第六章方差分析
方差分析的
基本功能
对多组处理的样本平均数差异的显著性进行检验
t 测验和U测验可以判断两组数据平均数间的差异显著性,而方差分析既可以判断两组又可以判断多组数据平均数之间的差异显著性。
或许有人会说,我们可以把多组数据化成几个两组数据,用几次t检验来完成这个多组数据差异显著性的判断。那不用方差分析不是也可以吗?
到底这种方法行不行
?
对多个处理进行平均数差异显著性检验时,采用t检验法的缺点:
。
试验包含3个处理
t 检验: C32 = 3次
试验包含8个处理
t 检验: C82 = 28次
还可以嘛!
啊?!
。
t检验:C42 =6次
需计算 6个标准误
比较时就没有统一的标准
3、犯第一类错误概率增加。
例如我们用t检验的方法检验4个样本平均数之间的差异显著性,α=
t检验:
C42 =6次
6次检验
相互独立
H0的概率:
1-α=
6次都接受H0的概率()6=
犯α错误的概率=1-=〉
犯α错误的概率明显增加
第一节方差分析的基本原理
一、方差分析的基本思想、目的和用途
方差:又叫均方,是表示变异程度的量。
在一个多处理试验中,可以得出一系列不同的观测值。
观
测
值
不
同
的
原
因
处理效应(treatment effect):
处理不同引起
试验误差:试验过程中偶然性
因素的干扰和测量误差所致。
方差分析的基本思想
总
变
异
处
理
效
应
试
验
误
差
第一节方差分析的基本原理
方差分析的目的
确定各种原因在总变异中所占的重要程度。
处理效应
试验误差
相差不大,说明试验处理对指标影响不大。
相差较大,即处理效应比试验误差大得多,说明试验处理影响是很大的,不可忽视。
第一节方差分析的基本原理
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