方差分析实例

方差分析实例Tag内容描述：<p>1、方差分析方法 方差分析是统计分析方法中，最重要、最常用的方法之一。本文应用多个实例来阐明方差分析的应用。在实际操作中，可采用相应的统计分析软件来进行计算。1. 方差分析的意义、用途及适用条件1.1 方差分析的意义方差分析又称为变异数分析或F检验，其基本思想是把全部观察值之间的变异（总变异），按设计和需要分为二个或多个组成部分，再作分析。即把全部资料的总的离均差平方和（SS）分为二个或多个组成部分，其自由度也分为相应的部分，每部分表示一定的意义，其中至少有一个部分表示各组均数之间的变异情况，称为组间变异（MS。</p><p>2、例题 某公司计划引进一条生产线，为了选择一条质量优 良的生产线以减少日后的维修问题，他们对6种型号 的生产线作了初步调查，得到每个型号的生产线上 个月维修的小时数，每种型号调查4条，结果列于表 6-1。试问由此结果能否判定由于生产线型号不同而 造成它们在维修时间方面有显著差异? 引言： 方差分析的基本概念和原理 表 61 对6种型号生产线维修时数的调查结果 序号 型号 1234 A型9.58.811.47.8 B型4.37.83.26.5 C型6.58.38.68.2 D型6.17.34.24.1 E型10.04.85.49.6 F型9.38.77.210.1 研究的指标:维修时间记作Y, 控制因素是生产线的型。</p><p>3、1、 不同性别各阶段体重变化如图可知，不同性别各阶段的体重平均值均呈逐阶段下降趋势。通过重复测量方差分析，可知被试内自变量不同阶段的球形度检验不显著，p0.05。根据一元分析，各阶段体重变化显著，F（4,56）=57.534，P0.05。根据事后检验，仅4,5阶段体重的差异不显著，P0.05，阶段2体重显著低于阶段1，P0.05，其他阶段之间体重差异显著，p0.01。2、 销售地点与销售时间对销售量的影响根据重复测量方差分析，被试内自变量销售时间的球形度检验显著 df=2，p0.01，根据多元分析，可知销售时间和地区的交互效应显著，F=5.590，p0.05。被。</p><p>4、______________________________________________________________________________________________________________ 什么是单因素方差分析 单因素方差分析是指对单因素试验结果进行分析，检验因素对试验结果有无。</p>