第四章方差分析概论
方差分析的概念与应用

方差分析的概念与应用方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)是一种统计方法,用于比较三个或三个以上样本均值是否存在显著差异。
其基本原理是通过将总方差分解为不同来源的方差,从而判断不同组之间是否存在显著性差异。
方差分析在生物医学、心理学、市场营销等多个领域都得到了广泛的应用。
本文将详细探讨方差分析的基本概念、方法及其实际应用。
一、方差分析的基本概念1.1 什么是方差方差是指数据集中各数据值与其均值之间的离散程度,它衡量了数据分布的变动幅度。
方差越大,数据分布越分散;相反,方差越小,数据分布越集中。
在方差分析中,我们主要关注的是不同样本均值之间的方差。
1.2 方差分析的原理在进行方差分析时,我们首先计算总体样本的总方差。
这一总方差可以分解为组间方差和组内方差。
具体来说:组间方差:代表不同组均值之间的变异程度。
组内方差:代表同一组内部样本之间的变异程度。
根据F检验原理,当组间方差显著大于组内方差时,可以认为至少有一个组的均值与其他组存在显著性差异。
这一过程可以用F统计量来表示,F统计量等于组间平均平方(Mean Square Between)除以组内平均平方(Mean Square Within)。
二、方差分析的类型2.1 单因素方差分析单因素方差分析是最基础的方差分析方法,适用于仅有一个因素对结果变量影响的情况。
例如,研究不同肥料对植物生长高度的影响,我们可以采用单因素方差分析。
在进行单因素分析时,假设我们有n个样本,每个样本在不同处理下进行观察。
通过计算各处理组均值与全局均值的偏离程度,可以判断是否有显著性差异。
2.2 双因素方差分析双因素方差分析则扩展至两个自变量对因变量影响的情况。
例如,研究不同肥料和不同光照条件下植物生长高度的影响。
在这种情况下,不仅要考虑肥料对植物生长高度的影响,还需要考虑光照对植物生长高度以及两者交互作用。
双因素分析可以帮助研究者揭示更复杂的关系,从而提供更加深入的理解。
方差分析ppt课件

其观测值的数学模型为:
5
这一模型的含义是:每一个观测值 包含了总体平 均值 ,同时还受 A因素第 个水平的效应和 B因 素第 个水平的效应,同时还具有一定的误差 :
这一模型相应的数据结构为:
因素
……
T
:
:
T
T
6
上页的数据结构表中, T为求和,不同因素的和的下 标不同
两因素无重复资料的方差分析应从 A 和 B 两个方向 进行,我们可以将这种结构看成是两个单向资料 的重合
即:对 A因素来说,有 a个组(k = a),每一组有 b个观测值(n = b)
对 B因素来说,有 b个组(k = b),每一个组有 a 个观测值(n = a)
因此我们可以直接用方差分析表来表示这种分剖的 结果
571 65283 114.2 4.32
435 456 463 447 454 2255
255133
设
不全相等
设
不全相等
12
13
将上述数据填入方差分析表中: 方差分析表
Course 药物间 3 542.55 180.85 9.57** 3.49 5.95 猪场间 4 112.50 28.125 1.49 3.26 误 差 12 226.70 18.892
在试验中设置区组,其作用是统计分析时消除系统 误差,即当我们怀疑不同的区组(牧场等)存在 系统误差,或将一个试验有意识地分散在不同的 地域、以检验试验内容是否可以适应不同的地域 时一般可以设置区组:
一是通过区组消除系统误差 二是检验试验内容是否具有广泛的适应性
18
当 B因素的 F值小于 1 (即表示区组基本不具有系统 误差)、而 A因素还未达到显著水平时,还应当将 B因素的平方和、自由度合并到误差项中去,得到 一个新的误差项均方,以降低误差项的均方值,同 时增大误差项的自由度,使得 A因素比较容易地达 到显著水平
方差分析法PPT课件

计算各样本平均数 y 如i 下:
表 6-2
型号
ABCDE F
yi
9.4 5.5 7.9 5.4 7.5 8.8
•5
引言 方差分析的基本概念和原理
两个总体平均值比较的检验法 把样本平均数两两组成对:
y 1与 y ,2 与y 1 ,…y 3 与 y ,1 与y 6 ,…y ,2 与y 3 ,共有y (5
6.3 显著性检验
利用(6-17)式来检验原假设H0是否成立.对于给定的显著水
平,可以从F分布表查出临界值
A的值.
