单因素方差分析的计算步骤教学教材
OneWayANOVA单因素方差分析PPT课件

•五次重复
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单因素方差分析的数据形式
X因素的a个不同水平(处理)
每 个 处 理 下 n 个 重 复
n
xi xij ,
j 1
xi
1 n
xi ,
i 1, 2,, a
a n
x
xij ,
i 1 j1
x
1 an
固定效应模型
方差分析统计量:
Fdf A ,dfe
MS A MSe
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固定效应模型
平方和的简易计算
a n
SST
i1 j1
xij x
2
a
i 1
n j1
xi2j
x2 na
a
SSA n
i1
xi x
2
1 n
a i 1
xi2
x2 na
C x2 na
减少计算误差 利于编程
C称为校正项。误差平方和 SSe = SST-SSA
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感谢您的观看!
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单因素方差分析的SPSS实现
例:小麦株高与品系的关系研究-单因素固定模型的方差分析
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单因素方差分析的SPSS实现
SPSS one-way ANOVA output
株高
Between Groups Within Groups Total
Sum of Squares
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多重比较
多重比较方法:
最小显著差数(LSD)检验 Student-Newman-Keuls(SNK)q检验 Duncan 检验 Dunnett t检验 Tukey 检验 …
第10章-单因素方差分析PPT课件

(四)重复 (repeat)
在试验中,将一个处理实施在两个或两个以上的试验单位
上,称为处理有重复;一处理实施的试验单位数称为处理的重
复数。
.
6
第一节 单因素方差分析的基本原理
一、线性模型 二、固定线性模型 三、随机线性模型 四、多重比较 五、基本假定
.
7
一、线性模型
(一)线性模型 假设某单因素试验有a个处理,每个处理有n
第10章 单因素方差分析
One-factor analysis of variance
.
1
用6种培养液培养红苜蓿,每一种培养液做5次重复,测 定5盆苜蓿的含氮量,结果如下表(单位:mg).问用6 种不同培养液培养的红苜蓿含氮量差异是否显著?
培养方法 盆号 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ
1 19.4 17.7 17.0 20.7 14.3 17.3
χi2
χa2
χi3
χa3
…
…
χ2j χ3j
χij
χaj
χ2n χ3n
χin
χan
x 2
x 3
x i
x a x
x 2
x 3
2
3
x i
x a x
i
a
a2
a3
.
ai
aa
9
符号
文字表述
a
因素水平数
n
x ij n
xi
xij
j 1
xi
1 n
xi
每一水平的重复数 第i水平的第j次观察值 第i水平所有观察值的和
ij 是试验误差,相互独立,且服从正态分布N(0,σ2)。
.
11
xiji ij ij11,,22,, an
第9.1节 单因素试验的方差分析——概率论与数理统计(李长青版)

ES A ( s 1) 2 n j 2 j
j 1
s
由此得
Se 2 E , ns
1 s SA 2 2 E n j j s 1 s 1 j 1
在 H0 为真时, 即 1 2 s 0 时, 有
S A ( s 1) 将 从而在 H0 不真时, 比值 S ( n s ) 有偏大的趋势, 其 e
S A ( s 1) . 记为 F, 即 F Se (n s )
则 F 可以作为检验 H0 的统
计量. 将 Se 写成如下分项相加的形式
Se ( xi1 x1 ) 2 ( xi 2 x2 ) 2 ( xis xs ) 2
的 影响.
种子品种代 号 (水平) 重复试验序号及作物实测产量
1 128 125 148 2 126 137 132 3 139 125 139 4 130 117 125 5 142 106 151 133 122 139
A1 A2
A3
这里试验的指标是作物产量, 作物是因素, 三种种 子品种代表三个不同的水平. 首先,形成数据差异的直接原因是种子的不同品 种.因此, 每个品种下产量的均值差异检验是我们的主 要任务.这种由因素(种子品种)造成的差异称为条件(系
s nj
从而有
Se ( ij j ) ,
2 j 1 i 1
s
nj
S A n j ( j j ) 2
j 1
s
由此知, Se 反映了误差的波动, 称其为误差的偏差 平方和(或称为组内平方和), 它集中反映了试验中与因 素及其水平无关的全部随机误差. 在 H0 为真时, SA 反 映误差的波动, 在 H0 不真时, SA 反映因子A 的不同水
01-单因素方差分析PDF

