定量法第4章(ANOVA).ppt

1,第四章方差分析,2,本章教学目标,了解方差分析可以解决那些实际问题；了解应用方差分析的基本条件；掌握方差分析的基本概念及其分析方法；正确使用Excel软件求解单因素和双因素方差分析问题及其运行输出结果分析；本章主要内容4.1方差分析概述4.2单因素方差分析4.3双因素方差分析本章重点：考虑交互作用的双因素方差分析。,3,在生产经营管理过程中，通常有很多因素会影响产品的质量、产量、销售量等指标，如农作物的产量受品种、肥料、气候、雨水、光照、土壤、播种量等众多因素的影响；产品销售量受品牌、质量、价格、促销手段、竞争产品、顾客偏好、季节、居民收入水平等众多因素的影响；化工产品的得率受温度、压力、催化剂、原料配比等因素的影响。因此需要了解那些因素的影响是最主要的，并这些主要的影响因素在什么状况下可以产生最好的结果。方差分析是解决这类问题的一种有效的统计分析方法。让我们先看两个实际应用例子。,4.1方差分析概述,4,案例1哪种促销方式效果最好？,某大型连锁超市为研究各种促销方式的效果，选择小包装食品在其下属4个门店分别采用某种促销方式各进行了4个月的试验。试验结果如下：,超市管理部门希望了解的是：不同促销方式对销售量是否有显著影响？哪种促销方式的效果最好？,5,案例2如何确定最优生产工艺？,影响某化工厂化工产品得率的主要因素是反应温度和使用的催化剂种类。为研究产品的最优生产工艺，在其他条件不变的情况下，选择了四种温度和三种催化剂，在不同温度和催化剂的组合下各做了一次试验，测得结果如下：化工产品得率试验(得率：%),6,案例2要研究的问题,1.温度是否对该产品的得率有显著影响?若确有显著影响，应将温度控制在什么范围内可使得率最高?2.催化剂是否对该产品的得率有显著影响?若确有显著影响，哪种催化剂的效果最好？3.温度和催化剂的不同组合是否对产品得率有显著影响？如确有显著影响，哪种温度和催化剂的组合可使得率最高？,7,试验中状态发生变化的因素(如案例1中的促销方式)用字母A,B,C表示；称因素在试验中所取的不同状态为水平(如不同的促销方式)。因素A的a个水平记为A1,A2,A3,Aa；因素B的b个水平记为B1,B2,Bb等。若试验中只有一个变动的因素，就称为单因素试验；若有两个变动的因素，就称为双因素试验；若有两个以上的变动因素，则称为多因素试验。二.方差分析的基本假设设因素A在水平Ai下的某项指标为总体Xi，i=1,2,a，则假定各Xi服从相互独立的同方差正态分布，即XiN(i,2)，Xi相互独立,一.方差分析的基本概念,8,三.方差分析的目的,方差分析的目的，就是要检验原假设H0：1=2=a是否成立。若拒绝H0，就说明因素A对试验结果有显著影响，进一步还应确定使效果达到最佳的水平；若不能拒绝H0，则说明因素A对该项指标无显著影响，试验结果中的差异主要是由其他未加控制的因素和试验误差所引起的。虽然可以通过对各i用两两t检验法来检验各i间是否存在显著差异，但t检验无法检验多个因素间的交互效应，而这正是方差分析要解决的主要问题。,9,4.2单因素方差分析,一.基本概念设试验中只有一个变动的因素A，它在试验中有a个不同的水平，在水平Ai下的某项指标为总体Xi，i=1,2,a，则各Xi服从相互独立的同方差正态分布，即XiN(i,2)，Xi相互独立设水平Ai下的ni个试验结果为xij，则xij=i+ij，i=1,2,a；j=1,2,niijN(0,2)，且相互独立其中ij是由各种无法控制的因素引起的随机误差。上式说明，试验结果xij受到两方面的影响：因素A的水平Ai的均值i和随机误差ij。,10,为一般平均，它是a个不同水平总体均值的加权平均；称i=i-；i=1,2,a为水平Ai的效应，它反映了总体Xi的均值与一般平均的差异。于是要检验的原假设也可改写为：H0：1=2=a=0,称,11,方差分析中检验原假设H0的基本思路是：将因素的不同水平和随机误差对试验结果的影响进行分离，并比较两者中哪一个对试验结果xij的影响起主要作用。若因素的不同水平对试验结果xij的影响是主要的，就拒绝H0，即因素A对试验结果有显著影响；反之，若试验结果xij中的差异主要是由随机误差引起的，就不能拒绝H0，说明因素A对试验结果无显著影响。为此，就需要对总的偏差平方和进行分解。,二.方差分析的基本方法,12,为总的偏差平方和，它反映了样本数据xij间总的差异量的大小。为便于对ST进行分解，记水平Ai下的样本(试验结果)均值为,1.总的偏差平方和,13,；反映了各样本(不同水平)间数据的差异，主要是由因素A的不同水平效应间的差异引起的，称为因素A的平方和或组间平方和。利用SA和Se之比就可以构造出检验H0的统计量。,2.偏差平方和的分解,反映了各样本(同一水平)内的数据差异，它主要是由随机误差所引起的，称为误差平方和或组内平方和。