F(k1,k(再m根1)据),样本观测值算出F
当 FAF(k1,时k(m ,拒1绝))H0,
当 FAF(k1,,时k(m ,接1 受))H0。
即:如果H0成立,F应等于1;相反应大于1,而且因素的影响越大, F值也越大
m
km
T Tj Yij
•38
j1
作统计假设:6种型号的生产线平均维修时数无显 著差异,即
H0: i=0(i=1,2,…,6),H1:i不全为零
•37
6.3 显著性检验
计算SA及SE
k
SA
k
m
i1
(Yi
Y)2
Ti2
i1
m
T2 km
k
km
km
Ti2
SE i1
(Yij Yi)2
j1
i1
j1Yij2i1m
m
Ti Yij
j 1
相当于检验假设
H0 : i 0 (i=1,2,…,k) , H1 : αi不全为零
•29
6.3 显著性检验
可以证明当H0为真时,
ST
2
~2(k
第章方差分析(页)PPT课件

1. 进行两个或两个以上样本均数的比较; 2. 可以同时分析一个、两个或多个因素对试验
结果的作用和影响;
3. 分析多个因素的独立作用及多个因素之间的 交互作用;
4. 进行两个或多个样本的方差齐性检验等。 5. 应用条件:方差分析对分析数据的要求及条
件比较严格,即要求各样本为随机样本,各 样本来自正态总体,各样本所代表的总体方 差齐性或相等。
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第2页
结束
《医学统计学》目录
第1章 绪论 第2章 定量资料的统计描述 第3章 总体均数的区间估计和假设检验 第4章 方差分析 第5章 定性资料的统计描述 第6章 总体率的区间估计和假设检验 第7章 二项分布与Poisson分布 第8章 秩和检验 第9章 直线相关与回归 第10章 实验设计 第11章 调查设计 第12章 统计表与统计图
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第16页
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2. 计算各部分变异 :
(1)单因素方差分析中,可以分出组间变异 (SS组间)和组内变异(SS组内)两大部分;
(2)双因素方差分析中,可以分出处理组变 异(SS处理),区组变异(SS区组)或称为 配伍组变异(SS配伍)及误差变异(SS误差) 三大部分。
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单因素方差分析模式表
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第11页
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6. 各种变异除以相应的自由度,称为均方,用MS 表示,也就是方差。当H0为真时,组间均方与组 内均方相差不大,两者比值F值约接近于1。 即 F=组间均方/组内均方≈1。
7. 间当均H方0不增成大立,时此,时处,理F因>素>产1,生当了大作于用等,于使F得临组界 值数时 不, 全则 相等P≤。0.05。可认为H0不成立,各样本均
方差分析-统计学原理

各部分变异的计算:
①总变异(全部试验数据间大小不等)用总离均
差平方和 SS总 来表示。
g ni
g ni
SS总 (Xij X )2
X
2 ij
C
X
2
C
i1 j1
i1 j1
其中
将受试对象配成区组(block),再将各区组内的受 试对象随机分配到不同的处理组,各处理组分别接 受不同的处理,试验结束后比较各组均数之间差别 有无统计学意义,以推断处理因素的效应。
