10.1元方差分析MicrosoftPowerPoint演示文稿.ppt
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10_一元方差分析MicrosoftPowerPoint演示文稿.ppt
教学评价与测量60 例 2013.10
案例10：一元方差分析
问题：如何评价一个定类变量和一个定距变量反映的被评价对象的特征
实例：
1．以下是3所学校各班参加奥林匹克数学竞赛人数的抽样调查数据：
甲
2，6，4，13，5，8，4，6
乙
6，4，4，1，8，2，12，1，5，2
丙
2，1，3，3，1，7，1，4，2
问 3 所学校各班平均参加奥林匹克数学竞赛人数是否有显著差异（a = 0.05）。
教学评价与测量60 例 2013.10
问题解决：
一个定类变量和一个定距变量所反映的被评价对象特征的评价，也就是研究一个定类变量与一
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1二元方差分析MicrosoftPowerPoint演示文稿.ppt
;;;;;;;;;;;;;;;当IA×B 的作用显著时
变量A、B的F检验，要根据变量A、B的性质分为三种模型进行：
固定模型，即A、B两个变量都是固定变量，检验的统计量为;;;;;;;;;变量A的平均离差平方和 ;;;;;;
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方差分析(2次).ppt
假设检验应注意的问题 1、资料必须合乎随机化抽样原则 这样的样本具有代表性和均衡可比性。 2、选用的假设检验方法应符合其应用条件 资料性质不同、设计类型不同以及样本例数的多少，所选用的检验方法也不同。 3、实际差别大小与统计意义的区别 要正确理解假设检验的结论。 4、进行假设检验时，对差异有无显著性或有无统计意义的判断不能绝对化。 5、假设检验的单侧检验与双侧检验的正确选择。 阶段复习: 假设检验 随机测量某地初生男女婴儿胸围(cm)，数据如下。 男婴：n1=250, s1=1.79cm X1=33.5cm 女婴：n2=236,
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2-3 方差分析.pdf
第二章 数据分析
第二章 数据分析
第3节 方差分析
第3节 方差分析
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方差分析（ANOVA ）
如：考察温度对某一化工产品的产率是否存在显著影响。
应变量
不连续 连续
卡方检定
续
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方差分析.ppt
方差分析 假设检验步骤： 建立检验假设，确定检验水准 计算统计量 确定P值做出推断结论 t检验 样本均数与总体均数的比较 成组设计两样本均数的比较 配对设计差值均数的比较 可以用t检验做两两分析吗？ 多组均数的对比——方差分析 有关方差分析的几个概念和符号 什么是方差（variance）？ 离均差 离均差之和 离均差平方和（SS，sum of square） 方差（?2 、 S2 ）也叫均方（MS, ，mean square ） 关系： MS= SS／? 标准差：S 自由度： ? 例 某医生为了研究一种降血脂新药的临床疗效，按统一纳入标准选择120名高血脂患者，采用完全随机
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七方差分析.doc
第七章 方差分析
方差分析是20世纪20年代发展起来的一种推断统计方法。目前，方差分析广泛应用于经济管理、工程学、心理学和医学等领域。从形式上看，方差分析是通过对数据误差来源的分析来比较多个总体的均值是否相等，本质上它是研究变量之间的关系，即分类型自变量与数值型因变量之间的关系。本章将主要介绍单因素方差分析与双因素方差分析的基本知识。
第一节 方差分析的一般问题
一、方差分析及其有关术语
方差分析表面看来是检验多个总体均值是否相等的统计方法，本质上是研究分类型自变量对数值型因变量的影响，通过对数据误差来源的分析，判断分类型自变量多个水平对应的总体均值是否相等，进而分析自变量对因变量的影响是
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改 方差分析.ppt
LSD-t检验与t检验异同 LSD-t检验 t 检验 t界值表（附表4） t界值表（附表4） 例6 对例1，比较B与A、B与C的ATP含量有无差别，以便说明休克期切痂是否有助于肝脏ATP含量的回升。 1. 建立假设，确定显著性水平 H0: m24h＝m96h (24h与96h切痂组总体均数相同) H1: m24h≠m96h (24h与96h切痂组总体均数不同) a = 0.05(双侧检验) （以B与C两组比较为例） 2.
