Minitab单因素方差分析汇编课件

方差分析殖讶影员自衷叫锄寇足臂饼伎权宙镶廊基邢添颠奉垛浅指纬标妨恶凑蓬阜Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析方差分析殖讶影员自衷叫锄寇足臂饼伎权宙镶廊基邢添颠奉垛浅指纬1方差分析实际工作中这样的问题：几种不同的原料对产品质量有无显著影响这里考察的对象：原料称为因素把因素所对应的状态称为水平当考察的因素只有一个时，称为单因素问题。Minitab方差分析

(analysisofvariance

简称ANOVA).Minitab狙塘哼璃鞭乒近池鸭罩劣绢抑买漫滁牛讽蹦命涅霉糕朗寄苛那绢吊勉刚去Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析方差分析实际工作中这样的问题：几种不同的原料对Minitab2方差分析例考察温度对某一化工产品的得率的影响，选了五种不同的温度，同一温度作了三次试验，测得的结果如下：温度6065707580得率909796848492939683868892938882平均得率9094958584Minitab曝涂匣仆宵残鲍缺盯譬擎芦拭虱与矽剿粟知剩续圃攫悉唤撇把骂第汕壬啤Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析方差分析例考察温度对某一化工产品的得率的影响，选了五种不同3要分析不同的温度对得率的影响，考虑如下的问题：同一温度下的得率不一样，差异原因称为试验误差；温度的不同引起的得率的差异称为条件误差。方差分析Minitab斧敦馈弗疽哼孵晤芹屹棺疹醉昧赂滥驹椒瞬群承淹闺啥翌旋屈污防钦尿全Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析要分析不同的温度对得率的影响，考虑如下的问题：同一温度下的得4当我们要问温度对得率到底有无确切的影响时，由于上述多种误差原因的存在，就不能随意回答.方差分析Minitab呆驾埔登白逆翁谴腹密辽夏五猜铅味愉韭摸士饲住陇毅闻焦军肃橱翌码轩Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析当我们要问温度对得率到底有无确切的影响方差分析Minitab5方差分析的功能：分析实验数据中不同来源的变异对总变异的贡献大小，确定实验中的自变量是否对因变量有重要影响。方差分析的方法：检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量（因素）对数值型因变量是否有影响。方差分析Minitab叉氢谷囤支殃爵执精引重广归孪灭化韵舅暂钱廖赔甘践开贷拎翁皿绿者但Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析方差分析的功能：分析实验数据中不同来方差分析Minitab叉6方差分析方差分析与回归分析的区别：当研究的是两个数值型变量的关系时是回归分析.回归分析沿水平轴的自变量是数值型变量，而方差分析中是分类变量。Minitab鸦绚炊痰前症码枣衣浅涛银贬褐叼音扦恫奉纫诗舜班辜碍肢粉噶瘤叭织虫Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析方差分析方差分析与回归分析的区别：当研究的是两个数值型变量的7方差分析在因素只有一个时不一定要采用方差分析，可以采用t-检验和z-检验t-检验和z-检验不能用于多于2个样本的数据.此时就要采方差分析。方差分析有单因素与多因素的区分。Minitab沪廊慑钮艇内修月蔓掐隅帖蓄渭胁蒲谤喳喉驶趋粳蹿抨综帧仟以舅褥指拐Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析方差分析在因素只有一个时不一定要采用方差分析，可以采用t-检8单因素方差分析理论基础匣跌府吊詹饶链眼蜕翠渍售根晰慨壕满斌戚组答吼奉喳蔽蝎涛撼妊袒境碾Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因素方差分析理论基础匣跌府吊詹饶链眼蜕翠渍售根晰慨壕满斌戚9单因素方差分析单因子试验的一般概述（记号）

在一个试验中只考察一个因子A及其r个水平A1，A2，…，Ar．在水平Ai下重复mi次试验，总试验次数n=m1+m2+…+mr．记yij是第i个水平下的第j次重复试验的结果，这里i

——水平号，j——重复号．经过随机化后，所得的n个试验结果列于下表．单因子试验的数据：Minitab挑麦恃煮坞罢瞧克兰贮贸勘徊伍牟朋痴盖瘫硼府便录衔匠邀迄倚没俏纬咀Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因素方差分析单因子试验的一般概述（记号）在一个试验中只考10单因素方差分析单因子试验的三项基本假定

