双因素试验的方差分析

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双因素方差的定义和使用条件

双因素方差的定义和使用条件

双因素方差的定义和使用条件
双因素方差分析(Two-way ANOVA)是一种统计方法,用于分析两个因
素对实验结果的影响。

该方法主要用来检验两个因子对因变量的交互作用。

双因素方差分析特别适用于那些同时受到两个或更多因素影响的因变量研究。

使用双因素方差分析时,需要满足以下条件:
1. 独立性:各个观测值之间必须相互独立,这意味着每个观测值都不受其他观测值的干扰。

2. 正态性:样本必须来自正态分布总体。

3. 方差齐性:各个总体的方差必须相等,即抽样的总体必须是等方差的。

4. 样本容量:每个组中的观测值数量应该足够多,这样才能保证估计的参数接近真实值。

5. 满足其他假设:例如,误差项应该是随机的,并且服从均值为0的正态分布。

双因素方差分析的步骤如下:
1. 提出假设:包括主效应和交互效应的假设。

2. 方差分析表:列出观测值的数量、各组的均值和方差以及总均值和总方差。

3. F检验:通过F检验来检验主效应和交互效应的显著性。

4. 结果解释:如果F检验的结果显著,则说明主效应或交互效应对因变量有影响;否则,说明没有影响。

以上信息仅供参考,如需获取更多详细信息,建议咨询统计学专家或查阅统计学相关书籍。

双因素试验的方差分析

双因素试验的方差分析

双因素试验的方差分析(一)摘要:实际问题中往往要同时考虑两个因素对试验指标的影响,此时即使用双因素方差分析。

主要方法为建立合适的假设,并对分析已有数据的各部分方差平方和、自由度、均方,求得F 比后利用检验方法判断原假设是否成立。

双因素试验的方差分析可分为无重复试验和等重复试验两部分讨论,无重复试验只需检验两个因素对实验结果有无显著影响,等重复试验还要考虑两个因素的交互作用对实验结果有无显著影响。

(二)关键词:双因素 方差分析 EXCEL 应用(三)引言:在科学试验和生产实践中,影响一事物的因素往往是很多的。

每一因素的改变都有可能影响产品的数量和质量。

有些因素影响较大,有些较小,为了优化生产过程,通过进行试验找出对产品质量有显著影响的那些因素。

根据试验结果进行分析,鉴别各个有关因素对实验结果影响的有效方法即为方差分析。

本文双因素方差分析同时考虑两个因素的影响,涉及因素间的交互作用,在实际生产实践中较为实用。

(四)算法原理: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。

(一)双因素等重复试验的方差分析设有两个因素A ,B 作用于试验的指标。

因素A 有r 个水平,,...,,21r A A A 因素B 有s 个水平.,...,21s B B B 现对因素A,B 的水平的没对组合(j i B A ,),i=1,2,...r,j=1,2,...,s 都作(t ≥2)次试验(称为等重复试验),得到如下表的结果。

因 素A 因素B1B 2B......s B 1AtX X X 11112111...,,,tX X X 12122121...,,,...... sts s X X X 12111...,,,2A t X X X 21212211...,,,t X X X 22222221...,,,...... st s s X X X 22212...,,,........................s Atr r r X X X 11211...,,,tr r r X X X 22221...,,,...... rstrs rs X X X ...,,,21并设),(~2σμij ijk N X ,r i ,...,2,1=;s j ,...,2,1=;t k ,...,2,1=,各ijk X 独立。

论文—双因素试验的方差分析

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

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

双因素方差分析结果解读

双因素方差分析结果解读

双因素方差分析结果解读双因素方差分析(Two-wayANOVA)是一种分析数据的统计方法,它可以检验同一总体的两个或多个变量之间的差异。

双因素方差分析的一个重要特点是它可以检验基于不同组别、不同资源或者不同情况下同一个总体上的差异。

它可以检验在多个组别之间存在差异、或者在不同组别之间存在偏差的情况。

本文将通过介绍双因素方差分析的原理、分析方法、结果解读方法,帮助读者更好地解读双因素方差分析的结果。

首先,双因素方差分析的原理是涉及两个不同的自变量,即因变量和一个或多个自变量。

因变量是一个连续的响应变量,而自变量则分为定类的自变量和定序的自变量,根据不同的实验需求采用不同的变量。

例如,定类的自变量可以用于比较基于性别或不同药物治疗后被试者的反应,定序的自变量则可用于比较基于疗程的不同反应。

其次,双因素方差分析需要构建一个双因素的实验单元,即一个自变量和一个因变量的实验设计,它可以确定每个组别之间的比较,比如在不同性别和不同处方药物治疗下被试者的反应。

