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《MANOVA 多變量變異數(shù)分析 - uknedutw.ppt》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。
1、MANOVA多變量變異數(shù)分析MANOVAMANCOVAProfileAnalysis2004.10.291基本定義平均數(shù)考驗方法多變量變異數(shù)分析是一套應(yīng)用於探討平均數(shù)差異的統(tǒng)計方法當(dāng)研究者所欲分析的資料是不同樣本的平均數(shù)，也就是探討類別變項對於連續(xù)變項的影響，平均數(shù)的差異成為主要分析重點超過兩個以上的平均數(shù)的考驗，其原理是運用F考驗來檢驗平均數(shù)間的變異量是否顯著的高於隨機(jī)變異量，又稱為變異數(shù)分析多重依變項設(shè)計多變量變異數(shù)分析與其他變異數(shù)分析不同之處在於依變項不是單一連續(xù)變項，而是一組連續(xù)變項的線性組合使用MANOVA的理由學(xué)理上的理由有
2、效處理多重考驗的誤差膨脹問題有較佳的Power實務(wù)上的理由MANOVA可以處理多重相依依變項的分析問題題供豐富的資訊2TypeIerror膨脹問題TypeIerror：拒絕一個真實存在的虛無假設(shè)的機(jī)率誤差膨脹問題：多次使用統(tǒng)計考驗使統(tǒng)計決策錯誤名義機(jī)率倍增ANOVA的多重比較利用比較性alpha概念來處理MANOVA利用實驗性alpha概念來處理TrueandnominalalphalevelTruealphalevel:一個統(tǒng)計決策實際犯第一類型錯誤的機(jī)率Nominalalphalevel:依據(jù)統(tǒng)計基本假設(shè)與統(tǒng)計原理研究者針對統(tǒng)計分析
3、決策門檻所設(shè)定犯第一類型錯誤的機(jī)率alphalevel的三種層次單一檢定顯著水準(zhǔn)：用於決定統(tǒng)計決策的臨界值比較性alpha(comparison-wisealpha)：用於決定一次的ANOVA中，自變項的多重水準(zhǔn)在依變項上的差異的多重比較臨界值所反應(yīng)的是多次比較中至少一次的比較錯誤拒絕真實虛無假設(shè)的機(jī)率實驗性alpha(experiment-wisealpha)：在同一個實驗（研究）當(dāng)中使用多次統(tǒng)計檢定，至少一次的統(tǒng)計檢定錯誤拒絕真實虛無假設(shè)的機(jī)率例如某一個研究需進(jìn)行多次多因子ANOVA，任何一個ANOVA整體效果檢驗犯第一類型錯誤的機(jī)
4、率3EffectSizeandPower效果強(qiáng)度實驗處理或不同樣本在依變項上的強(qiáng)度其計量基礎(chǔ)為組間變異與總變異的比值表示（eta-square）接近Rsquare的概念數(shù)值介於0-1之間,數(shù)值越大表示效果越強(qiáng)統(tǒng)計檢定力統(tǒng)計檢定能夠有效檢測真實對立假設(shè)的能力檢定力主要受樣本數(shù)、效果強(qiáng)度、Alpha的影響4MANOVA的統(tǒng)計原理ANOVAMANOVASS用SSCP（cross-product）代替SSCC為依變項觀察值就多重依變項所形成的矩陣概念來計算得出SSCPtotal=SSCPbetween+SSCPwithin5Bartlett’s
5、TestofSphericity用以檢驗依變項之間是否具有相關(guān)概似比係數(shù)越小越好,顯著性低於.05表示變項相關(guān)明顯6共變量矩陣同質(zhì)性檢定Box’sM檢定：用以檢定細(xì)格的矩陣是否同質(zhì)檢定內(nèi)容為細(xì)格（特定水準(zhǔn)下）內(nèi)與總和後的多重依變項的變異數(shù)與共變數(shù)7變異數(shù)同質(zhì)性檢定各依變項在各自變項水準(zhǔn)下的組內(nèi)變異量應(yīng)具有同質(zhì)性使用Levene檢定,顯著者表示不同質(zhì),假設(shè)違反8MANOVA檢定程序與內(nèi)容9多因子MANOVA檢定流程交互效果多變量檢定簡單主要效果多變量檢定主要效果多變量檢定交互效果單變量檢定C簡單主要效果單變量多重比較(K?3)簡單主要效果
6、單變量檢定C(K?3)簡單主要效果單變量檢定CStop(K=2)簡單主要效果單變量檢定C簡單主要效果單變量多重比較Stop討論討論(K?3)主要效果單變量檢定C主要效果單變量多重比較討論(K=2)主要效果單變量檢定CStop討論Stop討論討論(K=2)簡單主要效果單變量檢定C10WhenthemaineffectissignificantinMNOVA,theresearcherhasplannedtodiscoverwhichDVsareaffected.IfcorrelationsamongDVsarezero,univariat
7、eANOVAgivetherelevantinformationabouttheirimportance.PreventingfrominflatedTypeoneerrorduetomultipletesting,morestringentalphaarerequired.TheproblemofcorrelatedDVsisresolvedbyRoy-BargmannStepdownAnalysis.1)DecidetheprioritiesofeachDV.2)thehighest-priorityDV→univariateANO
8、VA3)therestoftheDVs→ANCOVAEachofsuccessiveDVistestedwithhigher-priorityDVsascovariatetotest.4)ifsignifi