A1.正态性。在水平Ａi下的数据yi1,yi2,…,yimi是来自正态总体 的一个样本，i=1,2…,r．A2.方差齐性。r个正态总体的方差相等，即

．A3.随机性。所有数据yij都相互独立．单因子试验所涉及的多个正态总体Minitab函垄俘透苇瘟夺听抗两局籍蹄陨钎尝翁陆殃悸伦溉沸届瀑诚围羔芽继步抒Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因素方差分析单因子试验的三项基本假定A1.正态性。在水平11单因素方差分析单因子试验的统计模型

其中 是因子A的第i个水平下第j次试验结果；是因子A的第i个水平的均值，是待估参数；是因子A的第i个水平下第j次试验误差，它们是相互独立同分布的随机变量．由此可知：单因子试验的三项基本假定用到试验数据yij上去，可得到如下统计模型：Minitab摹球往崔缓利孔掖积划乖憎陈褥格剂隧泉班饱平炭唆堕瞧宁蜘见尺夏浇辽Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因素方差分析单因子试验的统计模型其中单因子试验的三项12单因子方差分析Minitab枝蛔卒汾辗区奄钩革疙骄控密奥愚谈液拒茸项个变门滴霖沸耻齿殊沉皖图Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因子方差分析Minitab枝蛔卒汾辗区奄钩革疙骄控密奥愚谈13单因子方差分析

总平方和的分解公式Minitab帕仓官芹蹦巧亨唱挠占麓抖枫嘱盟撑疯矾颊诡罢裸边傀叁汛由锌佛坑舍地Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因子方差分析总平方和的分解公式Minitab帕仓官芹蹦巧14单因子方差分析Minitab淮盒鸣嚣吉击褪费禁夹润溺振滞枫房留里莉霓隔与吊擎沈丰寇秩绦栖纸钨Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因子方差分析Minitab淮盒鸣嚣吉击褪费禁夹润溺振滞枫房15单因子方差分析

总平方和的分解公式Minitab渣灭泵赐凛诲奏去憾丫南侦轧吊俭缩醇野犁袒湾瑰椒窿匝跨锰成贬栅沟蹲Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因子方差分析总平方和的分解公式Minitab渣灭泵赐凛诲16单因子方差分析

均方和Minitab制柔咽裳脑脐旱逻骗诅鸣肋肥靛羞币七矽社短域锅泳俄负锚鼓尝柱闷荐笋Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因子方差分析均方和Minitab制柔咽裳脑脐旱逻骗诅鸣肋17单因子方差分析

F检验Minitab膜肛烈膘仔攒滔误壕脑幅槐晴轴虹尔赌礼匙锯贯粹率纪焚谍蜡手庭扳屏哦Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因子方差分析F检验Minitab膜肛烈膘仔攒滔误壕脑幅槐18单因素方差分析

方差分析表Minitab岿吕出厢枕夹匈坍料倪劝啤甜触凄吊吊家作亢惺必寻苇津害洋却克啥湘春Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因素方差分析方差分析表Minitab岿吕出厢枕夹匈坍料倪19

例2:茶是一种饮料，它含有叶酸（folacin），这是一种维他命B。如今要比较各种茶叶中的叶酸含量。 现选定绿茶，这是一个因子，用A表示。 又选定四个产地的绿茶，记为A1,A2,A3,A4，它是因子A的四个水平。 为测定试验误差，需要重复。 我们选用水平重复数不等的不平衡设计，即A1,A2,A3,A4分别制作了7,5,6,6个样品，共有24个样品等待测试。单因素方差分析Minitab越晕耳勃陆拳届僚膘增蒋赛损氦这流酵阵陨楔楞是蝇翼簿怪嘿凌所暇摔惰Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析例2:茶是一种饮料，它含有叶酸（folacin），这是一20单因素方差分析采用随机化试验方法，填写试验结果.

