醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)之方差分析-wenkub.com
2025-01-20 00:01 本頁(yè)面
【正文】 2/8/2023 10:32:40 PM 38 2. Levene 檢驗(yàn)法 將原樣本觀察值作離均差變換，或離均差平方變換，然后執(zhí)行完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的方差分析，其檢驗(yàn)結(jié)果用于判斷方差是否齊性。 2/8/2023 10:32:40 PM 37 1. Bartlett 檢驗(yàn)法 H0：各總體方差齊同， H1：各總體方差不齊。 1．將各組的平均值按 由大到小的順序排列 ： 順序 (1) (2) (3) (4) 平均值 原組號(hào) B C A D 2. 計(jì)算兩個(gè)平均值之間的 差值及組間跨度 k，見(jiàn)下表第 (2)、 (3)兩列。 c為兩兩比較次數(shù)， α’為累積 I類錯(cuò)誤的概率。數(shù)理統(tǒng)計(jì)的理論證明， 當(dāng) H0成立 時(shí)， F 統(tǒng)計(jì)量服從 F 分布。 用各組內(nèi)各測(cè)量值 Yij與其所在組的均數(shù)差值的平方和來(lái)表示 ， 反映 隨機(jī)誤差 的影響 。用于推斷 多個(gè)總體均數(shù) 有無(wú)差異 2/8/2023 10:32:32 PM 4 因素也稱為處理 因素（ factor）（名義分類變量） ，每一處理因素至少有兩個(gè)水平 (level)（也稱“處理組”）。 一個(gè)因素（水平間獨(dú)立） —— 單向方差分析 兩個(gè)因素（水平間獨(dú)立或相關(guān)） —— 雙向方差分析 一個(gè)個(gè)體多個(gè)測(cè)量值 —— 重復(fù)測(cè)量資料的方差分析 ANOVA與回歸分析相結(jié)合 —— 協(xié)方差分析 目的：用這類資料的樣本信息來(lái)推斷各處理組間多個(gè)總體均數(shù)的差別有無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 計(jì)算公式為 三種“變異”之間的關(guān)系 離均差平方和 分解 ： 組內(nèi)組間總 SSSSSS +=， 且 ν 總 = ν 組間 + ν 組內(nèi) 組內(nèi)變異 SS 組內(nèi) ： 隨機(jī)誤差 組間變異 SS 組間 ： 處理因素 + 隨機(jī)誤差 OneFactor ANOVA Partitions of Total Variation Variation Due to Treatment SSB Variation Due to Random Sampling SSW Total Variation SST ? Commonly referred to as: ?Sum of Squares Within, or ?Sum of Squares Error, or ?Within Groups Variation ? Commonly referred to as: ?Sum of Squ
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