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One-Factor Analysis of Variance单因子方差分析 如:s 组人员的工资水平、s 种同功能药品的效果、s 种训练方法的训练效果、 等问题,有无显著性差异。 假设条件: 样本是随机并独立地抽取 (这个条件一定要满足) 所有总体都服从正态分布 所有总体的方差都相等 多个独立样本均值的比较--单因素方差分析 1、资料类型 注意,s 个样本中含量不必相等!!! 单因素方差分析的假设检验 One-Factor ANOVA: One Factor ANOVA: Total Variation 总变异 2、总变异的分解……方差分析的关键!!! Within-Group Variation组内变异 Within-Group Variation One-Way ANOVA Summary Table单因子方差分析表 One-Factor ANOVA F Test Example As production manager, you want to see if 3 filling machines have different mean filling times. You assign 15 similarly trained experienced workers, 5 per machine, to the machines. At the 0.05 level, is there a difference in mean filling times? One-Factor ANOVA Example Computations Summary Table One-Factor ANOVA Example Solution H0: ?1 = ?2 = ?3 H1: Not All Equal ? = .05 df1= 2 ,df2 = 12 Critical Value(s): 2、[实例分析] 三组销售不同包装饮料商品的日均销售量 瓶装组 罐装组 袋装(老包装) 75 74 60 70 78 64 66 72 65 69 68 55 71 63 58 问题:三种包装的日平均销售量是否有显著差异? 方差分析结果 ( ? =0 .05) ANOVA for SALE SS df Mean Square F Sig. Between 420.367 2 210.183 14.661 .001 Within 172.033 12 14.336 Total 592.400 14 结论:P=0.0010.05,可以认为不同包装下的饮料平均销售量整体上表现出统计学意义上的差异。(注意,要想知道是哪两种包装之间有差异,尚须做两量两比较) 无重复实验的双因素方差分析 Two-Way ANOVA Assumptions双因素方差分析的假设 Normality(正态性假设) Populations are normally distributed Homogeneity of Variance(方差齐性假设) Populations have equal variances Independence of Errors(独立抽样假设) Independent random samples are drawn 2、变异分解及假设检验 Two-Way ANOVA Summary Table双因素方差分析表 无重复, 双因素方差分析的已知条件 因素A1 因素A2 因素As …… 因素B1 因素B2 因素Bn …… x11 x12
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