Minitab意像抑秘梆密贸醋浊舟馏慑北饵晌磕碰票饥招艳迫错盒汛礁秤箭抱锈啃昭Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因素方差分析采用随机化试验方法，填写试验结果.Minit21四个产地绿茶叶酸含量的打点图（dotplot）图上○表示叶酸含量，–线表示样本均值。下述一些直观的印象是重要.图中每种绿茶的叶酸含量有高有低.从样本均值看，A1与A2的叶酸含量偏高一些.从样本极差看，A1，A2，A3

的极差接近，A4的略小一点。单因素方差分析Minitab芦池慎蝴锰想级鹊赃凳淡肌侵蹈犯纯苔帧提吟置乌脱祟临襄拘究楔拽稀畏Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析四个产地绿茶叶酸含量的打点图（dotplot）图上22单因素方差分析Minitab抨篡生哈锤坡浴此茫室撮冠蓖迄柬阶摇妨鹅际愧技罚批泥敌恰肩判漂考私Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因素方差分析Minitab抨篡生哈锤坡浴此茫室撮冠蓖迄柬阶23单因素方差分析

诸均值的参数估计Minitab巳决徊锻撤驯袋对除蹄困埠猾狄桨猫疥陨叙耶剃重鄙城哗奠扒掩僵劝避跌Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因素方差分析诸均值的参数估计Minitab巳决徊锻撤驯袋24单因素方差分析

小结Minitab舞蚜叉头醋踪次柜辨垢贬缠战充糕厂嗓押擎秸觉耸来尿诣稻吏莹眺篱盛吧Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析单因素方差分析小结Minitab舞蚜叉头醋踪次柜辨垢贬缠战25多重比较磁佛伞哑僧想务掣致炮止役屡钧锚领哭拳怪憋绵刺喊便守角油鸟胖糠鼠砸Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析多重比较磁佛伞哑僧想务掣致炮止役屡钧锚领哭拳怪憋绵刺喊便守角26多重比较

r个水平均值 是否彼此相等？

用方差分析方法．假如r个均值不全相等，哪些均值间的差异是重要的？

用多重比较．Minitab厢因南讳佩仆痹渺烈茨涂谭亡芝帆烽旧杂扑荔信楞椿砾哭叭喷克舟第哦湃Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析多重比较r个水平均值 是否彼此相等？

用方差分析方法．Mi27多重比较Minitab螟爪墅夯苦迎佰腻洗姨脐疏电凄贾岳痈瘴甘隔民枣族波酷质嫡毅悍挣抠诸Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析多重比较Minitab螟爪墅夯苦迎佰腻洗姨脐疏电凄贾岳痈瘴甘28多重比较重复数相等情况的多重比较(T法)Minitab握虹摔穆作走吟蚊讼很翘房糠庚目皿营质目柯汾帘潜依抡铬娇附绝臼幸燕Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析多重比较重复数相等情况的多重比较(T法)Minitab握虹29多重比较重复数相等情况的多重比较(T法)Minitab茅需挚衣出慢阿痛矿柠簇普疫池整呸伍宋京刊笋腥臃涣钒铲棒启鸥蛹购拉Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析多重比较重复数相等情况的多重比较(T法)Minitab茅需30多重比较重复数不等情况的多重比较(S法)Minitab倦父焦鸭寐悍檄塑垮筷载婶缝斋珐陨吝报堡傍肩逻煽城乒孕臆龟犊币兼称Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析多重比较重复数不等情况的多重比较(S法)Minitab倦父31多重比较重复数不等情况的多重比较(S法）Minitab令犀迟抢烫炉蝶候桃霹菲祁凉糟淄茸师胳劈键手掀定沙脖嘘赴弗狐祟唆降Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析多重比较重复数不等情况的多重比较(S法）Minitab令犀32多重比较的Minitab参数设置个别误差率与全族误差率（显著性水平）与多重比较关联的类型I误差率（假设检验第I类错误的概率）通常用于确定方差分析中的特定因子水平之间的显著差异。Minitab洋猫吞芥钢悔券拭蠕身孙肯驯耪幌婚棺苹钦临穴栖淤联伎耕挂泞摹怪臻龄Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析多重比较的Minitab参数设置个别误差率与全族误差率（显著33个别误差率

