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主讲教师：陈悦北京信息职业技术学院数据分析技术单因素方差分析

-不同年龄投资总额单因素方差分析主要用于研究定性变量或定序变量与定量变量之间的关系。定量变量是被分析的变量，也就是因变量。定量变量或定序变量是影响因素变量，也就是自变量。影响因素变量的取值被称为影响因素的水平。研究的目的是想知道当影响因素取不同水平时，因变量是否有显著差异。换句话说，影响因素的不同水平是否对观测变量（因变量）产生了显著影响。多单因素方差分析原理01例如：分析不同施肥量是否给农作物带来显著影响，考察地区差异是否会影响妇女的生育率，研究学历对工资收入的影响等。这些问题都可以通过单因素方差分析得到答案。单因素方差分析是通过比较各个类别的组内差异和类别之间的组间差异大小来确定变量之间是否相关。如果组内差异大，组间差异小，则说明两个变量之间不相关。反之，如果组间差异大，而组内差异小，则说明两个变量之间相关。多单因素方差分析原理01方差分析的应用条件如下：（1）独立，各组数据相互独立，互不相关；（2）正态：即各组数据符合正态分布；（3）方差齐性：即各组方差相等。多单因素方差分析原理01单因素方差分析分析步骤第一，提出零假设和备选假设。第二，确定检验统计量。第三，确定显著性水平α。第四，计算检验统计量的观测值。第五，计算概率P值。第六，作出决策。02例：某证券公司调查到散户股民买进、卖出和投资的有关数据，数据见“证券投资额与依据.sav”请检验不同年龄的股民在“投资总额”这个指标上有无不同？多单因素方差分析实例03第一，提出零假设和备选假设零假设H0：μ1=μ2=μ3=……备选假设H1：μ1,μ2,μ3,……不完全相等多单因素方差分析实例03第二，确定检验统计量。第三，确定显著性水平α。α=0.05第四，计算检验统计量的观测值。第五，计算概率P值。第六，作出决策。描述量表多单因素方差分析实例结果04方差齐性检验多单因素方差分析实例结果04这一检验很重要，是进行方差分析时通常需要的前提检验。这里p值为O.079,大于显著性水平0.05，因此可以认为各总体方差相等。单因素方差分析结果多单因素方差分析实例结果04结果显示P值=0<0.05，可以拒绝零假设，因此认为变量之间的差别是显著的。结论：因此可以认为不同年龄的股民在投入证券市场总资金这个指标上是存在显著差异的。多单因素方差分析实例结果04多单因素方差分析实例结果0431-40周

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