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1如某種農(nóng)作物的收獲量受作物品種、肥料種類及數(shù)量等的影響;選擇不同的品種、肥料種類及數(shù)量進(jìn)行試驗(yàn),日常生活中經(jīng)常發(fā)現(xiàn),影響一個(gè)事物的因素很多,希望找到影響最顯著的因素2看哪一個(gè)影響大?并需要知道起顯著作用的因素在什么時(shí)候起最好的影響作用。方差分析就是解決這些問題的一種有效方法。3例如:某廠對(duì)某種晴棉漂白工藝中酸液濃度(g/k)進(jìn)行試驗(yàn),以觀察酸液濃度對(duì)汗布沖擊強(qiáng)力有無(wú)顯著影響。序號(hào)沖擊強(qiáng)力濃度123456A116.215.115.814.817.115.0

A216.817.517.115.918.417.7A319.020.118.918.220.519.7方差分析就是把總的試驗(yàn)數(shù)據(jù)的波動(dòng)分成1、反映因素水平改變引起的波動(dòng)。2、反映隨機(jī)因素所引起的波動(dòng)。然后加以比較進(jìn)行統(tǒng)計(jì)判斷,得出結(jié)論。5方差分析的基本思想:把全部數(shù)據(jù)關(guān)于總均值的離差平方和分解成幾部分,每一部分表示某因素諸水平交互作用所產(chǎn)生的效應(yīng),將各部分均方與誤差均方相比較,從而確認(rèn)或否認(rèn)某些因素或交互作用的重要性。用公式概括為:總變異=組間變異+組內(nèi)變異各因素引起由個(gè)體差異引起(誤差)種類:常用方差分析法有以下4種1、完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析(單因素方差分析)2、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的方差分析(二因素方差分析)3、拉丁方設(shè)計(jì)資料的方差分析(三因素方差分析)4、R*C析因設(shè)計(jì)資料的方差分析(有交互因素方差分析)6第二節(jié)單因素方差分析一、假設(shè)檢驗(yàn)設(shè):A1、A2、A3、為三個(gè)總體X1、X2、X3,每個(gè)總體有6個(gè)樣本Xi1、Xi2、…、Xi6(i=1,2,3)。注:要判斷酸液濃度的3種水平對(duì)汗布的沖擊強(qiáng)力是否有顯著影響,實(shí)質(zhì)上就是檢驗(yàn)3種不同水平所對(duì)應(yīng)的3個(gè)總體是否有顯著差異的問題。即檢驗(yàn)3個(gè)總體數(shù)學(xué)期望是否相等。以后就是求解問題,為了說(shuō)明一般解的公式(方法),如下作一般分析。7二、離差平方和的分解與顯著檢驗(yàn)記:將Q進(jìn)行分解:由于9故:下面通過比較QE和QA來(lái)檢驗(yàn)假設(shè)H0。在假設(shè)H0成立的條件下,可以證明:相互獨(dú)立10方法:(檢驗(yàn)方法)(1)當(dāng)H0:1=2=…=m成立時(shí)。(2)統(tǒng)計(jì)量:即:11同樣可推出:2、數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)化:試驗(yàn)數(shù)據(jù)經(jīng)過變換數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化后對(duì)F值的計(jì)算沒有影響,不會(huì)影響檢驗(yàn)的結(jié)果四、方差分析表方差來(lái)源離差平方和自由度F值F0.05F0.01顯著性因素AQAm-1試驗(yàn)誤差QEm(n-1)總誤差Qmn-113例:前例題1、對(duì)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)化得下表:序號(hào)沖擊強(qiáng)力濃度123456A1-8-19-12-221-20-801454