单一比较错误地断定实测差异与原假设显著不同的最大概率。此概率等于为假设检验选择的显著性水平。全族误差率由多个比较组成的过程错误地断定至少有一个实测差异与原假设显著不同的最大概率。全族误差率基于个别误差率和比较次数。对于单一比较，全族误差率等于个别误差率。但是，每个附加比较都会导致全族误差率不断增加。Minitab多重比较的误差率育悯虚会痰穿蛮粒在凛损榜松羞拱箔舰坎泡垫渴下拥悔苍归窑去宗概众略Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析个别误差率Minitab多重比较的误差率育悯虚会痰穿蛮粒在凛34示例查看五个不同钢铁厂的钢强度（在每个工厂中使用25个样本），可以运行单因子方差分析。方差分析产生的p值小于0.05，断定至少有一个工厂的平均值不同于其他工厂的平均值。

查看五个工厂之间所有的10个比较，以明确确定哪些平均值是不同的。Minitab多重比较的误差率恍竣让夕氦鬃烘确蜕裹豢拟苍献俭帅神灸溉您女舜坯烷傀严磐聋纵枝谴团Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析示例Minitab多重比较的误差率恍竣让夕氦鬃烘确蜕裹豢拟苍35如果为10个比较中的每一个指定的Alpha均为0.05（个别误差率），则Minitab将针对由10个比较组成的一组计算全族误差率，即0.28。但是，如果要让整个一组比较的全族误差率为0.05，则Minitab为每个单个比较指定的Alpha均为0.007。Minitab多重比较的误差率蕴喉楼熬磋牲撰芒掘糕摸蔚冉庚象鲜凑箍幢盂往矢缔宰驻驯拉棍踏府绚欧Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析如果为10个比较中的每一个指定的Alpha均为0.36许氏与最佳值的多重比较(MCB)专门用于确定最佳因子水平、与最佳值稍有差异的因子水平、以及与最佳值有显著差异的因子水平的多重比较方法。可以将“最佳值”定义为最高平均值或最低平均值。许氏MCB将为每个水平均值与其余水平均值的最佳值之间的差异创建置信区间。MinitabMinitab多重比较方法决着慷熬占镰染董稀房北暖琅坑率究澜演绽刊忠品苯洁蓬鹤扒讲绢座严盐Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析许氏与最佳值的多重比较(MCB)MinitabMinita37具体地说：

最高为最佳最低为最佳置信区间包含零无差异无差异置信区间整个大于零明显更好明显更差置信区间整个小于零明显更差明显更好MinitabMinitab多重比较方法棚胞雄或汪乖峭编逛盘吸铃绊咙办拱毙租淋缮毁胁袄预环递膜持亢政肪养Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析具体地说：MinitabMinitab多重比较方法棚胞雄或汪38Fisher最低显著性差异(LSD)法将个别误差率控制到指定水平的同时，为因子水平均值之间的配对差异创建置信区间。Fisher法随后使用个别误差率和比较次数为所有置信区间计算同时置信水平。此同时置信水平是所有置信区间包含实际差值的概率。MinitabMinitab多重比较方法斋叹卵诽桑狙冉船变拜烽弧洲含脚嘉施圾疲涪伸筑差铅舔窄么话袖眷龚捶Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析Fisher最低显著性差异(LSD)法MinitabM39Minitab例，测量内存芯片的响应时间。从五个不同的制造商处抽取25个芯片作为样本。方差分析产生的p值为0.01，至少有一个制造商的平均值不同于其他制造商。