双因素方差分析可以检验两个或多个因变量是否相对独立,以及独立或不独立的因变量是否存在差异。

最后,双因素方差分析的结果解读是比较重要的一步,它可以有效地解释出双因素实验单元下的差异或偏差,帮助研究者更好地做出他们的决策。

通常,根据双因素方差分析的结果可以检测出两个或多个自变量的差异,以及基于性别、时间、处方药物治疗等不同情况下的被试者的反应等。

只有当双因素方差分析的F值超过某一显著性水平的时候(通常为0.05或0.01),双因素方差分析的结果才被认为是显著的,可以通过结果解释和决策。

综上所述,双因素方差分析是一种非常有用的统计方法,可以检验同一总体的两个或多个变量之间的差异。

其中双因素方差分析原理,分析方法,以及结果解读方法都非常重要,有助于我们在解决实际问题时更好地解读双因素方差分析的结果,识别出不同组别,或者在不同组别之间存在的差异,从而发现新的实验结果,增加研究的学术价值。

6-2双因素方差分析

6-2双因素方差分析
– 对地区因素提出的假设为
• H0:m1=m2=m3=m4=m5 (地区对销售量无显著影响) • H1:mj (j =1,2,…,5) 不全相等 (有显著影响)
【例】有4个品牌的彩电在5个地区销售,为分析彩电的品牌( 品牌因素)和销售地区(地区因素)对销售量的影响,对每显著 个品牌在各地区的销售量取得以下数据。试分析品牌和销售 地区对彩电的销售量是否有显著影响?(=0.05)
5. 误差项平方和: SSE SST SSR SSC SSRC
SST=SSR+SSC+SSRC+SSE
可重复双因素方差分析表
(基本结构)
误差来源 平方和 自由度
(SS)
(df)
均方 (MS)
F值
P值
F 临界值
行因素 列因素 交互作用
误差
SSR SSC SSRC SSE
k-1 MSR FR r-1 MSC FC (k-1)(r-1) MSRC FRC kr(m-1) MSE
replication)
3. 如果除了行因素和列因素对试验数据的单
独影响外,两个因素的搭配还会对结果产 生一种新的影响,这时的双因素方差分析
称为有交互作用的双因素方差分析或可重 复 双 因 素 方 差 分 析 (Two-factor with
replication )
双因素方差分析的基本假定
1. 每个总体都服从正态分布 ▪ 对于因素的每一个水平,其观察值是来自正态分布
不同品牌的彩电在5个地区的销售量数据
品牌因素 地区1
地区因素 地区2 地区3 地区4
品牌1
365
350
343
340
品牌2
345
368
363

