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第七章方差分析
第一节完全随机设计方差分析及SPSS实践
第二节随机区组设计方差分析及SPSS实践
第三节多个组间多重比较
第一节完全随机设计资料方差分析
方差分析的基本思想:根据资料的设计类型(即变异的不同来源),将全部观察值之间的变异——总变异分解为两个或多个部分,除随机误差外其余每个部分的变异都可由某个因素的作用加以解释,通过比较不同变异来源的均方,借助F分布做出统计推断,以了解某因素对观察值标是否有影响或某因素是否有效应。
一、完全随机设计的方差分析(1)完全随机设计资料的总变异可以分解为组间变异和组内变异两部分。(2)方差分析常用于三个及以上均数的比较,当用于两个均数的比较时,同一资料所得结果与t检验等价,即F=t2。(3)方差分析的结果若拒绝H0,接受H1,只说明多个总体均数中至少有两个均数不同,不能说明任意两个总体均数都有差别;若要比较哪两组均数有差别,需进一步进行多个均数间的两两比较。
二、完全随机设计的方差分析SPSS实践(一)案例分析例8-1研究药物A对脂肪细胞分化的影响,将30只肥胖模型的大鼠随机等分为3组,每组10只,分别给予高脂饮食、高脂饮食+药物A(25μg/100g)、高脂饮食+药物A(50μg/100g)三种不同的处理,2周后测量大鼠体内总脂肪组织的重量(g),问三组大鼠脂肪重量是否相同?表三组大鼠脂肪重量(g)高脂饮食组高脂饮食+药物A(25μg/100g)高脂饮食+药物A(50μg/100g)8.6012.0514.658.4611.5913.958.1912.6912.548.4911.3514.528.5613.1014.018.1511.9511.509.2111.8914.758.2611.6312.808.3712.5114.378.1912.4912.06
二、完全随机设计的方差分析(二)数据录入将案例8-1的三组原始数据录入到SPSS数据窗口的一列中,将该变量定义为脂肪重量。再加入另一列分组变量group,第一组的数据定义为1,第二组的数据定义为2,第三组定义为3。
二、完全随机设计的方差分析(三)激活方差分析在分析菜单中选择比较平均值中的单因素ANOVA。
二、完全随机设计的方差分析(三)激活方差分析将脂肪重量置入因变量列表,将group置入因子列表。
二、完全随机设计的方差分析(三)激活方差分析然后点击确定,得分析结果表。
二、完全随机设计的方差分析(四)结果解释单因素方差分析的主要统计结果包括方差分析表,其内容包括组间、组内和合计的自由度、离均差平方和、均方、F值和P值。关于两两比较的结果,总原则是:凡列在同一个subset中的均数差别无统计学意义,不列在一个subset中的均数间差别有统计学意义
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