查看五个工厂之间所有的10个比较，以明确确定哪些平均值是不同的。使用Fisher法，可以指定每个比较的个别误差率都应为0.05（等效于95%置信水平）。Minitab将创建这十个95%置信区间，并计算出这一组置信区间的71.79%同时置信水平。Minitab多重比较方法狮抹镁关搏繁陡提郧碎守伞郎蒋宿蝴昔霹扬泣滓魄银喇乒宠骚骇列圣砖匀Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析Minitab例，测量内存芯片的响应时间。从五个不同的制造商40多重比较的Dunnett法用于为每个因子水平的平均值与控制组平均值之间的差异创建置信区间。为所有比较指定全族误差率，Dunnett法针对每个单个比较相应地确定置信水平。MinitabMinitab多重比较方法腆岩安牛凝澳薪窄炒劳敛资檄瘩是显虽槐抓惭槛尚拂窖味踏受幸优腕斥惊Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析多重比较的Dunnett法MinitabMinitab多41Tukey，全族误差率：选中此项可通过使用Tukey方法（在不平衡情况下也称为Tukey-Kramer）获得水平平均值之间的所有配对差异，然后输入介于0.5和0.001之间的全族误差率。大于等于1.0的值解释为百分比。默认误差率为0.05。MinitabMinitab多重比较方法柑霜伴叮鄂堆葡候腺成随应澡毁急淋埔绘阜谩测娱眉峙打澄萨捞栖饭抡厅Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析Tukey，全族误差率：选中此项可通过使用Tukey方法42Fisher，个别误差率：选中此项可通过使用Fisher的LSD过程获得水平平均值之间的所有配对差异，然后输入介于0.5和0.001之间的个别误差率。MinitabMinitab多重比较方法饵嗡欧煤免狗草滞党轻栈患苛隔伶侮锥扶嘛诧丙话夏卓随归伴婶送膊壁焰Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析Fisher，个别误差率：选中此项可通过使用Fisher43Dunnett，全族误差率：选中此项可为每个处理平均值和控制平均值之间的差异提供双侧置信区间，然后输入介于0.5和0.001之间的全族误差率。对照组水平：输入用于对照组因子水平的值MinitabMinitab多重比较方法乱郑敢稍川君椰芹霄盟雏佰搭敦狈叛遵贱鉴坟冈坑粕撬沧抡彻酉牧阅睛尿Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析Dunnett，全族误差率：选中此项可为每个处理平均值和控制44Minitab许氏MCB，全族误差率：选中此项将获得每个水平平均值与其他水平均值中的最佳值之间的差异的置信区间。"最佳"有两种选择。如果将最小平均值视为最佳，则设置K=-1；如果将最大平均值视为最佳，则设置K=1。最大为最佳：选择此项会将最大平均值视为最佳。最小为最佳：选择此项会将最小平均值视为最佳。Minitab多重比较方法业拦涕舀毅溪岸段安巧莆洁韧目堆尊僧戚漠领馈曾话贝静半耐颐渔筛阂粤Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析Minitab许氏MCB，全族误差率：选中此项将获得每个水45残差检验烃阔胡芭笺祷杜炯据祸危增垫冗冯汾献位西落迄潮椒坍釜英渠吾残孜铰敢Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析残差检验烃阔胡芭笺祷杜炯据祸危增垫冗冯汾献位西落迄潮椒坍釜英46残差是否正态分布—正态概率图、直方图残差是否序列相关—残差与顺序图残差是否异方差—残差与拟合值图涧虞惭庚醚位八气窒嗣邪饵聂排浇左咙胚紫敞控弹猾怂盛蔡抵谋增挡钻时Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析残差是否正态分布—正态概率图、直方图涧虞惭庚醚位八气窒嗣邪饵47残差概率图Minitab乓淖骚派氛斤甄启彼璃园瓣笑父争看陶深同漠剖眩慎尉诈敏援嚷匿巫一梅Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析残差概率图Minitab乓淖骚派氛斤甄启彼璃园瓣笑父争看陶深48残差概率图Minitab翻疵寸钓旨耐浸钓剪拣挛蛔只迹诀患肇研信赋罩折森靶岂稽宗香延里阔扭Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析残差概率图Minitab翻疵寸钓旨耐浸钓剪拣挛蛔只迹诀患肇研49方差齐性检验MinitabMinitab暗喷盾出双怎培枕喉滦山冀协屎帜物蚌壬群靳蚊或腕栋琴期胜裤远栅诸站Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析方差齐性检验MinitabMinitab暗喷盾出双怎培枕喉滦50某项研究对三类公路上有行驶经验以及无行驶经验的驾驶员进行比较。这两个因子是：

驾驶经验。在此次研究中，分别采用了8名无经验和8名有经验的驾驶员。经验具有两个水平，其代码分别为有经验=1，无经验=0。道路类型。每位驾驶员在三种道路的其中一种上驾驶。三个水平分别编码为一级公路=1，二级公路=2，土路=3。检验人员记录了每位驾驶员在每种公路上所做的控制校正次数。响应变量为“校正”。下面给出了数据集：

道路类型经验

1

2

30

4

23

16

18

15

27

8

21

23

10

13

14

1

6

2

20

4

6

15

13

8

8

7

12

17

数据：驾车.MTWMinitab蓬谣贼账蕾执雹似抚叹寡像侣唯况匙怔人狠砰弛灿墙掉镐昨沉眨炳侵叼参Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析Minitab蓬谣贼账蕾执雹似抚叹寡像侣唯况匙怔人狠砰弛灿墙5195%

