方差分析介绍及案例分析.ppt_第1页
方差分析介绍及案例分析.ppt_第2页
方差分析介绍及案例分析.ppt_第3页
方差分析介绍及案例分析.ppt_第4页
方差分析介绍及案例分析.ppt_第5页
已阅读5页,还剩40页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、方差分析,方差分析(Analysis of Variance,ANOVA) 1928年由英国统计学家R.A. Fisher 首先提出,为纪念Fisher,以F命名,故方差分析又称为F检验。,方差分析的优点,不受比较组数的限制,可比较多组均数 可同时分析多个因素的作用 可分析因素间的交互作用,方差分析的应用条件,独立性:各样本是相互独立随机的样本 正态性:各样本都来自正态总体 方差齐性:各样本的总体方差相等,看一个实例,例6.6 某地用A、B和C三种方案治疗血红蛋白含量不满10g的婴幼儿贫血患者,治疗一月后,记录下每名受试者血红蛋白的上升克数,资料见表6.3,问三种治疗方案对婴幼儿贫血的疗效是否

2、相同?,变异分解,组间变异 总变异 组内变异 SS总=SS组间+SS组内 总=组间组内,总变异SS总(离均差平方和 ),总=N-1,组间变异SS组间,组间=k-1,MS组间 =SS组间/(k-1),组内变异SS组内,组内=N-k,MS组内=SS组内/(N-k),方差分析的基本思想,抽样误差 本质上的差别 + 抽样误差 (组间差异) (组内差异),如果三种治疗方案效果相同,也即三组样本均数来自同一总体(H0:1=2=3),那么从理论上说组间变异应该等于组内变异,因为两者均只反映随机误差(包括个体差异),这时若计算组间均方与组内均方的比值: F= MS组间 /MS组内,则F值在理论上应等于1,但由

3、于抽样误差的影响,F通常接近1,而并不正好等于1。相反,若三种疗法效果不同,则组间变异就会增大,F值则明显大于1,要大到什么程度才有统计学意义呢?可通过查附表4 方差分析用F界值表得到P值,将其与事先规定的值比较后作出判断。,单因素多个样本均数的比较(analysis of one way variance),处理因素只有一个 属于完全随机设计:随机抽样 随机分组 随机试验,基本步骤,建立检验假设 计算检验统计量(列方差分析表) 计算 P 值 下结论,建立假设,H0:A=B=C,三种治疗方案治疗婴幼儿 贫血的疗效相同, H1:三种治疗方案治疗婴幼儿贫血的疗效 不全相同或全不相同。 =0.05,

4、计算基本数据,计算SS总,SS组间,和SS组内,C =(83.70)2 /60=116.7615 SS总=184.43116.76=67.6685 SS组内=0.91332191.2971219 0.7800219=59.3747,列方差分析表,界定P值,作结论,总自由度为N1=601=59 组间自由度=组数(k)1=31=2 组内自由度=总自由度组间自由度=592=57。,查方差分析表得F0.05(2,57)=3.15,FF0.05(2,57),则P0.05。 故按 =0.05的水准,拒绝H0,接受H1,故可认为三种治疗方案的治疗效果不一样。,多个样本均数的两两比较,在方差分析认为多组均数间

5、差异有统计学意义的基础上,若需了解究竟哪些组均数之间有差别,还是各组间均有差别,可用多个样本均数的两两比较(又称多重比较 multiple comparison)。,多个样本均数的两两比较不宜用t检验 如用 t 检验,则第一类错误率将增大,此时易将无差别的两均数错判为有差别 =1-(1-)m ( m=Ck2=k(k-1)/2) 如:三个组的比较 1-(1-0.05)3=0.14,比0.05大多了。,多个样本均数间的两两比较,用q检验(又称Student-Newman-Keuls法,即SNK法),统计量为q:,H0:A = B ,每次对比时两个总体均数相等; H1:AB ,每次对比时两个总体均数

6、不等。 =0.05。 将三个样本均数按从大到小顺序排列并编上组次: 组次 1 2 3 均数 1.840 1.415 0.930 组别(治疗方案) A B C,q0.05,(57,3)=3.40 q0.05,(57,2)=2.83,结论,总的说来,三种治疗方案的治疗婴幼儿贫血疗效有差别。而这种差别主要来自A方案和C方案。这一结论可用下列形式表示: A B C 1.840 1.415 0.930,多个实验组与一个对照组均数间的两两比较,常用q检验,又称Duncan法,其计算公式为 : 公式与q检验公式类似,但需查附表9 q界值表。,两因素多个样本均数的比较(two way analysis of

7、variance ),两因素:配伍因素和 处理因素 属于随机区组设计 ( randomized block design ) 又称“配伍组设计”,配伍的概念,是“配对”概念的扩展,不是按每两个配对,而是按每三个、每四个或更多个配起来,这就超出了“对子”的涵义,而是配伍组设计了。,配伍设计的目的,对研究因素以外的已知的干扰因素加以控制,从而将研究因素的作用与干扰因素的作用区分开,以达到提高检验的功效之目的。,实例,例6.10 在抗癌药筛选试验中,拟用20只小白鼠按不同窝别分为5组,分别观察三种药物对小白鼠肉瘤(S180)的抑瘤效果,资料见表6.7,问三种药物有无抑瘤作用?,两因素方差分析的原理类

8、似于单因素方差分析,前者仅在后者的基础上,从误差中再分离出配伍组效应,使误差减少,达到提高检验功效之目的 SS总=SS处理+SS配伍+SS误差,实验因素: H0:三种药物对小白鼠肉瘤(S180)的抑瘤效 果与对照组相同,即对照=A=B=C; H1:三种药物对小白鼠肉瘤(S180)的抑瘤效果与对照组不全同或全不同。 =0.05。,建立检验假设,干扰因素: H0:5个窝别小白鼠对肉瘤生长的反应相同; H1:5个窝别小白鼠对肉瘤生长的反应不全相 同或全不相同。 =0.05。,计算SS总,SS处理, SS配伍和SS误差,SS误差=SS总SS处理SS配伍=0.741280.410840.11233=0.21811,计算自由度,总=总例数1=201=19 处理=处理组数1=41=3 配伍=配伍组数1=51=4 误差=总处理配伍=1934=12,列方差分析表,界定P值,作结论,F0.05,(3,12)=3.49 F0.05,(4,12)=3.26 F0.01,(3,12)=5.95 F0.01,(4,12)=5.41,显然处理组间均数的检验结果是FF0.01,P0.01,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可认为三种药物对小白鼠肉瘤(S180)的抑瘤效果与对照组不同;但配伍组间差别无统

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论