，推断四个总体均值相等
的证据也就越充分
样本均值越不同，推断总体均值不同的证据就越
充分
方差分析中基本假定
如果原假设成立，即H0: m1 = m2 = m3 = m4
四个行业被投诉次数的均值都相等 意味着每个样本都来自均值为m、差为2的同一正
如果n个总体的均值相等，然希望三个样本的均值 比较接近，事实上，n个样本的均值愈接近，就愈 有证据得出结论：总体均值相等，反之，若n个样 本均值的差异愈大，就得出结论，总体均值不相等。
样本均值变动性小→支持H0，样本均值变动性大→ 支持H1。
三、F分布
水平间方差（组间方差）和水平内方差（组 内方差）之比是一个统计量，数理统计证明， 这个统计量服从F分布。
（二）用方差分析来检验假设有三个假定
1、各个水平的观察数据必须服从正态分布： 在水平Ａi下的数据是来自正态总体的一个样 本，i=1,2…,r。
2、方差相同或者叫方差齐性：r个正态总体 的方差相等，即。
3、随机性：所有数据都相互独立。
方差分析中的基本假定
1. 在上述假定条件下，判断行业对投诉次数是否 有显著影响，实际上也就是检验具有同方差的 四个正态总体的均值是否相等
3、单元（Cell）
单元指因素水平之间的组合。如销售方式一 下有五种不同的销售业绩，就是五个单元。 方差分析要求的方差齐就是指的各个单元间 的方差齐性。
4、元素（Element）
元素指用于测量因变量的最小单位。一个单 元里可以只有一个元素，也可以有多个元素。
5、均衡（Balance）
如果一个试验设计中任一因素各水平在所有 单元格中出现的次数相同，且每个单元格内 的元素数相同，则称该试验是为均衡，否则， 就被称为不均衡。不均衡试验中获得的数据 在分析时较为复杂。
k
SSA (xj x)2 nj(xj x)2
（bossom）
j1
构造检验的统计量
(三个平方和的关系)
总离差平方和(SST)、误差项离差平方和
(SSE)、水平项离差平方和 (SSA) 之间的 关系
k
ni
k
k
xij x 2 ni xi x 2
k nj
SST
(xij x)2
j1 i1
2、误差项离差平方和（组内）
SSE（Sum of Squares For Error）
k nj
SSE [ (xij x j )2] j1 i1
3、水平项离差平方和（组间）
SSA或SSb （Sum of Squares for factor A）或
6、交互作用（Interaction）
如果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。如果所 有单元格内都至多只有一个元素，则交互作 用无法测出。
若方差分析只针对一个因素进行，称为单因 素方差分析。如果同时针对多个因素进行， 称为多因素分析。在多因素方差分析中，双 因素方差分析里最常见的。
ni
xij x 2
i1 j1
H0：μ1=μ2=μ3=μ4 颜色对销售量没有影响 H1：μ1，μ2，μ3，μ4 不全相等，颜色对销售量有影
响。 注意：拒绝原假设，只表明至少有两个总体的均值
不相等，并不意味着所有的均值都不相等。
二、计算水平均值
令 xj 表示第j种水平的样本均值，则
nj
x j =
xij / nj
学习目标
1.解释方差分析的概念 2.解释方差分析的基本思想和原理 3.掌握单因素方差分析的方法及应用 4.掌握双因素方差分析的方法及应用
第一节 方差分析的基本问题
一、方差分析的内容 二、方差分析的原理 三、F分布
一、方差分析的内容
（一）方差分析中的常用术语 1、因素（Factor） 2、水平（Level） 3、单元（Cell） 4、元素（Element） 5、均衡（Balance） 6、交互作用（Interaction） （二）用方差分析来检验假设有三个假定
组间方差
F=
组内方差
第二节 单因素方差分析
一、建立假设 二、计算水平均值 三、计算离差平方和 四、计算平均平方 五、方差分析表 六、统计决策 七、应用实例
一、建立假设
方差分析的第一步是建立假设。以饮料颜色对销售 量的影响为例，针对我们关心的问题提出原假设和 备择假设。
1、因素（Factor）
因素是指所要研究的变量，它可能对因变量 产生影响。一个是因素，因素是一个独立的 变量，是方差分析研究的对象。要分析不同 销售方式对销售量是否有影响，所以，销售 量是因变量，而销售方式是可能影响销售量 的因素。
2、水平（Level）
因素中的内容称为水平。水平指因素的具体 表现，如销售的四种方式就是因素的不同取 值等级。有时水平是人为划分的，比如质量 被评定为好、中、差。
i 1
式中：xij为第j种水平下的第I个观察值； nj第j种水平的观察值个数。 计算总均值的一般表达式为：
总均值：是所有观察值的总和除以观察值的总数。
k nj
X j1 i1 xij （注：各个样本容量相等）
n
三、计算离差平方和
1、总离差平方和SST（Sum of Squares for Total）
态总体
f(X)
X
m1 m2 m3 m4
方差分析中基本假定
若备择假设成立，即H1: mi (i=1，2，3，4)不全 相等
至少有一个总体的均值是不同的
四个样本分别来自均值不同的四个正态总体
f(X)
X
m3 m1 m2 m4
二、方差分析的原理
方差分析的目的是要检验各个水平的均值μ1， μ2……μr 是否相等，实现这个目的的手段是通过方 差的比较。