,其中,14,在给定显著性水平下，若FF(a-1,N-a)就拒绝Ho，说明各水平Ai的效应间存在显著差异，或称因素A的作用是显著的。由于SA/(a-1)和Se/(N-a)分别是组间数据和组内数据的样本方差，故称这种基于检验样本方差比的方法为方差分析。,可以证明，当Ho为真时，统计量,F(a-1,N-a),3.检验Ho的统计量,15,三.方差分析表,若FF0.001(a-1,N-a)，称因素A的作用极高度显著；若FF0.01(a-1,N-a)，称因素A的作用高度显著；若F0.01(a-1,N-a)FF0.05(a-1,N-a)，称因素A的作用一般显著；若FF0.05(a-1,N-a)，则认为因素A的作用不显著。,表3.1单因素方差分析表,16,四.进一步的分析,差无偏估计。2.因素A的各水平间是否都存在显著差异？这可以通过对各i进行两两t检验来确定。如果存在多个效果最好的水平（它们间并无显著差异），则就可以有多种最优水平可供选择。,这可以通过求出各来确定。它是i的最小方,若因素A的作用是显著的，接下来还需要确定：1.因素A的哪一水平效果最好？,17,案例1哪种促销方式效果最好？,某大型连锁超市为研究各种促销方式的效果，选择小包装食品在其下属4个门店分别采用某种促销方式各进行了4个月的试验。试验结果如下：,18,案例1分析,用Excel的【工具】“数据分析”“方差分析：单因素方差分析”求解本案例，可得如下方差分析表：,其中：“P-value”P值，为检验中达到的显著性水平，其含义与t检验中“P(TF(b-1，(a-1)(b-1)时，拒绝H02,同样可以证明：当H01为真时，统计量,F(a-1,(a-1)(b-1),当H02为真时，统计量,F(b-1,(a-1)(b-1),26,5.方差分析表,表3.2无交互作用的双因素方差分析表,27,案例2如何确定最优生产工艺？,影响某化工厂化工产品得率的主要因素是反应温度和使用的催化剂种类。为研究产品的最优生产工艺条件，在其他条件不变的情况下，选择了四种温度和三种催化剂，在不同温度和催化剂的组合下各做了一次试验，测得结果如下：化工产品得率试验(%),28,案例2分析,用Excel【工具】“数据分析”“方差分析：无重复双因素分析”求解本案例，可得如下方差分析表：,因素A的P-value=0.7430.05因素B的P-value=0.490.05故温度和催化剂对该化工产品的得率都无显著影响!?,29,问题出在哪里？,以上结论既不符合实际情况，也违背化学反应的基本常识。由本案例所给的试验数据可以明显看出，温度和催化剂不同搭配下的得率是存在显著差异的。,显然，很可能是由于未考虑因素间的交互作用，才导致了错误的分析结果。,30,二.考虑交互作用的双因素方差分析,1.考虑交互作用时的双因素试验(1)交互效应设试验中有两个因素在变化，因素A有a个水平，因素B有b个水平，记A、B间的交互作用为AB，、i、j的定义同前，由于存在交互作用，因此ij+i+j。称()ij=ij-i-j为Ai与Bj的交互效应，它反映了两因素间不同水平的组合对试验结果的影响。因此，总体Xij的均值可表示为ij=+i+j+()ij,31,(2)要检验的假设,由于考虑了交互作用，因此要检验的原假设有以下三个：H01：1=2=.=a=0H02：1=2=.=b=0H03：()ij=0；对一切i,j为检验交互作用，就需要在每一AiBj水平组合下进行重复试验。记xijk为在AiBj组合下的第k次试验的观察值。,32,2.偏差平方和的分解,其中Se、SA、SB的含义同前；SAB则主要是由交互效应所引起的差异，称为AB间平方和。,完全类似地，可以将总的偏差平方和ST作如下分解：,33,3.检验用的统计量,故H01、H02、H03的拒绝域分别为：FAF(a-1，ab(n-1)FBF(b-1，ab(n-1)FABF(a-1)(b-1)，ab(n-1),当H02为真时，,同样可以证明：当H01为真时，,F(a-1,ab(n-1),当H03为真时，,F(a-1)(b-1),ab(n-1),F(b-1,ab(n-1),34,4.方差分析表,表3.3有交互作用的双因素方差分析表,35,案例2如何确定最优生产工艺？,影响某化工厂化工产品得率的主要因素是反应温度和使用的催化剂种类。为研究产品的最优生产工艺条件，在其他条件不变的情况下，选择了四种温度和三种催化剂，在不同温度和催化剂的组合下各做了两次试验，测得结果如下：化工产品得率试验(%),36,重新求解案例2,用Excel【工具】“数据分析”“方差分析：可重复双因素分析”求解本案例，可得如下结果：,方差分析表,37,运行结果分析,因素A的P-value=0.02980.05因素B的P-value=0.00430.01交互作用的P-value=8.3E-50.001温度对得率有显著影响；催化剂对得率的影响是高度显著的；温度与催化剂的交互作用对得率的