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第五章 方差分析
如果要检验两个总体的均值是否相等,我们可以用t检验。当要检验多个总体的均值是否相等,则需要采用方差分析。
方差分析是R.A.Fister发明的,它是通过对误差的分析研究来检验两个或多个正态总体均值间差异是否具有统计意义的一种方法。
由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动,造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加的对结果造成影响的可控因素,方差分析认为不同处理组的均值间的差异基本来源有两个:
组内差异:由随机误差造成的差异,用变量在各组的均值与该组内变量值之差平方和的总和表示,记作SSE。
组间差异:由因素中的不同水平造成的差异,用变量在各组的均值与总均值之差平方和的总和表示,记作SSA。
方差分析的基本思想是:通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小,从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
方差分析的三个条件:
被检验的各总体均服从正态分布;
各总体的方差皆相等;
从每一个总体中所抽出的样本是随机且独立的;
方差分析的基本步骤:
建立原假设H0:两个或多个总体均值相等。
将各不同水平间的总离差分成两个部分:
组间差异SSA
组内差异SSE
构造检验统计量: F= MSA / MSE
判断:在零假设为真时,F~F[(k-l),(n-k)]的F分布。若各样本平均数的差异很大,则分子组间差异会随之变大,而F值也随之变大,故F检验是右尾检验。当检验统计量F大于临界值时则拒绝原假设;或者根据 p值来判断,若pα,则拒绝原假设
§5.1 One-Way ANOVA过程One-Way ANOVA过程用于进行两组及多组样本均数的比较,即成组设计的方差分析,如果做了相应选择,还可进行随后的两两比较,甚至于在各组间精确设定哪几组和哪几组进行比较
5.1.1 界面说明
【Dependent List框
选入需要分析的变量,可选入多个结果变量(应变量)。
【Factor框
选入需要比较的分组因素,只能选入一个。
【Contrast钮
弹出Contrast对话框,
Polynomial复选框 定义是否在方差分析中进行趋势检验。
Degree下拉列表 和Polynomial复选框配合使用,可选则从线性趋势一直到最高五次方曲线来进行检验。
Coefficients框 比如说在下面的例.1中要对第一、三组进行单独比较,则在这里给三组分配系数为1、0、-1,就会在结果中给出相应的检验内容。
Post Hoc钮
弹出Post Hoc Multiple Comparisons对话框,用于选择进行各组间两两比较的方法,有:
Equar Variances Assumed复选框组 一组当各组方差齐时可用的两两比较方法,共有14中种这里不一一列出了,其中最常用的为LSD和S-N-K法。
Equar Variances Not Assumed复选框组 一组当各组方差不齐时可用的两两比较方法,共有4种,其中以Dunnettss C法较常用。
Significance Level框 定义两两比较时的显著性水平,默认为0.05。
此处只是介绍可用的方法,并不是要推荐说那种最好,使用时请认真参考有关统计书籍。
Options钮
弹出Options对话框,用于定义相关的选项,有:
Statistics复选框组 选择一些附加的统计分析项目,有统计描述(Descriptive)和方差齐性检验(Homogeneity-of-variance)。
Means plot复选框 用各组均数做图,以直观的了解它们的差异。
Missing Values单选框组 定义分析中对缺失值的处理方法,可以是具体分析用到的变量有缺失值才去除该记录(Excludes cases analysis by analysis),或只要相关变量有缺失值,则在所有分析中均将该记录去除(Excludes cases listwise)。默认为前者,以充分利用数据。
.1.2 分析实例
例.1 某职业病防治院对31名石棉矿工中的石棉肺患者、可疑患者及非患者进行了用力肺活量(L)测定,问三组石棉矿工的用力肺活量有无差别(卫统第三版例5.1)?
石棉肺患者 可疑患者 非患者 1.8 2.3 2.9 1.4 2.1 3.2 1.5 2.1 2.7 2.1 2.1 2.8 1.9 2.6 2.7 1.7 2.5 3.0 1.8 2.3 3.4 1.9 2.4 3.0 1.8 2.4 3.4 1.8 3.3 2.0 3.5 三组石棉矿工的用力肺活量差别三组石棉矿工的用力肺活量有差别解:设数据已经输好,分组变量为group,三组取值分别为1、2、3,结果变
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