某公司方差分析sps統(tǒng)計管理規(guī)劃-wenkub
2023-03-10 10:53:38 本頁面
【正文】 1，其中 n為樣本總數(shù)， m為組數(shù) )，得到其均方 MSw和 MSb， 一種情況是處理沒有作用，即各組樣本均來自同一總體， MSb/MSw≈1。第 9章 方差分析 介紹 ? 方差分析的概念 ? 方差分析的過程 本章內(nèi)容 方差分析的概念與方差分析的過程 單因素方差分析 單因變量多因素方差分析過程 多因變量線性模型的方差分析 重復測量設計的方差分析 方差成分分析 正交實驗設計 練習題（對銀行數(shù)據(jù)進行方差分析） 在科學實驗中常常要探討不同實驗條件或處理方法對實驗結果的影響。另一種情況是處理確實有作用，那么， MSbMSw (遠遠大于 )。用分類變量表示，取有限的離散值 水平： 因素的不同等級稱作水平。 方差分析中的術語（續(xù)） 因素的主效應和因素間的交互效應（如藥物A、 B的主效應及 AB的交互效應） 均值比較： ? 均值的相對比較是比較各因素對因變量的效應大小的相對比較，如研究 A、 B的單獨效應之和是否等于它們的交互效應，或 A、 B的效應是否相等。一個因素水平的因變量均值稱為邊際均值（ Marginal Means） 方差分析中的術語（續(xù)） 協(xié)方差分析： 在一般進行方差分析時，要求除研究的因素外應該保證其他條件的一致。 重復測量： 組內(nèi)變異的主要的原因是實驗對象之間的個體差異。 方差分析過程 OneWay過程：單因素簡單方差分析過程。 General Linear Model(簡稱 GLM)過程 ? 在 General Linear Model菜單項下有四項： ? Univariate：提供回歸分析和一個因變量和一個或幾個因素變量的方差分析。 檢驗由單一因素影響的一個（或幾個相互獨立的）分析變量由因素各水平分組的均值之間的差異是否有統(tǒng)計意義。 .1 簡單的一維方差分析 使用系統(tǒng)默認值進行一維方差分析： ? P151 比較四種飼料對豬體重增加的作用有無不同（注意：分組變量的定義） data0901 ? AnalyzeCompare MeansOneWay ANOVA ? Dependent List： weight ? Factor： fodder ? 結果只有方差分析表 ? 結果中比較有用的值： Sig顯著性概率值。 ? SPSS調(diào)用 UNIANOVA過程，檢驗不同水平組合之間因（分析）變量均值由于受不同因素影響是否有差異的問題。 ? 因變量和協(xié)變量必須是數(shù)值型變量，協(xié)變量與因變量彼此不獨立。 關于模型： GLM Univariate功能很強，可以建立包括各種主效應、交互效應的模型。 ? 選擇對照方法 Contrasts ? 選擇分布圖形 Plots ? 選擇多重比較分析 Post Hoc ? 保存運算結果的選擇項 Save ? 選擇輸出項 Options 使用系統(tǒng)默認值進行隨機區(qū)組設計資料的方差分析 P168 比較不同種系、劑量的雌性大白鼠子宮重量，看不同種系、不同劑量對雌性大白鼠子宮重量是否有顯著性作用 data0903 ? AnalyzeGeneral Linear Model Univariate ? Dependent： wuteri ? Fixed Factor（ s）： mouse、 etrogen ? Model選項 : Custom(Main effect, mouse和 etrogen) ? 主效應方差分析檢驗結果 (截距，主效應，誤差 Error） ? 結果中比較有用的值： Sig顯著性概率值（各自主效應，截距 線性回歸關系） ? 結論：不同種系、不同劑量對雌性大白鼠子宮重量均有有顯著性作用。 2 2析因實驗方差分析實例 兩因素、兩水平的實驗設計。 例子： P176 鎘作業(yè)工人按暴露于鎘煙塵的年數(shù)大于等于 10年和不足 10年兩組。因素變量把總體分為幾個組。 實例：數(shù)據(jù)是對男 33人、女 26人的頭部四個解剖部位的測量結果，研究男女頭部有無顯著性差異。 重復測量方差分析實例 1 P188實例 1Data0909 ：設置了三個級別的視覺刺激作為 處理因素變量 vsno(視覺刺激等級 3)， 4位被試者均接受三個級別的視覺刺激，并在同樣條件下測試三次 (time1,time2,time3) 。 實例 Data0911 ：選擇 16名實驗對象 (no)，使用兩種方法 (group)鍛煉他們的記憶力。因為組內(nèi)因素是與時間有關的變量，因此不但可以分析比較兩種訓練記憶的方法哪個更有效，還可以得到隨時間的推移，記憶分數(shù)隨時間下降的數(shù)學模型（線性關系Linear、二次關系 Quadratic、三次關系 Cubic）。 菜單： DataOrthogonal Design Generate生成正交主效應設計（不屬于typical安裝） 實例 P205：要求生成 4因素 3水平 9次實驗的正交實驗設計表 練習
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