两因素方差分析

两因素方差分析Tag内容描述：<p>1、第三节 两因素试验的 方差分析 考查两个因素对试验指标的影响情况考查两个因素对试验指标的影响情况 3.1 交叉分组资料（crossover classification） 的方差分析 设试验考察A、B两个因素，A因素分a个水平，B因 素分b个水平 。 所谓交叉分组是指A因素每个水平与B因 素的每个水平都要搭配 ，两者交叉搭配形成ab个水平组 合即处理，试验因素A 、B在试验中处于平等地位 。如果 将试验单元分成 ab 个组，每组随机接受一种处理 ，因而 试验数据也按两因素两方向分组，这种试验数据资料称为 两向分组资料，也叫交叉分组资料。 分无重复观测值和重。</p><p>2、两因素方差分析一、 两因素方差分析中的基本概念1. 例1-1(pp1)：四种疗法治疗缺铁性贫血后红细胞增加数服用A药，则A2,否则A=1；服用B药，则B2,否则B=1疗法X总体均数AB疗法1(一般疗法)0.8 ，0.9 ，0.7m1111疗法2(一般疗法+A药)1.3，1.2，1.1m2121疗法3(一般疗法+B药)0.9，1.1，1.0m1212疗法4(一般疗法+A药B药)2.1，2.2，2.0m2222两因素Stata数据输入格式xab10.81120.91130.71141.32151.22161.12170.91281.1129112102.122112.22212222命令 anova x a b a*b其中a 表示A药疗效的主。</p><p>3、第九章 两因素及多因素 方差分析,本章内容,9.1 两因素方差分析中的基本概念 9.2 固定模型 9.3 随机模型 9.4 混合模型 9.5 两个以上因素的方差分析 9.6 缺失数据的估计 9.7 变换,9.1 两因素方差分析中的基本概念,9.1.1模型类型 交叉分组设计(cross over design)：假设A药物 有a水平，B药物有b水平，有ab个剂量混合，每组重复n次。共有abn名病人参加实验。 对于两因素交叉分组设计的实验要采用两因素方差分析 固定模型：两因素实验中，两个因素都是固定因素时； 随机模型：两因素实验中，两个因素都是随机因素时； 混合模型：两因素实验中，。</p><p>4、两因素有重复方差分析,2,例1：光照与温度的两因素试验,试验问题：昆虫的滞育与环境关系的试验 试验因素A：光照，试验水平：5，10，15 h/d 试验因素B：温度，试验水平：25，30，35 试验处理：光照 温度，AB = 9 种处理 试验重复：每 1 种处理有 4 次重复，n = 4 试验小区：处理 重复 ，N = 9 4 = 36 个 Ho：试验处理间的差异，是随机误差。,3,观测值数据表,4,方差分析表,*,*,5,行间多重比较 (SSR 法) 临界值表,2.91 3.93,3.06 4.11,9.76 13.11,9.28 12.54,6,行间(光照时间)多重比较表(SSR 法),*,a,b,b,A,B,B,*,7,列间多重比较 (SSR 法) 临。</p><p>5、1 两因素方差分析 2 数据收集 区组设计 Minitab 两因素方差分析 3 区组设计 随机化完全区组设计平衡不完全区组设计 BIB设计 Minitab 4 区组 Minitab 5 区组设计的例子 Minitab 6 Minitab 7 Minitab 8 随机化区组设计。</p><p>6、5 2 两因素方差分析 5 2 两因素方差分析 两因素方差分析讨论两因素试验的统计推断问 题 本节分非重复试验和重复试验两种情形进行讨论 两因素方差分析讨论两因素试验的统计推断问 题 本节分非重复试验和重复试验两种。</p><p>7、二 两因素等重复试验的方差分析 二 两因素等重复试验的方差分析 在上面的讨论中 由于只对 A B 两个因素的每一种组合水平进行了 一次试验 所以不能分析 A B 两因素间是否存在交互作用的影响 下 面讨论在每一组合水平。</p><p>8、本科学生实验报告 学号 姓名 学院 生命科学学院 专业 班级 11级应用生物教育A班 实验课程名称 生物统计学实验 教 师 孟丽华 教授 开 课 学 期 2012至2013学年 下学期 填 报 时 间 2013年5月15日 云南师范大学教务处编印 一 实验设计方案 实验序号及名称 实验九 为了选出某物质较为适宜的条件的两因素方差分析检验 实验时间 2013 05 10 实验室 睿智楼3幢326。</p><p>9、第三节 随机区组设计的两因素方差分析（two-way ANOVA）1、用途：用于随机区组设计的多个样本均数比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。随机区组设计考虑了个体差异的影响，可分析处理因素和个体差异对实验效应的影响，所以又称两因素实验设计，比完全随机设计的检验效率高。该设计是将受试对象先按配比条件配成配伍组（如动物实验时，可按同窝别、同性别、体重相近进行配伍），每个配。</p><p>10、,使用双因子方差分析 (ANOVA) 过程可在存在两个固定因子时检验总体平均值的相等性。此过程要求因子水平每一组合的观测值数必须相同（平衡）。 仅当需要拟合可加性模型（Fit additive model）（无交互作用项的模型）时，其中一个或这两个因子才可以为随机值。 双因子方差分析过程不支持多重比较。 注：如果数据平衡，且您需要检查涉及随机因子的交互作用，那么可以使用统计 方差分析。</p><p>11、第九章 两因素方差分析,同时考察品种(A)与饲料(B)对鲢鱼日增重的影响。如表9.1 所示.品种设置3个水平，饲料设置4个水平，且品种的每一水平与饲料的每一个水平进行均匀搭配。这种不同因素的水平间均匀搭配而安排的试验，称为两因素交叉分组或两向分组的试验。按两因素交叉分组或两向分组进行试验，所获得的资料称为两因素交叉分组或两向分组资料。,复因子试验的必要性 不仅能解决各因子水平间的比较问题，且能分析。</p>