minitab兩因素方差分析-文庫吧資料
2025-02-14 22:35本頁面
【正文】 較167。Lake在各水準(zhǔn)間無太大的變動。Supplement 在 2水平時值特大。Factors:指定因子167。對主效應(yīng)的水平間差異比較167。 檢定 2總體以上的方差是否一致 原假設(shè) : 所有水平的方差一致 對立假設(shè) : 至少一個以上的方差不一樣?正態(tài)分布數(shù)據(jù)時 :Bartlett’s Test?包括正態(tài)分布的連續(xù)性數(shù)據(jù)時 :Levene’s Test?因 pvalue 比留意水準(zhǔn) ()大，故選擇歸屬假設(shè)，即所有水平的方差一致。Engineer 為變量因子故無統(tǒng)計意義。Probtype|Calculat的標(biāo)記為考慮交互作用 效果的計算實(shí)施 .167。Model:指定需分析的因子167。 所有單元的觀察個數(shù)相同時使用167。Minutes 的 3水平 (值 =18)時有影響167。用兩個因子的交互作用效果167。Alpha level:留意水準(zhǔn)167。Response:反應(yīng) (結(jié)果 )值167。MinitabTwoway ANOVA（ 兩因素方差分析 ）216。?看左圖可知道 Suppleme 的平均間有差。Fit additive model:選擇交互作用的有無?Lake與 Interaction 的 p值 大于 ， 故不會 引起效果。Column factor:A因子167。Response:實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)167。 數(shù)據(jù)應(yīng)為 Stack 形態(tài)。 因子為 2個，把因子各水準(zhǔn)的組合全部 Radom實(shí)施的實(shí)驗(yàn)。當(dāng)數(shù)據(jù)按水準(zhǔn)類別指定在 Col 時使用 (Unstack 形態(tài) )216。(先需要檢定 RESPONSE值的正態(tài)性 )Graphs...?Dotplots / Boxplots 圖象輸出 option?Residual Plots:對殘差提供多樣的 plot 殘差只有隨正態(tài)性時，它的結(jié)果值才能 判斷為正確。 即水準(zhǔn)間有差。P:Pvalue(留意概率 )167。MS:不偏分散 (Mean of Square)167。DF:自由圖 (Degree of Freedom)167。Store residuals:保存殘差167。Factor:指定說明變量 (要因 )167。167。216。尋找因素與反應(yīng)變量關(guān)系式的方法論?一元配置分散分析 (DATA形態(tài)為 Stack 的時候 )?一元配置分散分析 (DATA形態(tài)為 Unstack 的時候 )?二元配置分散分析?平均分析?平衡方差分析 (在各水準(zhǔn)反復(fù)相同的時候 )?一般線型模型?支份分散分析?檢定方差的同一性?區(qū)間 Plot?主效果 Plot?交互效果 PlotMinitabOne Way ANOVA(單因素方差分析 ) 216。標(biāo)繪點(diǎn)之間垂直位置的差異越大（線與 X 軸不平行的程度越大），主效應(yīng)的量值就越大。? 當(dāng)線不水平時（與 x 軸不平行），則存在主效應(yīng)。? 當(dāng)線為水平時（與 x 軸平行），則不存在主效應(yīng)。? Minitab 還在總體平均值處繪制了一條參考線。? Minitab 通過繪制每個因子水平的平均響應(yīng)值創(chuàng)建主效應(yīng)圖。對于有兩個水平的因子，可能會發(fā)現(xiàn)一個水平會提高平均值，而另一個水平則不然?？梢詫⑺狡骄抵械母倪M(jìn)行比較，以 查看哪些因子對響應(yīng)（反應(yīng)變量）的效應(yīng)最大 。當(dāng)平均響應(yīng)值跨因子水平而更改時，主效應(yīng)隨即出現(xiàn)。? 當(dāng)數(shù)據(jù)來自連續(xù)但不一定正態(tài)的分布時，請使用 Leven
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