ni
2
4.计算均方误差MS
1)各误差平方和的大小与观察值的多少有关,为
消除观察值多少对误差平方和大小的影响,需要将
其平均,这就是均方,也称为方差
2)由误差平方和除以相应的自由度求得(也是一
种平均值)
3)三个平方和对应的自由度分别是
▪ SST 的自由度为n-1,其中n为全部观察值的个数
▪ SSA的自由度为k-1,其中k为因素水平(总体)的个数
(3)组内平方和 SSE
1)每个水平或组的各样本数据与其组平均值的离差
平方和
2)反映每个样本各观察值的离散状况
3)该平方和反映的是随机误差的大小
k ni
2
4)计算公式为 SSE =
x −x
(
i =1 j =1
ij
▪ 引例的计算结果: SSE = 2708
i
)
三个误差平方和的关系
总 离 差 平 方 和 (SST) 、 误 差 项 离 差 平 方 和
三、提出假设
1. 一般提法
▪
▪
H0 :m1 = m2 =…= mk
•
自变量对因变量没有显著影响
H1 :m1 ,m2 ,… ,mk不全相等
•
自变量对因变量有显著影响
2. 注意:拒绝原假设,只表明至少有两个总
体的均值不相等,并ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ意味着所有的均值
都不相等
四、构造检验的统计量
• 构造统计量需要计算:
水平的均值
▪ SSE 的自由度为n-k
均方 MS
1. 组间方差:SSA的均方,记为MSA,计算公
式为
SSA
MSA =
1456.608696
引例计算结果:
单因素方差分析-PPT课件

单因素方差分析的假设检验的步骤:
(1)提出统计假设 H 0 : μ 1μ2 μs
H1: μ1, μ2, , μs 不全相等.
(2)编制单因素试验数据表
s nj
(3)根据数据表计算 T ,
x
2 ij
,
ST,SA,SE
j1 i1
(4)填制单因素方差分析表
单因素方差分析表
一、基本概念
我们将要考察的对象的某种特征称为指标, 影响指标的各种因素称为因子,一般将因子控 制在几个不同的状态上,每一个状态称为因子 的一个水平.
若一项试验中只有一个因子在改变,而其 它的因子保持不变,称这样的试验为单因素试 验.多于一个因子在改变的的试验为多因素试验. 这里,我们只讨论单因素试验.
否则接受H0 ,认为因子A对指标没有显著影响.
例1. 在显著性水平α=0.01下,用单因素方差分析法判断
实例1中,三个工厂所生产的电池的平均寿命有无显著 差异?
解:提出统计假设
H0: μ1μ2μ3
H1: μ1, μ2, μ3 不全相等.
编制单因素试验数据表
部分 总体
A1
A2 A3
37
样 47 本 40 值 60
6444
S A
s j1
1 nj
T2j
n1T2
1 12 81 442 91 826 27 192 49
4
6
3
13
4284
SESTSA644 44 28 24 160
单因素方差分析表
方差来源 平方和 自由度
因子A 4284 2
随机误差 2160 10 总和 6444 12
ST σ2
~
概率论与数理统计单因素试验的方差分析讲课文档

乙 1580 1640 1640 1700 1750
丙 1460 1550 1600 1620 1640 1740 1660 1820
丁
第三页,共21页。
1510 1520 1530 1570 1680 1600
第三页,共21页。
引例
灯泡的使用寿命——试验指标
灯丝的配料方案——试验因素(唯一的一个) 四种配料方案(甲乙丙丁)——四个水平
第十八页,共21页。
第十八页,共21页。
例2的上机实现步骤
1、输入原始数据列,并存到A,B,C列;
第十九页,共21页。
第十九页,共21页。
2、选择Stat>ANOVA>one-way(unstacked)
第二十页,共21页。
各水平数据放同一列 各水平数据放在不同列
第二十页,共21页。
第二十一页,共21页。
r
SSE
i1
ni
T 2 X ij n j1
r2 i
i1 i
第十五页,共21页。
ni
其中 T i X ij , j1 同一水平 下观测值 之和
r
T Ti i1
所以观测 值之和
第十五页,共21页。
例2 P195 2 以 A、B、C 三种饲料喂猪,得一个月后每猪 所增体重(单位:500g)于下表,试作方差分析。
饲料
增重
A
51
40
43
48
B
23
25
26
C
23
28
解:T1 51404348182,
T2 232526 74,
T 1 8 2 7 4 5 1 3 0 7
T3 232851
dfAr12, dfEnr936,
单因素方差分析 PPT课件

