设计方差分析

设计方差分析Tag内容描述：<p>1、正交试验设计及其方差分析 正交试验设计 表3-7-1 L9（34）正交表 试验号 列号 1234 11111 21222 31333 42123 52231 62312 73132 83213 93321 L9（34）表头设计 因素AB（AB）1（AB）2 列号1234 表3-7-3 L8（27）正交表及其表头设计 因素 列号1234567 处 理 号 11111111 21112222 31221122 41222211 52121212 62122121 72211221 82212112 正交表具有正交性 ： 任两列之间的所有可能的水平组合都出现，且出现的次数 均等，这一点叫做“均衡分散性” 在交互作用不存在时，正交表可安排多于全因子析因试验 的因素个数，是一个部分实施试验，但。</p><p>2、1 第11章 正交试验结果的统计分析方法 方差分析法 2 11.1正交试验方差分析的数学模型 (一)数学模型 根据一般线性模型的假定,若9次试验结果(如例10.2中的转化率 )以x1、x2,x表示,我们首先假定: (1)三个因素间没有交互作用。 (2)为9个数据可分解为: x1=+a1+b1+c1+1 x2=+a1+b2+c2+2 x3=+a1+b3+c3+3 x4=+a2+b1+c2+4 x5=+a2+b+c3+5 3 x6=+a2+b3+c1+6 x7=+a3+b1+c3+7 x8=+a3+b2+c1+8 x9=+a+b+c+9 其中:一般平均;估计=xi=x1+x2+x9叫全部数据的总体 平均值。 a1、a2、a3表示A在不同水平时的效应。 b1、b2、b3表示B在不同水平时的效应。 c1、c2、c3。</p><p>3、第二节 正交设计与方差分析 (orthogonal design),一、引言 正交试验设计是利用“正交表”进行科学地安排与分析多因素试验的方法。其主要优点是能在很多试验方案中挑选出代表性强的少数几个试验方案，并且通过这少数试验方案的试验结果的分析，推断出最优方案，同时还可以作进一步的分析，得到比试验结果本身给出的还要多的有关各因素的信息。,二、正交表符号及意义：,表11-13 L8（27）正交设计表,三、正交表特点： 均衡分散性：每列中不同数字出现的次数是相等的 整齐可比性：在任意两列中,将同一行的两个数字看成有序数对时,每种数对出现。</p><p>4、第10章 方差分析与试验设计,10.1 方差分析引论 10.2 单因素方差分析 10.3 双因素方差分析 10.4 试验设计初步,第10章 方差分析与试验设计,学习目标,解释方差分析的概念 解释方差分析的基本思想和原理 掌握单因素方差分析的方法及应用 理解多重比较的意义 掌握双因素方差分析的方法及应用 掌握试验设计的基本原理和方法,10.1 方差分析引论,10.1.1 方差分析及其有关术语 10.1.2 方差分析的基本思想和原理 10.1.3 方差分析的基本假定 10.1.4 问题的一般提法,方差分析及其有关术语,什么是方差分析(ANOVA)? (analysis of variance),检验多个总体。</p><p>5、SPSS软件应用 潘发明 2010年10月 安徽医科大学流行病与卫生统计学系,第二讲 方差分析及卡方检验,主要内容 1.单因素的方差分析（one-way anova）； 2.双因素的方差分析（two-way anova）； 3.析因设计的方差分析（factorial Design）； 4.重复设计的方差分析（repeated measures anova）；,One-way Anova (单因素方差分析),作用： 1、检验单一因素影响的多个样本是否来自均数相同的总体。要求各样本相互独立、均来自正态总体、总体方差齐。 2、均数之间两两比较,同时可以精确设定均数比较方式。 3、为什么多个均数之间的比较不能用两两t检。</p><p>6、正交试验设计及其方差分析 正交试验设计 表3 7 1L9 34 正交表 L9 34 表头设计 表3 7 3L8 27 正交表及其表头设计 正交表具有正交性 任两列之间的所有可能的水平组合都出现 且出现的次数均等 这一点叫做 均衡分散性 在。</p>