《用spss作方差分析》ppt課件(文件)
【正文】 工廠 2 工廠 3 215 217 211 203 205 207 210 205 208 要求： （ 1）檢驗(yàn)這三個(gè)工廠生產(chǎn)的燈泡的使用壽命有無顯著差異。 三個(gè)地區(qū)從 2022年至 2022年的夏季平均氣溫如下表所示： 某省三地區(qū)夏季平均氣溫（攝氏度） 年份 地區(qū) 1 地區(qū) 2 地區(qū) 3 2022年 30 29 28 2022年 31 29 29 2022年 30 30 29 2022年 32 30 30 2022年 32 31 30 2022年 31 30 29 要求： （ 1）檢驗(yàn)三個(gè)地區(qū)各年夏季平均氣溫有無顯著差異。 。 某英語培訓(xùn)班為了保證教學(xué)質(zhì)量、提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，將學(xué)生平均分為四個(gè)平行小班，每班 6人，三個(gè)月后對(duì)學(xué)生進(jìn)行測驗(yàn)，獲如下數(shù)據(jù)： 四個(gè)平行小班英語測驗(yàn)成績 一班 68 72 80 72 66 70 二班 61 70 66 64 63 65 三班 80 82 70 75 72 74 四班 70 72 80 73 69 71 要求： （ 1）檢驗(yàn)四個(gè)平行小班的成績有無顯著差異。 為了解運(yùn)動(dòng)、節(jié)食、藥物三種不同減肥方式的減肥效果，在不同方式的減肥實(shí)踐者中各隨機(jī)抽取 5人，調(diào)查其使用不同的減肥方式時(shí)，在一個(gè)月內(nèi)的減肥效果，結(jié)果如下： 不同減肥方式的減肥效果（千克） 運(yùn)動(dòng) 節(jié)食 藥物 要求： （ 1）檢驗(yàn)不同減肥方式減肥效果有無顯著差異。 blF 1?k? ?? ?11 ?? kr F方差來源 平方和 SS 自由度 df 均方 MS F值 處理 區(qū)組 誤差 總計(jì) SSTR SSBL SSE SST r1 kr (r1)(k1) nT1 MSTR MSBL MSE Ftr Fbl 雙因素方差分析表 方差來源 平方和 SS 自由度 df 均方 MS F值 處理 區(qū)組 誤差 總計(jì) 4 4 16 24 0??（ 4， 16）自由度下的 F分布曲線 拒絕域 接受域 結(jié)論：該商品銷售量地區(qū)間無顯著差異。現(xiàn)欲檢驗(yàn)包裝方式與銷售地區(qū)對(duì)該商品銷售量是否有顯著影響。 Bartlett方差齊性檢驗(yàn)的檢驗(yàn)假設(shè)為： r jnjx2js rj ,2,1 ??222210 : rH ??? ??? ?222211 ,: rH ??? ? 不盡相等 r檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 檢驗(yàn)中的拒絕準(zhǔn)則為： ? ?rnrFW T ?? ,1??※ Levee檢驗(yàn)驗(yàn)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的正態(tài)性沒有嚴(yán)格要求。 Bartlett方差齊性檢驗(yàn) 式中： 。 ???例如：若 )(1 6 ???，則 6次比較中至少一次犯拒真錯(cuò)誤的概率為 。 ??????????jiji nnM S Etxx112??02?t2?2?t?2?若 即 拒絕原假設(shè) 211?tnnM S Exxtjiji????????????則 方差分析的多重比較 最小顯著性差異法（ least significant difference 簡寫為 LSD ） ? ? ? ?? ?rn～tnnM SExxtTjijiji??????????????11??Fisher LSD法對(duì)兩總體均值相等性檢驗(yàn)方法中的總體方差估計(jì)替換為 MSE，得出自由度為 nTr的 t統(tǒng)計(jì)量，用于總體均值的多重比較。 觀察值 工廠 1 工廠 2 工廠 3 1 2 3 4 5 6 85 75 82 76 71 85 71 75 73 74 69 82 59 64 62 69 75 67 三個(gè)工廠 18名員工的測試分?jǐn)?shù) 第一步：建立假設(shè) 第二步：計(jì)算樣本均值 第三步：計(jì)算總樣本均值 第四步：計(jì)算樣本方差 第五步：計(jì)算總體方差的組間估計(jì) 第六步：計(jì)算總體方差的組內(nèi)估計(jì) 第七步：計(jì)算 F統(tǒng)計(jì)量 第八步：編制方差分析表 第九步：做出統(tǒng)計(jì)決策 水平 1 總體 1 水平 2 水平 3 總體 2 總體 3 ?r32113210 ,:: ??? ??? ，HH ??觀察值 工廠 1 工廠 2 工廠 3 1 2 3 4 5 6 85 75
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