A2-251-1114714396A32031191235271443820由表中數(shù)據(jù)可算出14計(jì)算計(jì)算出F值:15五、各水平下試驗(yàn)次數(shù)不等時(shí)的方差分析設(shè)第i個(gè)水平試驗(yàn)次數(shù)為ni,則有自由度分別為f=n-1,fE=n-m,fA=m-1.檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為式中:17第三節(jié)雙因素方差分析例如:某廠對(duì)生產(chǎn)的高速鋼銑刀進(jìn)行淬火工藝試驗(yàn),考察回火溫度A和淬火溫度B兩個(gè)因素對(duì)強(qiáng)度的影響。今對(duì)兩個(gè)因素各3個(gè)水平進(jìn)行試驗(yàn),得平均硬度見表:BjAi試驗(yàn)結(jié)果B1(1210‘C)B2(1235’C)B3(1250‘C)A1(280’C)646668A2(300‘C)666867A3(320’C)656768假設(shè):美中不足組合水平下服從正態(tài)分布、互相獨(dú)立、方差相等。所需要解決的問題是:所有Xij的均值是否相等。18假設(shè)檢驗(yàn):1)在假設(shè)H0成立的條件下。2)統(tǒng)計(jì)量3)給定顯著水平,查表得臨界值4)由樣本觀察值計(jì)算FA、FB5)若時(shí),接受H0,因素的影響不顯著。若時(shí),拒絕H0。對(duì)因素B同理說(shuō)明。19SAS系統(tǒng)中區(qū)分兩種情況:1、每組觀測(cè)數(shù)據(jù)相等,可用ANOVA過程處理以上四種情形的方差分析。2、若每組觀測(cè)數(shù)據(jù)不相等,可用GLM過程處理以上四種情形的方差分析。21均衡數(shù)據(jù)的方差分析(ANOVA過程)過程說(shuō)明:1、PROCANOVA;2、CLASS變量表;3、MODEL因變量表=效應(yīng);4、MEANS效應(yīng)[/選擇項(xiàng)];5、ALPHA=p顯著性水平(缺省值為0.05)CLASS和MODEL是必需的,CLASS必須的MODEL之前??梢允菙?shù)值型和字符型是指因變量與自變量效應(yīng),模型如下:1、主效應(yīng)模型MODELy=abc;(abc是主效應(yīng),y是因變量)2、交互模型MODELy=abca*ba*cb*ca*b*c;3、嵌套效應(yīng)MODELy=abc(ab);4、混合效應(yīng)模型號(hào)MODELy=ab(a)c(a)b*c(a);輸出因變量均數(shù),對(duì)主效應(yīng)均數(shù)間的檢驗(yàn)。22例:1、單因素方差分析某勞動(dòng)衛(wèi)生組織研究棉布、府綢、的確涼、尼龍四種衣料內(nèi)棉花吸附十硼氫量。每種衣料做五次測(cè)量,所得數(shù)據(jù)如下。試檢驗(yàn)各種衣料見棉花吸附十硼氫量有沒有顯著差別?棉布府綢的確涼尼龍2.332.483.064.002.002.343.065.132.932.683.004.612.732.342.662.802.332.223.063.6023組間占總的比例單因素方差分析SAS程序輸出結(jié)果:結(jié)論:在CLASS語(yǔ)句中指出的P值。P《0.003,可得出各衣料組間有非常顯著差異。252、兩因素方差分析例:用4種不同方法治療8名病者,其血漿凝固時(shí)間的資料如表,試分析影響血漿凝固的因素。受試者編號(hào)(區(qū)組)處理組1234

8.49.49.812.212.815.212.914.49.69.111.29.89.88.89.912.08.48.28.58.58.69.99.810.98.99.09.210.47.98.18.210.0263、三因素方差分析(交互作用不存在)例:五種防護(hù)服,由五人各在不同的五天中穿著測(cè)定脈搏數(shù),如表。試比較五種防護(hù)服對(duì)脈搏數(shù)有無(wú)不同。試驗(yàn)日期受試者甲乙丙丁戊A129.8B116.2C114.8D104.0E100.6B144.4C119.2D113.2E132.8A115.2C143.0D118.0E115.8A123.0B103.8D133.4E110.8A114.0B98.0C110.6E142.8A110.6B105.8C120.0D109.829三因素方差分析SAS程序的輸入:30三因素方差分析SAS程序輸出結(jié)果:結(jié)論:因F=6.80,P《0.0011,故總體有非常顯著差異。其中K因素影響極大F=16.27,P《0.001。因素P、C都無(wú)顯著差異。314、有交互因素的方差分析

例:治療缺鐵性貧血病人12例,分為4組給予不同治療,一個(gè)月后觀察紅細(xì)胞增加(百萬(wàn)/mm),資料如表。試分析兩種藥物對(duì)紅細(xì)胞增加的影響。甲藥(A)不用(A0)用(A1)乙藥(B)不用B0用B10.80.90.71.31.21.10.91.11.02.12.22.032有交互因素方差分析SAS程序的輸入:33有交互因素方差分析SAS程序輸出結(jié)果:結(jié)論:因F=98.75,P=0.0001<0.01,故總體有非常顯著的差異,因素A、B、A*B都對(duì)紅細(xì)胞增加數(shù)有非常大的影響。34非平衡數(shù)據(jù)的方差分析(GLM過程)在SAS/STAT中GLM(GeneralLinearModels)過程分析功能最多。包括:1、簡(jiǎn)單回歸(一元)2、加權(quán)回歸3、多重回歸及多元回歸4、多項(xiàng)式回歸5、方差分析(尤其不平衡分析)6、偏相關(guān)分析7、協(xié)方差分析8、多元方差分析9、反應(yīng)面模型分析10、重復(fù)測(cè)量方差分析35GLM過程在方差分析中的應(yīng)用:MODEL語(yǔ)句反映因變量與自變量的模型,其形式:模型說(shuō)明模型類型MODELY=ABC;主效應(yīng)MODELY=ABA*B;交互效應(yīng)MODELY=ABA(B);嵌套效應(yīng)MODELY1Y2=AB;多元方差分析MODELY=AX;協(xié)方差分析A,B,C是分類變量,X,Y是連續(xù)型變量。361、不平衡單因素方差分析例:健康男子各年齡組淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)化率(%)如表,問各組淋

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