第四节 方差分析的数学模型与期望均方 第五节 数据转换

一、用编程的方法完成方差分析分析结果 1、 Source:变异来源 2、DF:自由度 3, ANOVA SS(Sum of Square) 离均差平方和 4、 Mean Square:均方 5、 Value:检验统计量F值 6、Pr>F:F值所对应的P值 The Power to Know

湖南科技学院：《体育统计学》课程教学资源（PPT课件讲稿）第七章 方差分析（平均数的多重比较、方差分析在体育中的应用）

下列程序可以作单因素等水平方差分析问题:

方差分析是一种特殊的假设检验,是判断多组数据之间平均数差异是否显著的。对多组 数据若仍用前一章中的t检验一对对比较,会大大增加犯第一类错误的概率。例如有5组数 5×4 据要比较,则共需比C3==10次。若H正确,每次接受的概率为1-a=0.95,10次 都接受为0.95°≈0.60,因此a=1-0.6=0.40,即全部比较中至少犯一次第一类错误的概 率为0.40,这显然是不能接受的

单因素方差分析模型 对应于 Tamhane和 Dunlop所著讲义的第12章 幻灯片主要由 Elizabeth newton(美国麻省理工学院)制作, 其中一部分由 Jacqueline(约翰霍普金斯大学)制作

第四节 方差分析的数学模型与期望均方 第五节 数据转换

在客观世界中,普遍存在着变量之间的关系数学的一个重要作用就是从数量上来揭 示、表达和分析这些关系。而变量之间关系,一般可分为确定的和非确定的两类.确定性关 系可用函数关系表示而非确定性关系则不然 例如,人的身高和体重的关系、人的血压和年龄的关系、某产品的广告投入与销售额 间的关系等,它们之间是有关联的,但是它们之间的关系又不能用普通函数来表示我们 称这类非确定性关系为相关关系

所谓的多元方差分析，就是说存在着不止一个应变量，而是两个以上的应 变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程 度，则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子，即都应作为应变量

§3 单个总体均值分量间结构关系的检验 §4 两个总体均值的检验 §5 两个总体均值分量间结构关系的检验