单因变量方差分析

方差分析方差分析模型本身就是线性模型的一个特例，一个带着很多哑变量的线性模型，因此，全部关于一般线性回归的理论方法，对方差分析统统适用。 单因素 多因素 方差分析有交互效应的因素模型 多变量方差分析一般线性模型〔一般线性模型〔GLM 协变量分析模 简洁回归 多元回归回归分析 多项式回归 多变量回归与回归分析不同，方差分析需要分类的自变量，且应变量或者协变量必需是连续变量。讨多个不同试验条件或者处理方法对试验结果有无影响。单因变量单因素方差分析的成绩，见数据；试问三种教学方法有无区分？11、15、13；其数据的描述性统计见下表。12Analyze-discriptivestatisticsexplore按因子水平分组：即依据三种教学方法分为三组。levene检验方差齐性，无：代表不进展方差齐性检验，为转换：代表不对数据进展处理直接进展方差齐性检验。正态性检验的原假设：样本听从正态分布；方差齐性检验原假设：三个样本方差齐性；SIG.都是大于0.05，那么我们就可以认为三个方法的样本集正态且方差齐性。3AnalyzecompareonewayanovaOptions框：discriptive:输出各组常用的描述性统计量。Homogeneityofvariancetest:levene来检验组别方差的相等性，即方差齐性；方差齐levene齐性检验。Brown--forsythe:当方差的相等性不成立时，一般使用这个统计量。Welch:当不知道方差的相等与否时，可用此检验。PostHoc框：两两比较；进展均值差异的多重比较；可以选择进展各组均值两两比较的144种方法可供选择；一games—howell法比较好一些。4、输出结果：齐性检验与前面检验全都；方差分析的P值小于0.05，拒绝均值相等的原假设，认为各组均值不等。看显著性一栏，原假设是两两之间均值相等，从显著性数据看出，三种方法检验结果一样，都认为方法一和方法三均值相等，与方法二不相等。alpha=0.05的子集alpha=0.05的子集教学方法N12Student-Newman-Keulsa,b第三种教学方法135.6208第一种教学方法115.7600其次种教学方法157.0380显著性.6241.000TukeyHSDa,b第三种教学方法135.6208第一种教学方法115.7600其次种教学方法157.0380显著性.8751.000Waller-Duncana,b,c第三种教学方法135.6208第一种教学方法115.7600其次种教学方法157.0380将显示同类子集中的组均值。将使用调和均值样本大小=12.793。组大小不相等。将使用组大小的调和均值。将不保证I1/类型2将使用调和均值样本大小=12.793。组大小不相等。将使用组大小的调和均值。将不保证I1/类型2100。单因变量单因素嵌套设计中的方差分析嵌套设计:单因素完全随机试验所分的各个组中，每个组再分成几个亚组子组，每个亚组中有假设干观看值。组 亚组 观看值11 111 112 113 114.。。11n12113。。……………………….1m1m1 1m2 1m3 1mn21………………………22………………………223….2m……………………………….例:为争论油菜种子包衣剂对油菜生长的影响，用A\B\C\D四种包衣剂处理同一油菜品种的种子，每种包衣剂处理播种三盒，承受完全随机设计，播种205株苗高，数据见下；比较不同包衣剂对苗高的影响有无差异。1Analyzediscriptiveexplore检验结论，听从正态和方差齐性。2AnalyzeGLMunivariateGLM中可选择试验设计是固定效应还是随机效应固定效应：当一个自变量的水平个数，包括了该变量全部的水平个数，也就是样本水平数等于总体的水平数。在本例中，包衣剂我们只争论四种，所以包衣剂变量属于固定效应，选入固定因子；而盒子号，我们只是选其中的三组，不包含总体的全部水平，所以是随机效应，选入随机因子。Paste此举用更改名称，见下表中的主体间效应检验；Run all3检验得出，包衣剂的效应不为0；而盒子号效应为0.说明不同包衣剂间苗高有显著性差异，同一种子包衣剂内盒子间苗高无显著差异。均值间多重比较在5%的置信水平下，lsd检验结果显示四种包衣剂效果各不一样，从均值差值看出，C>A>B>d.还有其他类型的单因素方差分析，如单因素随机区组设计中的方差分析等，不在表达。单因变量多因素方差分析单因变量双因素方差分析XXXX的裁判水平进展评估。影响打分的因素一是运发动自身，另一个因素是裁判员的水平，本体是一个单因变量