七方差分析.ppt

第七章双变量统计描述之三
——方差分析
方差分析简介
方差分析的核心就是方差可分解。这里的方差是通过计算各观测值偏离均值的平方和再除以n-1(样本量减1)而得到的。这样给定n值的情况下,方差就是离差平方和(SS)。方差的分解按表6-1进行。
方差分析的目的是检验均数(组间或变量间)差别是否具有统计学意义。即将总变异分解为由随机误差造成的变异(组内SS)与由均数差异造成的变异(组间SS)两个部分。如果后者大于前者,且具有统计学意义,我们将拒绝零假设,即认为总体中均数间存在差异。
单因素方差分析
一、简介
单因素方差分析是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题。如果各组之间有显著差异,说明这个因素(分类变量)对因变量是有显著影响的,因素的不同水平会影响到因变量的取值。
二、完全窗口分析
pared Means  One-Way Anova顺序单击。打开 One-Way Anova主对话框,如图
选入因变量,可有多个变量
选入分组变量,必须满足只取有限个水平的条件。
One-Way Anova主对话框
见图 6--2
见图 6--3
见图 6--4
见图 6—2 多项式比较对话框
进行军制的多项式比较,并在其后的参数框中选定阶数。如一阶:Linear,二阶:Quadratic,三阶:Cubic…….最高可达五阶
输入多项式各组均值的系数,输入一个系数单击Add按钮。系数进入下面方框..依次输入各组均值的系数。
如果多项式中只包括第一与第四组的均值的系数,必须把第二、第三个系数输入为0。
如果只包括第一与第二组的均值,则第三、第四个可不输入。
可同时建多个多项式,输入一组后按Next按钮;如果要修改则按Previous按钮,修改后按Change按钮,删除按Remove按钮。
显示每组系数的总和。
6—3 Post Hoc对话框
在此对话框中选择进行多重比较的方法
,对多重比较错误率不
进行调整
,但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率
,为多重比较调整显著值,但
比2的界限要小


Range分布下进行多重比较
Range分布进行所有各组均值间的配对比较
Range统计量进行所有组间均值的配对比较,
用所有配对比较集合的误差率作为试验误差率
,但,其临界值是TUKEY和S-N-K的相应值的平均值
,使用的逐步顺序与Student-Newman-
Keuls检验的顺序一样,但并不是给每个检验设定一个误差
率,而是给所有检验的误差率设定一个临界值


,使用贝叶斯逼近.
.
,
最大系数进行配对比较检验
,这种方法有时比较自由
Range统计量进行配对比较检验
规定显著性水平,
图 6—4 Options对话框
选择缺失值的处置方式:
在检验变量中含有缺失值的观测将不被计算
在任何一个变量中含有缺失值的观测都将不被计算
规定输出的统计量:
输出描述统计量,包括观测量数目,均值,最小值,最大值,标准差,标准误差,各组中每个因变量的95%的置信区间
用Levene检验进行方差一致性检验
输出均数分布图
三、例题分析
例1 某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝,生产了四批灯泡。每批灯泡中随机抽取若干个灯泡测其使用寿命(单位:小时),数据如表6-2,求四种灯丝的灯泡的使用寿命有无显著差异。
灯泡
灯丝
1
2
3
4
5
6
7
8
甲
1600
1610
1650
1680
1700
1700
1780
乙
1500
1640
1400
1700
1750
丙
1640
1550
1600
1620
1640
1600
1740
1800
丁
1510
1520
1530
1570
1640
1680
表6-1 灯泡使用寿命
在该例中,设灯泡的使用寿命为因变量,灯丝的配料为因子,四种配料方案为四水平,为单因子四水平的实验。(数据文件:“灯泡使用(单因素方差).sav)
1、不使用选择项操作步骤
1)定义两个变量:
Fi