标准差

Bonferroni

置信区间

道路类型

经验

N

下限

标准差

上限

1

0

4

2.80384

5.88784

40.4990

1

1

4

1.84435

3.87298

26.6400

2

0

4

2.26721

4.76095

32.7478

2

1

4

1.98261

4.16333

28.6371

3

0

4

2.88359

6.05530

41.6509

3

1

4

2.42820

5.09902

35.0732

解释对于驾车数据，第一个因子为经验，第二个因子为道路类型。在六个因子水平组合的每一单元中有四个观测值。s的第一个值5.88784与道路类型=1和经验=0对应。区间(2.80384，40.4990)估计道路类型=1和经验=0的总体标准差。根据此区间，s介于2.80384和40.4990之间。标准差的最大值6.05530与道路类型=3和经验=0对应。Minitab输出示例钠哗婪嫡批管练喊隔疫毡米柏篮丙煞胖俺哎谬侨井唇庆蜕椒啄屏遭稠洋淖Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析95%

标准差

Bonferroni

置信区间

Mini52Bartlett

检验（正态分布）检验统计量

=

0.85,

p

值

=

0.974

Levene

检验（任何连续分布）检验统计量

=

0.42,

p

值

=

0.830

解释如果检验的p值较高（0.974和0.830），则表明方差之间不存在差异。Minitab输出示例件丑甫当吏逞侠裸摆袍绕函班豢诌躲噪循糕青槐血迹抛姑械紧嘱往以享告Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析Bartlett

检验（正态分布）Minitab输出示例件53输出示例：等方差检验图形Minitab对于驾车数据，置信区间图表明：在所有道路类型的控制校正次数中，经验越少的驾驶员具有更大的变动性。湍取睦木别绞漂妖粹迟淫尽痒亢眩油知绝烙初椅废蒲阶瞅俩藤雨摆纷斩漫Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析输出示例：等方差检验图形Minitab对于驾车数据，置信区间54调查员比较了四种不同配方的油漆的硬度。将每种油漆配方取六份样品涂到一小块金属上，然后待其凝固，测量其硬度。此外，还记录每份样品的凝固温度以及涂油漆的人（操作员）的编号。

数据：油漆硬度.MTWMinitab咎掣黑玫械藐踞酣泳胸旅执溯篙穗碟茄夯辽骑粗债柏肢婿吠凡晓捏期鲤泞Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析调查员比较了四种不同配方的油漆的硬度。将每种油漆配方取六份样55输出示例来源

自由度

SS

MS

F

P油漆

3

281.7

93.9

6.02

0.004误差

20

312.1

15.6合计

23

593.8

S

=

3.950

R-Sq

=

47.44%

R-Sq（调整）

=

39.56%

解释油漆硬度方差分析得到的p值是0.004。因此，假设选择常用的a水平0.05进行检验，则将断定油漆配方之间的硬度存在显著差异。对于油漆数据，S为3.950，R为47.44%，调整的R为39.56%。方差分析输出第一部分：方差分析表Minitab秤佛咙商忘皿领藩霜殃容吻秃显淫拦宾参廓损哄偷迢赔颂跃扮浪伍窗藩庆Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析输出示例方差分析输出第一部分：方差分析表Minitab秤佛咙56S、R

和调整的R是模型对数据的拟合优度的度量。这些值有助于您选择具有最佳拟合的模型。S表示数据值与拟合值的标准距离。对于给定研究，模型预测响应的效果越好，S越小。R（R平方）描述在观测的响应值中由预测变量解释的变异量。R始终随预测变量的增加而增大。例如，最佳的五预测变量模型的R始终比最佳的四预测变量模型的高。因此，比较相同大小的模型时R最有效。调整的R表示已根据模型中的项数调整的修正R。如果包括了不必要的项，R会人为地变得很高。与R不同，调整的R在您向模型中添加项时可能变小。使用调整的R比较预测变量数不同的各个模型。Minitab诺延吴素例捏杂填台仪矮辜觅梯孜砂跌饰并铡卫樱挂欧布连贡鲜籽悲抓撒Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析S、R和调整的R是模型对数据的拟合优度的度量。这些57使用单个统计量的表评定数据的以下属性：·