解:
ssA
5 i1
1 m
10 l1
2 xil
1 510
5 i1
10 l1
2 xil
22.865
fA 51 4
ssE
5 i1
10 l1
x
2 il
1 510
5 i1
10 xil 2 l1
53.055
fE 510 5 45
s 2A
ssA fA
22.865 4
5.71
1 m
m L1
xiL
2
fE km k
m
有km个数据,但存在 k个约束条件,即有 k个 xiL xi 0 L1
3.总离差平方和ssT、自由度fT
• 它反映了全部数据的波动程度。
k m
2
ssT
xiL x
i1 L1
k m
2 km
2
xiL xi
xi x
i1 L1
试验次数
1
2
34
水平
A1
38
36
35 31
A2
20
24
26 30
A3
21
22
31 34
样本 X1 X2
试验数据 X11,X12,..X1L…X1m X21,X22,…X2L,…X2m
.
Xi
Xi1,Xi2,…XiL…Xim
.
.Xk
Xk1,Xk2,…XkL,…Xkm
样本平均值
x1
x2
xi
xk
m
xiL
L1
因素A第i个水平平均值为
xi
1 m
m
xiL
L1
1.因素A离差平方和 ssA、自由度fA
单因素方差分析步骤单因素方差分析的计算步骤

单因素方差分析步骤单因素方差分析的计算步骤一、单因素方差分析的计算步骤假定实验或观察中只有一个因素(因子)A,且A有m个水平,分别记为A1,A2, Am,在每一种水平下,做n次实验,在每一次试验后可得一实验值,记做xij表示在第j个水平下的第i个试验值i 1,2, n;j 1,2, m 。
结果如下表3.1:表3.1 单因素方差分析数据结构表为了考察因素A对实验结果是否有显著性影响,我们把因素A的m个水平A1,A2, Am看成是m个正态总体,而xij i 1,2, n;j 1,2, m 看成是取自第j总体的第i个样品,。
因此,可设xij~Naj, ,i 1,2, n;j 1,2, m可以认为aj j, j是因素A的第j个水平Aj所引起的差异。
因此检验因素A的各水平之间是否有显著的差异,就相当于检验:2H0:a1 a2 am 或者H0: 1 2 m 0具体的分析检验步骤是:(一)计算水平均值令xj表示第j种水平的样本均值,xj xi 1njijnj式中,xij是第j种水平下的第i个观察值,nj表示第j种水平的观察值次数(二)计算离差平方和在单因素方差分析中,离差平方和有三个,它们分别是总离差平方和,组内离差平方和以及组间平方和。
首先,总离差平方和,用SST代表,则,SST (xij x)2 其中x xnij,它反映了离差平方和的总体情况。
其次,组内离差平方和,用SSE表示,其计算公式为: 2 SSE x ij jj i其中j反映的是水平内部或组内观察值的离散状况,即反映了随机因素带来的影响。
最后,组间平方和,用SSA表示,SSA的计算公式为:SSA j x njj x用各组均值减去总均值的离差的平方,乘以各组观察值个数,然后加总,即得到SSA。
可以看出,它所表现的是组间差异。
其中既包括随机因素,也包括系统因素。
根据证明,SST,SSE,SSA之间存在着一定的联系,这种联系表现在:22 SST SSE S SA因为:x ij x x ij j j x2 2 2 x ij j j x2 x ij j j x在各组同为正态分布,等方差的条件下,等式右边最后一项为零,故有,2(xij x)2 (xij j)2 (j x)2即SST SSE S SA(三)计算平均平方用离差平方和除以各自自由度即可得到平均平方。
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单因素方差分析的计
算步骤
一、 单因素方差分析的计算步骤
假定实验或观察中只有一个因素(因子)A ,且A 有m 个水平,分别记为
,,,21m A A A 在每一种水平下,做n 次实验,在每一次试验后可得一实验值,记
