方差分析1ppt课件

.,1,方差分析(analysisofvariance,ANOVA),.,2,主要内容,作业问题理论知识复习方差分析spss操作,.,3,作业问题,第一，要写出假设检验的步骤建立检验假设，确定检验水准选定检验方法，计算检验统计量确定P值，作出统计推断第二，课后两道习题根据题意均为单侧的t检验第三，下结论时用语要准确，不能绝对化P，按水准，拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义(统计结论)，可认为不同或不等。P，按水准，不拒绝H0，差别无统计学意义，尚不能认为不同或不等。,.,4,方差分析的应用条件,独立nomal只有各样本为相互独立的随机样本，才能不保证变异的可分解性（最严格）正态independent即所有观察值是从正态总体中抽样得出方差齐equal每个单元格中的方差齐,.,5,方差分析应用条件注意事项,单因素方差分析：适用条件是必须要考虑的问题，尤其是正态性和方差齐性。配伍组设计方差分析：由于正态性和方差齐性是以单元格为基本单位，故在无重复数据时，不考虑正态性和方差齐性。有重复数据的多因素方差分析：方差其行的要求不是很严格，影响严重的是数据的分布特征和极端值。,.,6,方差分析的基本思想,按照设计类型将总变异分解为几个部分每部分都与特定的因素（处理因素或随机因素）相联系然后以某处理因素与随机因素的均方之比构造检验统计量F通过比较F值与临界值的大小作出统计推断。,.,7,完全随机设计方差分析completelyrandomizeddesign,定义：又称单因素方差分析，只涉及一个处理因素，将受试对象按照随机化的方法分配到各个处理组中，观察实验效应。要求：独立，正态性，方差齐变异的分解,.,8,与成组设计t检验的比较,联系：两者均属于定量资料的假设检验，可用于两样本均数的比较，对于同一资料，两样本t检验与完全随机设计方差分析是等价的。区别：t检验只能用于两样本均数的比较，方差分析可以用于两个样本均数的比较，也可以用于多个样本均数的比较。实际应用中，两样本均数比较常用t检验，多个样本均数的比较则用方差分析。,.,9,多样本均数两两比较,在有个样本均数的情况下，对每两个样本均数间的差别都作t检验，可作次比较，每次比较不犯第一类错误的概率为，当这些检验独立进行时，则每次比较均不犯第一类错误的概率为，相应的犯第一类错误的概率为，远远大于设定的。因此多个均数比较时不宜采用t检验作两两比较，犯第一类错误的概率会增大。,.,10,多个样本均数的两两比较,-SNK法用于多个样本均数间每两个都作比较Dunnett法根据研究目的，用于所有处理组均数分别与指定的对照组均数进行比较,.,11,教材P101例9.1,设置变量红细胞数变量x组别变量g录入数据AnalyzeCompareMeansonewayANOVADependentList框：x要分析的结果变量为xFactor框:g分组变量为g:要求进行方差齐性检验:两两比较方法采用SNK法,Options,PostHoc,.,12,SNK法结果解释,在表格的纵向上各组均数按大小排序，在表格的横向上被分成了若干亚组，不同亚组间的P值小于0.05，而同一亚组内的各组均数比较的P值则大于0.05。如果有差异，SPSS只会告诉我们P值小于预定的界值()，而不会给出具体的P值。,.,13,随机区组设计方差分析randomizedblockdesign,定义：亦称配伍组设计或双因素无重复试验设计。分为两种情况：对同一受试对象在同一处理不同水平的比较；或将几个受试对象按一定条件配成区组，再将每一区组的各受试对象随机分配到各个处理组中去。每个区组的例数等于处理组个数。注意：用于区组的因素应该是影响试验效应的非处理因素。当只有两个区组时，该设计变成了配对设计变异的分解,.,14,与配对设计t检验的联系,当处理因素的水平数为2时，对同一资料，两因素方差分析等价于配对t检验，且有,.,15,教材P105例9.2,设置变量血糖浓度变量x温度处理变量t窝别变量w录入数据,.,16,随机区组设计的方差分析SPSS操作,AnalyzeGeneralLinearModelUnivariateDependentVariable:x要分析的应变量为xFixedFactor框:t，w固定效应变量为t、w:要求自定义方差分析模型BuildTerms下拉列表:Maineffects模型中准备纳入主效应Model框：t、w模型