数据统计分析3.3.ppt

结论:AC交互作用对试验结果有显著影响. 选最优水平： 变异来源 平方和 df S2 F F0.01 A因素 AC交互作用 误差 171.125435.125 48.625 1 1 5 171.125 435.125 9.725 17.60** 44.74** 16.26 总和 654.875 7 A1C1 A1C2 A2C1 A2C2 72 99 83 51 若交互作用所取水平与主效应所取水平有矛盾,以交互作用为主。 1.简单效应(simple effect) 在某因素同一水平上，另一因素不同水平对试验指标的影响。即特殊水平组合间的差数。 日粮中加与不加赖、蛋氨酸雏鸡的增重(g)表 A1：B2- B 1=480-470=10； A2 ：B2- B1=512-472=40； B1 ：A2-A1=472-470=2； B2 ：A2-A1=512-480=32 2.主效应(main effect)： 由于因素水平改变引起的平均数改变量。 A主效应=492-475=17 B主效应=496-471=25 主效应也即简单效应的平均： (32+2)÷2=17，(40+10)÷2=25。 3.交互作用 (互作，interaction) ： 在多因素试验中，一个因素的作用要受到另一个因素的影响，表现为某一因素在另一因素的不同水平上所产生的效应不同。记：A×B A在B1水平上效应=472-470=2 A在B2水平上的效应=512-480=32 B在A1水平上的效应=480-470=10 B在A2水平上的效应=512-472=40 互作效应：(A1B1+A2B2-A1B2-A2B1)/2来估计。 表中的互作效应为： (470+512-480-472)/2=15 上表中： 添加赖氨酸单独作用效应：A2B1-A1B1=472-470=2 添加蛋氨酸单独作用效应：A1B2-A1B1=480-470=10 两者单独作用效应总和：2+10=12 *：A2B2-A1B1=512-470=42 说明：多增加的30为两种氨基酸共同作用结果。将其平均分到每种氨基酸上，则各为15，即互作效应。 下一张 主 页 退 出 上一张 　 　方差分析缺失数据的估计 　　数据缺失后果： 平方和的线性可加模型无效，无法直接进行方差分析。 数据缺失弥补方法：统计学方法 数据缺失弥补原则: 补上缺失的数据后，误差平方和最小。 缺失一个数据的估计方法 方差分析缺失数据的估计 缺失两个数据的估计方法 缺失一个数据的估计方法 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 总和 A1 30 39 41 42 42 39 38 38 309 A2 37 46 x 43 51 44 35 49 305+x A3 27 37 36 24 37 41 33 43 278 A4 30 42 35 40 46 47 38 46 324 总和 124 164 112+x 149 176 171 144 176 1216+x 上表中x23是缺失的，需要补上。 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 总和 A1 30 39 41 42 42 39 38 38 309 A2 37 46 x 43 51 44 35 49 305+x A3 27 37 36 24 37 41 33 43 278 A4 30 42 35 40 46 47 38 46 324 总和 124 164 112+x 149 176 171 144 176 1216+x 为了SSe 达到最小，令　　　　，则有： 　　把这个数据填在表内，在进行方差分析时，除总自由度dfT和误差自由度dfe各需减1外，其他仍可以按前面介绍的方法进行。 缺失两个数据的估计方法 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 总和 A1 30 39 41 42 42 39 38 38 309 A2 37 46 x 43 51 44 35 49 305+x A3 27 37 36 24 37 41 y 43 245+y A4 30 42 35 40 46 47 38 46 324 总和 124 164 112+x 149 176 171 111+y 176 1183+x+y 弥补原则：同弥补一个数据一样，使SSe达到极小。 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 总和 A1 30 39 41 42 42 39 38 38 309 A2 37 46 x 43 51 44 35 49 305