• 该设计的特点:(1)该设计包含两个因素,一个 是区组因素,一个是处理因素;(2)各区组及处 理组的受试对象数相等,各处理组的受试对象生物 学特性较均衡,可减少试验误差,提高假设检验的 效率。
方差分析的应用条件
(1)各观测值相互独立,并且服从正态分布; (2)各组总体方差相等,即方差齐性。
方差分析的用途
1 用于两个或多个均数间的比较 2 分析两个或多个因素的交互作用 3 回归方程的假设检验 4 方差齐性检验
第二节 单因素方差分析 完全随机设计资料的方差分析
一、完全随机设计 完全随机设计是采用完全随机化的分组方法,
yij i ij , j 1, 2,..., mi , i 1, 2,..., r, 诸ij相互独立,且都服从N (0, 2 )
模型可以改写为
yij
ai
ij ,
j
1, 2,..., mi ,i
1, 2,..., r,
r
miai 0
将全部试验对象分配到g个处理组,各处理组分别 接受不同的处理,试验结束后比较各组均数之间差 别有无统计学意义,以推断处理因素的效应。
课件方差分析

例子2
五个商店以各自的销售方式卖出新型健身器, 连续五天各商店健身器的销售量如下表所示。销 售量服从正态分布,且具有方差齐性,试考察销 售方式对销售量有无显著影响,并对销售量作两 两比较。
双因素方差分析假设
双因素方差分析数据结构表
双因素方差分析表
双因素方差分析SPSS界面
例子1
例子2
西方国家有一种说法,认为精神病与月亮有关,月 圆时,人盯着州亮看,看得太久,就会得精神病。中医 也有一种说法,认为精神病与季节有关,特别是春季, 人最容易得精神病。为了检验这两种说法是否有道理, 对某地平均每日精神病发病人数统计如下:
SSR与MSR
组间差异(组间平方和,简称SSR): 各组平均值与总平均值离差的平方和, 反映了各水平之间的差异程度或不同 的处理造成的差异。
组间均方: MSR= SSR /(自由度k-l)
SSE与MSE
组内差异(组内平方和、残差平方和, 简称SSE): 每个样本数据与其组平均值离差的平方和, 反映了随机误差造成差异的大小。
例子2
Байду номын сангаас
单因素练习1
某饮料生产企业研制出一种新型饮料。饮料的颜色共 有四种,分别为桔黄色、粉色、绿色和无色透明。随机从 五家超级市场上收集了前一期该种饮料的销售量。
问:饮料的颜色是否对销售量产生影响。
超市 1 2 3 4 5
无色 26.5 28.7 25.1 29.1 27.2
粉色 桔黄色 绿色 31.2 27.9 30.8 28.3 25.1 29.6 30.8 28.5 32.4 27.9 24.2 31.7 29.6 26.5 32.8
概述 方差分析的分类
方差分析按所涉及因素的多少可分为: 单因素方差分析 双因素方差分析 多因素方差分析
《方差分析课时》课件

可以使用统计软件或图形方法(如直方图、QQ图等)对数据进行正态性检验。 如果数据不符合正态分布,可以考虑对数据进行适当的转换或使用非参数方法进 行统计分析。
数据的方差齐性检验
总结词
在进行方差分析之前,需要检验各组数据的方差是否齐性,因为方差分析的另一个前提假设是各组数 据的方差必须齐性。
详细描述
方差分析的基本思想
总结词
方差分析的基本思想是将数据的总变异分为组内变异和组间变异两部分,并比较这两部 分的变异程度。
详细描述
方差分析的基本思想是通过将数据的总变异分解为组内变异和组间变异两部分,来评估 组间变异是否显著大于组内变异。如果组间变异的比例显著大于组内变异的比例,则说 明不同组别或处理之间的均值存在显著差异;反之,则说明各组之间没有显著差异。通
03