双因素方差分析【最新】

双因素方差分析【最新】

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。

双因素试验方差分析

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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第二节 双因素试验的方差分析进行某一项试验,当影响指标的因素不是一个而是多个时,要分析各因素的作用是否显著,就要用到多因素的方差分析.本节就两个因素的方差分析作一简介.当有两个因素时,除每个因素的影响之外,还有这两个因素的搭配问题.如表9-7中的两组试验结果,都有两个因素A 和B ,每个因素取两个水平.表9-7(b)表9-7(a )中,无论B 在什么水平(B 1还是B 2),水平A 2下的结果总比A 1下的高20;同样地,无论A 是什么水平,B 2下的结果总比B 1下的高40.这说明A 和B 单独地各自影响结果,互相之间没有作用.表9-7(b)中,当B 为B 1时,A 2下的结果比A 1的高,而且当B 为B 2时,A 1下的结果比A 2的高;类似地,当A 为A 1时,B 2下的结果比B 1的高70,而A 为A 2时,B 2下的结果比B 1的高30.这表明A 的作用与B 所取的水平有关,而B 的作用也与A 所取的水平有关.即A 和B 不仅各自对结果有影响,而且它们的搭配方式也有影响.我们把这种影响称作因素A 和B 的交互作用,记作A ×B .在双因素试验的方差分析中,我们不仅要检验水平A 和B 的作用,还要检验它们的交互作用.1.双因素等重复试验的方差分析设有两个因素A ,B 作用于试验的指标,因素A 有r 个水平A 1,A 2,…,Ar ,因素B 有s 个水平B 1,B 2,…,B s ,现对因素A ,B 的水平的每对组合(A i ,B j ),i =1,2,…,r ;j =1,2,…,s 都作t (t ≥2)次试验(称为等重复试验),得到如表9-8的结果:表9-8 ijk ij ijk ij 数.或写为⎪⎩⎪⎨⎧===+=.,,,2,1),,0(~,,,2,1;,,2,1,2相互独立各ijkijk ijk ij ijk t k N s j r j x εσεεμ (9.16) 记μ=111,r s ij i j rs μ==∑∑, 11si i j j s μμ∙==∑, i =1,2,…,r ,11rj ij i r μμ∙==∑, j =1,2,…,s ,,i i αμμ∙=-, i =1,2,…,r , j j βμμ∙=-, j =1,2,…,s ,ij ij i j γμμμμ∙∙=--+.于是 μij =μ+αi +βj +γij . (9.17)称μ为总平均,αi 为水平A i 的效应,βj 为水平B j 的效应,γij 为水平A i 和水平B j 的交互效应,这是由A i ,B j 搭配起来联合作用而引起的.易知1rii α=∑=0,1sjj β=∑=0,1riji γ=∑=0, j =1,2,…,s ,1sijj γ=∑=0, i =1,2,…,r ,这样(9.16)式可写成⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=======++++=∑∑∑∑====.,,,2,1;,,2,1;,,2,1),,0(~,0,0,0,0,21111相互独立各ijkijk s j ij r i ij s j j r i i ijk ij j i ijk t k s j r i N x εσεγγβαεγβαμ (9.18) 其中μ,αi ,βj ,γij 及σ2都为未知参数.(9.18)式就是我们所要研究的双因素试验方差分析的数学模型.我们要检验因素A ,B 及交互作用A ×B 是否显著.要检验以下3个假设:⎩⎨⎧=====.,,:,0:21112101不全为零r r H H αααααα ⎩⎨⎧=====.,,:,0:21122102不全为零s s H H ββββββ ⎩⎨⎧=====.,,:,0:121113121103不全为零rs rs H H γγγγγγ 类似于单因素情况,对这些问题的检验方法也是建立在平方和分解上的.记1111r s tijk i j k x x rst ====∑∑∑, 11tij ijk k x x t ∙==∑, i =1,2,…,r ; j =1,2,…,s ,111s ti ijk j k x x st ∙∙===∑∑, i =1,2,…,r , 111r tj ijk i k x x rt ∙∙===∑∑, j =1,2,…,s , S T =2111()r s tijk i j k x x ===-∑∑∑. 不难验证,,,i j ij x x x x ∙∙∙∙∙分别是μ,μi ·,μ·j,μij 的无偏估计.由 ()()()()i j k i j k i j i j i j i j x x x x x x x x x x x x∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙-=-+-+-+--+, 1≤i ≤r ,1≤j ≤s ,1≤k ≤t得平方和的分解式:S T =S E +S A +S B +S A ×B , (9.19)其中S E =2111()rstijkij i j k xx ∙===-∑∑∑,S A =1()2ri i stxx ∙∙=-∑,S B =21()sj j rtxx ∙∙=-∑,S A ×B =211()rsij i j i j tx x x x ∙∙∙∙∙==--+∑∑. S E 称为误差平方和,S A ,S B 分别称为因素A ,B 的效应平方和,SA ×B 称为A ,B 交互效应平方和.