N。因子每个水平所包括的观测值数。·

均值。每个水平观测值的均值。这些样本均值是对每个水平总体均值的估计值。·

标准差。每个水平的样本标准差。方差分析假定所有水平的总体标准差相等。因此，如果样本标准差差异很大，则可能需要使用等方差检验命令来检验数据的方差相等性。·

合并标准差。合并标准差是对所有水平公共标准差的估计值。Minitab方差分析输出第二部分：个体值估计及置信区间铰威业毋雕舍复阐餐轻惨怔捣囊蛛板妄蓑嫌匡佩茁农搁莽承瞒秧陵衍潭土Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析使用单个统计量的表评定数据的以下属性：Minitab方差分58输出示例

均值（基于合并标准差）的单组

95%

置信区间水平

N

均值

标准差

+---------+---------+---------+---------混料

1

6

14.733

3.363

(-----*------)混料

2

6

8.567

5.500

(------*------)混料

3

6

12.983

3.730

(------*------)混料

4

6

18.067

2.636

(------*------)

+---------+---------+---------+---------

5.0

10.0

15.0

20.0

合并标准差

=

3.950

解释油漆硬度分析的结果表明：配方2的硬度均值最低(8.567)，配方4的最高(18.067)。不同配方的标准差之间的差异还不足以引起关注。合并标准差为3.950。Minitab水拘书小墨殷红赵停剑呼勤誓芭预资巳拂汤砍固靛娜擂丫虫圈蛛畦鸭紊惩Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析输出示例Minitab水拘书小墨殷红赵停剑呼勤誓芭预资巳拂汤59输出示例

均值（基于合并标准差）的单组

95%

置信区间水平

N

均值

标准差

+---------+---------+---------+---------混料

1

6

14.733

3.363

(-----*------)混料

2

6

8.567

5.500

(------*------)混料

3

6

12.983

3.730

(------*------)混料

4

6

18.067

2.636

(------*------)

+---------+---------+---------+---------

5.0

10.0

15.0

20.0

合并标准差

=

3.950

解释在油漆硬度的结果中，配方2和配方4均值的区间不重叠。这表明这些水平的总体均值不同。

Minitab仰侄拇酚崇道旁昆版滨萄红刁痢绥淳宗跑叠购佑冷蜗呼倦赛凤煽莎齿伪伊Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析输出示例Minitab仰侄拇酚崇道旁昆版滨萄红刁痢绥淳宗跑叠60Minitab为因子的每个水平都提供95%的置信区间。当方差分析表中的p值表明因子水平均值之间有差异时，可以使用单个置信区间的表来研究差异：·

每个星号都表示样本均值。·

每对圆括号都表示总体均值的95%的置信区间。每个水平的总体均值位于相应区间内的可信度为95%。·

如果两个均值的区间不重叠，则表明总体均值不同。Minitab蕊锦祖裕瞄鞍吃陛扔婶诞弹暗作再匿帅厨睹迂迂们烟躬词倍披竿滩雨嚣呆Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析Minitab为因子的每个水平都提供95%的置信区间。61使用

Tukey

法对信息进行分组

油漆

N

均值

分组混料

4

6

18.067

A混料

1

6

14.733

A

B混料

3

6

12.983

A

B混料

2

6

8.567

B

不共享字母的均值之间具有显著差异。方差分析输出第三部分：多重比较（Tukey比较）Minitab夯盲芦梅胜坝输荚罪姨坪跺亿耕毛哮秘翟撞省侦茄者旋依削齿浸寸凤佑斡Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析使用

Tukey

法对信息进行分组

方差分析输出第三部分：62Tukey

95%

整体置信区间油漆

水平间的所有配对比较

单组置信水平

=

98.89%

Minitab龚钵情旗葛蔫剔喜卸钞俭杨涵练邦辞堡或孺咯牺朔凑凰铸边邻嘎狗兴娇掀Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析Tukey

95%

整体置信区间Minitab龚钵情旗葛蔫63解释油漆硬度数据的分组信息显示组A包含混料1、3和4，而组B包含混料1、2和3。这两个组都包含混料1和3。组内的因子水平之间并不存在显著差异。因为混料2和4并不共享同一个字母，混料4具有一个比混料2显著高很多的均值。置信区间显示所有均值差异的可能范围：·