方差分析的步骤
数据的收集与整理
确定研究目的
在开始方差分析之前,需 要明确研究的目的和目标 ,以便收集合适的数据。
数据来源
确定数据来源,包括调查 、实验、公开数据等,确 保数据的可靠性和有效性 。
数据整理
对收集到的数据进行整理 ,包括数据清洗、缺失值 处理、异常值处理等,以 确保数据的质量。
数据的分组与分类
行计算。
结果解释
根据计算结果,检验
进行显著性检验,以判断各组间是 否存在显著差异,并解释差异产生 的原因。
04
方差分析的应用实例
单因素方差分析实例
总结词
用于比较三个或更多组间的总体均值 是否存在显著差异。
详细描述
单因素方差分析是用来比较三个或更 多组间的总体均值是否存在显著差异 的统计方法。例如,比较不同地区的 销售业绩是否存在显著差异。
06
方差分析概述

方差分析概述
方差分析是一种统计技术,用于探究两个或以上种类的变量之间的差异程度。
它既可用于解释性分析,比较不同模型,也可用于推断性分析,以及在某些情况下多变量数据的分析。
它可以用于分析变量之间的依赖性,以确定是否存在重要的差异,以及如何进行有效的干预。
由多个变量组成的一组观测可以绘制出联合分配,以及观察各个变量之间的相关性,在此基础上后续的分析方法可以用来确认不同变量之间的相互作用,并以此构建有用的决策模型。
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尽量减少试验次数。
便于对试验结果(指标值)进行统计分析。由于在试 验中存在随机误差,并体现在指标的测量值上,所以对指 标值的分析需用统计方法。
实施区组技术的意义:把区组间的差异估计出来, 从而有可能把区组对试验结果的干扰排除或减少到最 低程度,保证统计分析结果的正确性。
㈢历史回顾 Ronald A. Fisher爵士是一位在试验设计中应用 统计方法的创新者。多年来,他在英国伦敦的 Rothamsted农业站担负起统计和数据分析的任务。 Fisher开发了并首先应用了方差分析作为试验设计的 统计分析的基本方法。于1933年,Fisher在伦敦大学 取得教授职位。随后,他在剑桥大学任教并成为世界 上很多大学的客座教授。除了开拓者Fisher外,许多 学者也对试验设计文献做出了显著的贡献。
可以使不可控因子的影响部分“抵消”,不至于 积累成灾;可使试验误差得到准确的估计。
3. 区组 定义:把试验单元分为若干个小组,使每组内的 试验条件相同或近似相同,而组与组之间在试验条件 上允许有较大差异,这样的小组在试验设计中被称为 区组。
如 农田试验中按地的肥沃、日照和水分等,将试 验田分成若干区组;工业试验中,按操作时间(早、 晚、晚)把试验单元分成若干个区组。
造成这些差异的原因有两方面:
一是由于因素A取不同水平所引起的差异。 另一方面,是由于随机而引起的差异,是由于试验误 差引起的这类差异。 现在的问题是要通过试验所得的数据来判断产量之间 的差异主要是由试验误差造成的,还是由不同药剂的变化 造成的。
㈡单因子试验名词解释
指标 用于衡量试验结果好坏的特性值称为指标。在有些 设计中,指标又称为响应。 指标的分类:定量指标和定性指标。
第四章
方差分析
英国统计学家费歇在20年代首先把方差分析应用到农业 试验中,经过几十年的发展其内容已十分丰富,方差分析是 数理统计中具有广泛应用的基础方法之一———是工农业生 产和科学试验中分析数据的一个重要工具。本章我们仅介绍 单因素和双因素的方差分析。
第一节 单因子试验的设计和方差分析
一、试验例子与基本概念
(3) 的意义 标准差是衡量随机误差大小的尺度。 越小试验误差
就越小,这说明试验的组织实施很好;
越大试验误差就越大,这说明不可控因子干扰较
