單因素方差分析完整實例

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1、什么是單因素方差分析  單因素方差分析是指對單因素試驗結(jié)果進(jìn)行分析,檢驗因素對試驗結(jié)果有無顯著性影響的方法。  單因素方差分析是兩個樣本平均數(shù)比較的引伸,它是用來檢驗多個平均數(shù)之間的差異,從而確定因素對試驗結(jié)果有無顯著性影響的一種統(tǒng)計方法。單因素方差分析相關(guān)概念●因素:影響研究對象的某一指標(biāo)、變量?!袼剑阂蛩刈兓母鞣N狀態(tài)或因素變化所分的等級或組別?!駟我蛩卦囼灒嚎紤]的因素只有一個的試驗叫單因素試驗。單因素方差分析示例[1]  例如,將抗生素注入人體會產(chǎn)生抗生素與血漿蛋白質(zhì)結(jié)合的現(xiàn)象,以致減少了藥效。下表列出了5種常用的抗生素注入到牛的體內(nèi)時,抗生素與血漿蛋白質(zhì)結(jié)合

2、的百分比。現(xiàn)需要在顯著性水平α=0.05下檢驗這些百分比的均值有無顯著的差異。設(shè)各總體服從正態(tài)分布,且方差相同。青霉素四環(huán)素鏈霉素紅霉素氯霉素29.627.35.821.629.224.332.66.217.432.828.530.811.018.325.032.034.88.319.024.2  在這里,試驗的指標(biāo)是抗生素與血漿蛋白質(zhì)結(jié)合的百分比,抗生素為因素,不同的5種抗生素就是這個因素的五個不同的水平。假定除抗生素這一因素外,其余的一切條件都相同。這就是單因素試驗。試驗的目的是要考察這些抗生素與血漿蛋白質(zhì)結(jié)合的百分比的均值有無顯著的差異。即考察抗生素這一因素對這

3、些百分比有無顯著影響。這就是一個典型的單因素試驗的方差分析問題。單因素方差分析的基本理論[1]  與通常的統(tǒng)計推斷問題一樣,方差分析的任務(wù)也是先根據(jù)實際情況提出原假設(shè)H0與備擇假設(shè)H1,然后尋找適當(dāng)?shù)臋z驗統(tǒng)計量進(jìn)行假設(shè)檢驗。本節(jié)將借用上面的實例來討論單因素試驗的方差分析問題?! ≡谏侠?,因素A(即抗生素)有s(=5)個水平,在每一個水平下進(jìn)行了nj=4次獨立試驗,得到如上表所示的結(jié)果。這些結(jié)果是一個隨機變量。表中的數(shù)據(jù)可以看成來自s個不同總體(每個水平對應(yīng)一個總體)的樣本值,將各個總體的均值依次記為,則按題意需檢驗假設(shè)    不全相等為了便于討論,現(xiàn)在引入總平均μ 

4、 其中:再引入水平Aj的效應(yīng)δj顯然有,δj表示水平Aj下的總體平均值與總平均的差異。利用這些記號,本例的假設(shè)就等價于假設(shè)    不全為零因此,單因素方差分析的任務(wù)就是檢驗s個總體的均值μj是否相等,也就等價于檢驗各水平Aj的效應(yīng)δj是否都等于零?! ?.檢驗所需的統(tǒng)計量  假設(shè)各總體服從正態(tài)分布,且方差相同,即假定各個水平下的樣本來自正態(tài)總體N(μj,σ2),μj與σ2未知,且設(shè)不同水平Aj下的樣本之間相互獨立,則單因素方差分析所需的檢驗統(tǒng)計量可以從總平方和的分解導(dǎo)出來。下面先引入:  水平Aj下的樣本平均值:    數(shù)據(jù)的總平均:    總平方和:  總平方和ST

5、反映了全部試驗數(shù)據(jù)之間的差異,因此ST又稱為總變差。將其分解為  ST=SE+SA其中:    上述SE的各項表示了在水平Aj下,樣本觀察值與樣本均值的差異,這是由隨機誤差所引起的,因此SE叫做誤差平方和。SA的各項表示了在水平Aj下的樣本平均值與數(shù)據(jù)總平均的差異,這是由水平Aj以及隨機誤差所引起的,因此SA叫做因素A的效應(yīng)平方和?! 】梢宰C明SA與SE相互獨立,且當(dāng)為真時,SA與SE分別服從自由度為s?1,n?s的χ2分布,即  SA/σ2?χ2(s?1)  SE/σ2?χ2(n?s)于是,當(dāng)為真時  這就是單因素方差分析所需的服從F分布的檢驗統(tǒng)計量。  3.假設(shè)檢

6、驗的拒絕域  通過上面的分析可得,在顯著性水平α下,本檢驗問題的拒絕域為  為了方便分析比較,通常將上述分析結(jié)果編排成如下表所示的方差分析表。表中的分別稱為SA,SE的均方。方差來源平方和自由度均方F比因素ASAs?1誤差SEn?s總和STn?1

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