配方2和配方4的均值之间差异的置信区间为(3.114,15.886)。此范围不包括0，表明这些均值之间差异显著。·

其余均值对的置信区间都包括0，表明这些均值之间差异不显著。Minitab瞳踢亏铅选纠焚蹄妖唬纤质绪让争嗡讣蘑臆长利焉刽奋弄嚷辩然岛烟淮掉Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析解释Minitab瞳踢亏铅选纠焚蹄妖唬纤质绪让争嗡讣蘑臆长利64多重比较-Fisher最低显著性差异(LSD)输出示例使用

Fisher

方法对信息进行分组

油漆

N

均值

分组混料

4

6

18.067

A混料

1

6

14.733

A

B混料

3

6

12.983

B

C混料

2

6

8.567

C

不共享字母的均值之间具有显著差异。Minitab棍大粹掖苑深扔辐妄扬寂捞说易馅统漾房谓棚骨马措寿谗叹炯岂霓肤泻兰Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析多重比较-Fisher最低显著性差异(LSD)输出示65Fisher

95%

两水平差值置信区间油漆

水平间的所有配对比较

同时置信水平

=

80.83%Minitab蒙总倔妒隆泅肇锦藕尿由杏靠汐摧包庄坚小钩位颐剔曾技皆握喀仁唬偿届Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析Fisher

95%

两水平差值置信区间Minitab蒙总66解释油漆硬度数据的分组信息显示组A包含混料1和4；组B包含混料1和3；而组C包含混料2和3。混料1和3分别位于两个组中。组内的因子水平之间并不存在显著差异。因为下列因子水平组合不共享同一个字母，所以它们的均值存在显著差异：·

混料1和2·

混料2和4·

混料3和4置信区间显示所有均值差异的可能范围：·

配方1和配方2的均值之间差异的置信区间为(-10.924,-1.409)。此范围不包括0，表明这些均值之间差异显著。·

类似地，配方2和配方4之间差异的置信区间(4.743,14.257)以及配方3和配方4之间差异的置信区间(0.326,9.841)也不包括0，表明这些差异也显著。·

其余均值对的置信区间都包括0，表明这些均值之间差异不显著。Minitab鬃蚤恨秤熬蹿铺彦莉徐煌干魏陈潭翠芝开彤兽胳奶码茂日鹊挂难老剥擎央Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析解释Minitab鬃蚤恨秤熬蹿铺彦莉徐煌干魏陈潭翠芝开彤兽胳67多重比较-许氏与最佳值的多重比较(MCB)输出示例许氏

MCB（与最佳值的多重比较）

全族误差率

=

0.05临界值

=

2.19Minitab放恃冲昂樊认真贮削桶弱氯膨朔掂程揍骇蝶掺评蔼寓凄膜皋总方苑状辫笛Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析多重比较-许氏与最佳值的多重比较(MCB)输出示例Mi68解释对于油漆硬度分析，将最大均值指定为最佳。因此，配方1的均值(14.733)、配方2的均值(8.567)和配方3的均值(12.983)都与配方4(18.067)的均值进行比较，因为后者是最大（最佳）均值。配方4本身的均值与配方1的均值进行比较，因为后者是其余三个均值中最大的。结果表明：·

配方4的均值与配方2的均值之间差异的置信区间(-14.500,0.000)以及与配方3的均值之间差异的置信区间(-10.083,0.000)都以0为终点，表明这些差异显著。·

其余两个区间的终点不为0，表明差异不显著。Minitab伯牡迈秧茵然夷靡唬泰氯戮劈鄂醉译沸标寐港菲挟蝉劣褪浴饱草蚀氏往瑶Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析解释Minitab伯牡迈秧茵然夷靡唬泰氯戮劈鄂醉译沸标寐港菲69方差分析输出第四部分：图形（残差检验）图形-单值图Minitab组趁戒冰些应瓤狠袍队振童履椿算庸祈斗笑罚例符二奥郑肢渭箔缠喳辱韩Minitab单因素方差分析Minitab单因素方差分析方差分析输出第四部分：图形（残差检验）图形-单值图Min70解释油漆硬度数据的单值图显示：·

一般情况下配方4的硬度值最高。·

所有四个水平中数据的展开程度（离差）几乎都相同。·

任何点与其余点相比都不异常大或异常小