大,要努力改进试验的实施。
过大会使试验误差淹没了可控因子变化而产生的
影响,这将导致试验失败。
二、试验设计 ㈠定义:在明确所要考察的(可控)因子及其水平后, 对试验进行总体安排称为试验设计。
表中的四组数据可以看成是分别来自四个不同总体的样本。 Ai药剂下的第j 次试验结果记为Xij
从表中数据可以看出:不同药剂处理过的种子,其平 均产量是有差异的。第二种药剂和第四种药剂处理过的水 稻平均产量要明显高于另两种药剂处理过的水稻平均产量。 此外,用同一种药剂处理的四块试验田中水稻产量之间也 有差异。
可控因子:可用某种控制方式将其状态(即水平) 做审慎改变的因子,简称因子,常用大写字母表示。 如反应时间、反应温度、原材料产地、机器编号等。
不可控因子:在实际操作中不能控制、或难以控 制、或要花费昂贵才能控制、或试验人员尚未意识到 对试验结果会有影响的因子,又称为噪声因子或误差 因子,如环境温度与湿度、机器的老化等。
定量指标:用测量结果表示的指标称为定量指标, 如种子的苗高,粮食的产量,橡胶件的强度等。
定性指标:用等级评分等表示的指标称为定性指标, 如药物的疗效、物质的光谱度、布料的柔软度等。
注意:由于测量数据含有的信息丰富,故在试验中 要尽量选用定量指标。
因子与水平
影响试验结果的因素称为因子,因子所处的状态 (位级)称为水平。
㈡试验基本原则 三个基本原则:重复、随机化和区组。
——这三个基本原则在每个试验中都必须考虑
1. 重复
定义:在相同条件下进行若干次试验。
若重复进行n次试验,试验结果分别记为x1,…,xn, 它就是一个样本。
通重常复假有定两:个X作i=用+:i , i ~N(0, 2), i=1,2,…,n
提供标准差
它是试验误差的源泉
注意:在试验中,噪声因子会对试验结果起干扰 作用,要消除这种干扰通常是不可能的,只能尽量限 制它,使其减少干扰
试验设计的任务:是在尽量限制噪声因子的条件 下考察可控因子的变化对试验结果(指标值)的影响, 从中寻找可控因子水平的最佳搭配,使产品的指标值 接近目标值,且指标值的波动尽量小。
㈠例4.1. 为了研究用来处理水稻种子的四种不同药剂 对水稻产量的影响。选择一块各种条件(气候、土质、管 理)基本相同的土地,将其分成16块作为试验田。在每四 块试验地里种下用同一种药剂处理过的水稻种子。试验的 结果—水稻产量(单位:kg)。由下表给出。
表4.1, 不同的药剂处理种子的水稻产量
药剂
其中
y 1 n
的估计
ˆ s [ 1
n
n
yi
i 1
n i 1
(
yi
y)2 ]1/ 2
提供均值 的更为精确的估计
ˆ y ~ N(, 2 / n)
2. 随机化 定义:试验材料的分配和各试验点的试验次序都 要随机确定。 意义: 随机化常能使各次试验结果相互独立,这是试验 设计中正确使用统计方法分析试验结果的基石;
产量 试验
A1
A2
A3
A4
1
18
23
22
26
2
20
22
18
21
3
19
25
21
28
4
15
3
19
25
试验中有一可控制的条件(因素)——药剂,用A表示。 四种不同的药剂称为A 的四个不同的水平,分别记为
A1 , A2 , A3 , A4
Ai药剂处理过的种子的水稻产量Xi是一个随机变量, 在该药剂下经试验所得的水稻产量可以认为是来自总体Xi 的一个样本。
试验误差 定义:试验结果常用指标的测量值(或评分值)y表示,
测量值y与指标真值之间的偏差 =y 称为试验误差,简
称误差。 注意:
(1) 是一个随机变量。
(2) 的分布 根据中心极限定理,只要把每个不可控 因子都限制在一定的范围内,随机误差 总可认为是服从 均值为0,方差为 2 的正态分布的随机变量。