当H 01:α1=α2=…=αr =0为真时,F A =[](1)(1)A ES S r rs t -- ~F (r -1,rs (t -1));当假设H 02为真时,F B =[](1)(1)B ES S s rs t --~F (s -1,rs (t -1));当假设H 03为真时,F A ×B =[](1)(1)(1)A BES S r s rs t ⨯--- ~F ((r -1)(s -1),rs (t -1)).当给定显著性水平α后,假设H 01,H 02,H 03的拒绝域分别为:(1,(1));(1,(1));(1)(1),(1)).A B A BF F r rs t F F s rs t F F r s rs t ααα⨯≥--⎧⎪≥--⎨⎪≥---⎩ (9.20) 经过上面的分析和计算,可得出双因素试验的方差分析表9-9.表9-9在实际中,与单因素方差分析类似可按以下较简便的公式来计算S T ,S A ,S B ,S A ×B ,S E . 记 T ···=111rstijki j k x===∑∑∑,T ij ·=1tijkk x=∑, i =1,2,…,r ; j =1,2,…,s ,T i ··=11s tijkj k x==∑∑, i =1,2,…,r ,T ·j ·=11rtijki k x==∑∑, j =1,2,…,s ,即有221112212212211,1,1,1,.r s tT ijk i j k r A i i s B j j r s A B ij A B i j E T A B A B T S x rst T S T st rst T S T rt rst T S T S S t rst S S S S S ∙∙∙===∙∙∙∙∙=∙∙∙∙∙=∙∙∙⨯∙==⨯⎧=-⎪⎪⎪=-⎪⎪⎪⎨=-⎪⎪⎪=---⎪⎪⎪=---⎩∑∑∑∑∑∑∑ (9.21) 例9.5 用不同的生产方法(不同的硫化时间和不同的加速剂)制造的硬橡胶的抗牵拉强度(以kg ·cm -2为单位)的观察数据如表9-10所示.试在显著水平0.10下分析不同的硫化时间(A ),加速剂(B )以及它们的交互作用(A ×B )对抗牵拉强度有无显著影响.010203r =s =3, t =2, T ···,T ij ·,T i ··,T ·j ·的计算如表9-11.S T =22111,r s tijki j k T xrst∙∙∙===-∑∑∑=178.44, S A =2211r i i T T st rst∙∙∙∙∙=-∑=15.44,S B =2211s j j T T rt rst ∙∙∙∙∙=-∑=30.11,S A ×B =22111r s ij A B i j T T S S t rst∙∙∙∙==---∑∑ =2.89,S E =S T -S A -S B -S A ×B =130,得方差分析表9-12.由于F 0.10(2,9)=3.01>F A ,F 0.10(2,9)>F B ,F 0.10(4,9)=2.69>F A ×B ,因而接受假设H 01,H 02,H 03,即硫化时间、加速剂以及它们的交互作用对硬橡胶的抗牵拉强度的影响不显著.2.双因素无重复试验的方差分析在双因素试验中,如果对每一对水平的组合(A i ,B j )只做一次试验,即不重复试验,所得结果如表9-13.这时ij x ∙=x ijk ,S E =0,S E 的自由度为0,故不能利用双因素等重复试验中的公式进行方差分析.但是,如果我们认为A ,B 两因素无交互作用,或已知交互作用对试验指标影响很小,则可将S A ×B 取作S E ,仍可利用等重复的双因素试验对因素A ,B 进行方差分析.对这种情况下的数学模型及统计分析表示如下:由(9.18)式,112,0,0,~(0,),1,2,,;1,2,,,.ij i j ij r si j i j ij ijk x N i r j s μαβεαβεσε===+++⎧⎪⎪==⎪⎨⎪==⎪⎪⎩∑∑各相互独立 (9.22)要检验的假设有以下两个:⎩⎨⎧=====.,,:,0:21112101不全为零r r H H αααααα ⎩⎨⎧=====.,,:,0:21122102不全为零s s H H ββββββ 记 1111111,,,r s s rij i ij j ij i j j i x x x x x x rs s r ∙∙=======∑∑∑∑平方和分解公式为:S T =S A +S B +S E , (9.23)其中 22111(),(),r ssT ijA i i j j S xx S s x x ∙====-=-∑∑∑22111(),(),srsB j E ij i j j i j S r x x S x x x x ∙∙∙====-=--+∑∑∑分别为总平方和、因素A ,B 的效应平方和和误差平方和.取显著性水平为α,当H 01成立时,F A =(1)AEs S S - ~F ((r -1),(r -1)(s -1)), H 01拒绝域为F A ≥F α((r -1),(r -1)(s -1)). (9.24)当H 02成立时,F B =(1)BEr S S - ~F ((s -1),(r -1)(s -1)), H 02拒绝域为F B ≥F α((s -1),(r -1)(s -1)). (9.25)得方差分析表9-14.例9.6 测试某种钢不同含铜量在各种温度下的冲击值(单位:kg ·m ·cm ),表9-15列出了试验的数据(冲击值),问试验温度、含铜量对钢的冲击值的影响是否显著?(α=0.01)01020.01A01F0.01(2,6)=10.92<F B,拒绝H02.检验结果表明,试验温度、含铜量对钢冲击值的影响是显著的.。

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