做ij x 表示在第j 个水平下的第i 个试验值()m j n i ,2,1;,2,1==。
结果如下表3.1:
表3.1 单因素方差分析数据结构表
为了考察因素A 对实验结果是否有显著性影响,我们把因素A 的m 个水平
m A A A ,,21看成是m 个正态总体,而()m j n i x ij ,2,1;,2,1==看成是取自第j
总体的第i 个样品,因此,可设()
m j n i a N x j ij ,2,1;,2,1,,~2==σ。
可以认为j j j a εεμ,+=是因素A 的第j 个水平j A 所引起的差异。
因此检验因素A 的各水平之间是否有显著的差异,就相当于检验:
μ====m a a a H 210:或者 0:210====m H εεε
具体的分析检验步骤是: (一)计算水平均值
令j x 表示第j 种水平的样本均值,
j
n i ij
j n x
x j
∑==1
式中,ij x 是第j 种水平下的第i 个观察值,j n 表示第j 种水平的观察值次数 (二)计算离差平方和
在单因素方差分析中,离差平方和有三个,它们分别是总离差平方和,组内离差平方和以及组间平方和。
首先,总离差平方和,用SST 代表,则,
2)(∑∑-=x x SST ij
其中,n
x x ij
∑∑=
它反映了离差平方和的总体情况。
其次,组内离差平方和,用SSE 表示,其计算公式为:
()∑∑⎥⎦⎤
⎢⎣⎡-=j i j ij x x SSE 2
其中j x 反映的是水平内部或组内观察值的离散状况,即反映了随机因素带来的影响。
最后,组间平方和,用SSA 表示,SSA 的计算公式为:
()
()
2
2
∑∑∑-=-=x x n x x SSA j j j
用各组均值减去总均值的离差的平方,乘以各组观察值个数,然后加总,即得到SSA 。
可以看出,它所表现的是组间差异。
其中既包括随机因素,也包括系统因素。
根据证明,SSA SSE SST ,,之间存在着一定的联系,这种联系表现在:
SSA SSE SST +=
因为:
()
()()[]
2
2
∑∑∑∑-+-=-x x x x x x
j j ij ij
()()
()()
x x x x x x x x j j ij j j ij --+-+-=∑∑∑∑∑∑22
2
在各组同为正态分布,等方差的条件下,等式右边最后一项为零,故有,
222)()()(∑∑∑∑∑∑-+-=-x x x x x x
j j ij ij
即 SSA SSE SST +=
(三)计算平均平方
用离差平方和除以各自自由度即可得到平均平方。
对SST 来说,其自由度为1-n ,因为它只有一个约束条件,即0)(=-∑∑x x ij 。
对SSA 来说,其自由度是1-m ,这里m 表示水平的个数,SSA 反映的是组间的差异,它也有一个约束条件,即要求:
0)(=-∑x x n
j j
对SSE 来说,其自由度为m n -,因为对每一种水平而言,其观察值个数为
j n ,该水平下的自由度为1-j n ,总共有m 个水平,因此拥有自由度的个数为m n n m j -=-)1(。
与离差平方和一样,SSE SSA SST ,,之间的自由度也存在着关系,即
)()1(1m n m n -+-=-
这样对SSA ,其平均平方MSA 为:
1
-=
m SSA
MSA 对于SSE ,平均平方MSE 为:
m
n SSE
MSE -=
(四)方差分析表
由F 分布知,F 值的计算公式为:
MSE
MSA
F ==
组内方差组间方差
为了将方差分析的主要过程表现的更加清楚,通常把有关计算结果列成方差分析表如下表3.2: 表3.2 方差分析表
(五)作出统计判断
对于给定的显著性水平α,由F 分布表查出自由度为),1(m n m --的临界值
αF ,如果αF F >,则拒绝原假设,说明因素对指标起显著影响;如果αF F ≤,则接受原假设,说明因素的不同水平对试验结果影响不显著。