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方差分析（一）.ppt
医学统计学及其软件包 第 五 章 方差分析 大白鼠注射不同剂量雌激素后子宫重量 处理组：雌激素剂量，三水平(0.2, 0.4, 0.8) 单位组：大白鼠种系，四水平(A, B, C, D) ─────────────────────── 变异来源 SS DF MS F P ─────────────────────── 总 13075 11 剂量间 6074 2 3037 33.54 0.01 种系间 6457.67 3 2152.56 23.77 0.01 误差
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元方差分析.doc
§4.2 二元方差分析
非重复试验的二元方差分析
问题：已知有因子,影响试验指标，其水平分别取种，在每一种水平组合下只做了1次试验（非重复试验），结果数据（试验指标）记为, ,，如下表
因子
因子
其中所有相互独立，且设. 考察因子,分别对试验指标的影响是否显著？
注意：一元方差分析中是因子取水平时的第次试验值；而这里是因子取水平、因子取水平时的试验值，因此上表同一行的并不具有相同分布.
在母体上作假设
①对的分解
因子
因子
上表中，
——总平均值；
——因子取
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第9章方差分析.ppt
第9章 方差分析 9.1 单因素方差分析 9.1.1 单因素方差分析的构想 9.1.2 检验模型 9.1.3 方差分析表 9.1.1 单因素方差分析的构想 例 某公司想对新销售人员进行不同的销售培训，为了比较它们的有效性，随机选择了三组销售人员，每组五人。一组接受A课程销售训练，一组接受销售B课程销售训练，另一组C没有参与任何训练。当前两组的训练课程结束时，收集训练后两个星期内的各组销售人员的销售记录如下： ①打开“第9章 方差分析.xls”工作簿，选择“销售课 程”工作表。 ②切换到“计算表”工作表，选定单元格B2，在“编辑”菜单中选择“选择性粘贴”选项，打开“选择性粘贴
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9方差分析.ppt
* 方差分析 Analysis of variance ANOVA 完全随机设计资料的方差分析 one-way ANOVA 水平A1 水平A2 … 水平Ak X11 X12 … X1k X21 X22 … X2k : : : : :
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0方差分析.ppt
用途 比较某实验(处理)因素不同水平样本均数间差别有无统计学意义，从而说明该实验因素某水平是否有作用的方法。 一、名词解释 处理因素和水平 研究者对研究对象人为地施加某种干预措施，称为处理因素(factor)或实验因素； 处理因素所处的不同状态称为水平(level)。 处理因素的水平数≥2，即实验的组数。 单因素实验 实验中的处理因素只有一个，这个处理因素包括g(g≥2)个水平，分析不同水平实验结果的差别是否有统计学意义。 研究一种降血脂新药的临床疗效 研究对象：高血脂病人(120例) 处理因素：降血脂药物 水 平：服降血脂新药2.4g组
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第9讲方差分析.doc
方差分析 (三)
一、转换设计 ( 又称为交叉设计 )
交叉设计是在自身配对设计基础上发展起来的双因素设计, 其具体实施方法有两步:
1、将A和B两种处理因素先后施加于同一批受试对象样品；
2、随机化地使一半受试对象先接受A，后接受B；另一半受试对象先接受B，后接受A；
因此要求受试对象必须为偶数，由于两种处理在全部试验过程中是交叉进行的，故称为交叉实验设计。
正因为A和B处于先和后两个试验阶段的机会是均等的，所以平衡了试验顺序的影响，而且能把处理方法之间的差别与时间先后的差别分别进行分析，故为双因素（两种处理、两个阶段）设计。
这种设计应注意的主要问题是：处于第一阶段的“处理”不能有持续作
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第6章方差分析-1.doc
第六章 方差分析
第五章所介绍的t检验法适用于样本平均数与总体平均数及两样本平均数间的差异显著性检验，但在生产和科学研究中经常会遇到比较多个处理优劣的问题，即需进行多个平均数间的差异显著性检验。这时，若仍采用t检验法就不适宜了。这是因为：
1、检验过程烦琐 例如，一试验包含5个处理，采用t检验法要进行=10次两两平均数的差异显著性检验；若有k个处理，则要作k(k-1)/2次类似的检验。
2、无统一的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低 对同一试验的多个处理进行比较时，应该有一个统一的试验误差的估计值。若用t检验法作两两比较，由于每次比较需计算一个，故使得各次比较误差的估计不统一，
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第4篇方差分析.doc
第四章 方差分析
方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）是将待分析资料的总变异剖分为不同的变异来源，以获得不同变异来源的总体方差的估计值。通过F检验，完成多个样本平均数之间的差异显著性检验（即多重比较），若处理效应为随机模型时，则进行方差组分的估计。
4.1 方差分析的SAS过程
用于方差分析的主要过程有方差分析（ANOVA）和广义线性模型(GLM)。对于无缺省（缺值、缺组等）资料，或称平衡资料，一般采用（ANOVA）过程，对缺省资料（非平衡资料）应采用（GLM）过程。事实上根据效应模型的不同，还有VARCOME（方差组分）过程,MIXED（混合模型）过程等。
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