统计学
Lecture 8 方差分析与试验设计
8.1 8.2 8.3 8.4
方差分析引论 单因素方差分析 双因素方差分析 试验设计初步
统计学
学习目标1. 2. 3. 4. 5. 6.
解释方差分析的概念 解释方差分析的基本思想和原理 掌握单因素方差分析的方法及应用 理解多重比较的意义 掌握双因素方差分析的方法及应用 掌握试验设计的基本原理和方法
统计学
8.1 方差分析引论一、方差分析及其有关术语 二、方差分析的基本思想和原理 三、方差分析的基本假定 四、问题的一般提法
统计学
什么是方差分析?(例题分析)【 例 】为了对几个行业的服务质量进行评价,消费者协会 在四个行业分别抽取了不同的企业作为样本。最近一年中消 费者对总共23家企业投诉的次数如下表消费者对四个行业的投诉次数 行业 观测值 零售业 旅游业 航空公司 家电制造业
1 2 3 4 5 6 7
57 66 49 40 34 53 44
68 39 29 45 56 51
31 49 21 34 40
44 51 65 77 58
统计学
什么是方差分析?(例题分析)1.
2. 3.
分析四个行业之间的服务质量是否有显著差 异,也就是要判断“行业”对“投诉次数” 是否有显著影响 作出这种判断最终被归结为检验这四个行业 被投诉次数的均值是否相等 若它们的均值相等,则意味着“行业”对投 诉次数是没有影响的,即它们之间的服务质 量没有显著差异;若均值不全相等,则意味 着“行业”对投诉次数是有影响的,它们之 间的服务质量有显著差异
统计学
8.1 方差分析引论一、方差分析及其有关术语 (一)方差分析概述(ANOVA)(analysis of variance) 1. 检验多个总体均值是否相等 通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等 2. 研究分类型自变量对数值型因变量的影响
一个或多个分类型自变量
两个或多个 (k 个) 处理水平或分类
一个数值型因变量单因素方差分析:涉及一个分类的自变量 双因素方差分析:涉及两个分类的自变量
3.
有单因素方差分析和双因素方差分析
统计学
8.1 方差分析引论(二)方差分析的有关术语1.
因素或因子(factor) 所要检验的对象 如:要分析行业对投诉次数是否有影响,行业是要检验的因素或因子
2.
3.
水平或处理(treatment) 因子的不同表现 如:零售业、旅游业、航空公司、家电制造业就是因子的水平 观察值 在每个因素水平下得到的样本数据 如:每个行业被投诉的次数就是观察值
统计学
8.1 方差分析引论4. 试验 这里只涉及一个因素,因此称为单因素四水平的试验
5. 总体 因素的每一个水平可以看作是一个总体 比如零售业、旅游业、航空公司、家电制造业可以看作是四个总体
6. 样本数据 如:被投诉次数可以看作是从这四个总体中抽取的样本数
据
统计学
方差分析的基本思想和原理(图形分析)80 60
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40 20 0 0零售业 1 旅游业 2 航空公司 3 家电制造 4
5 Ð Ò µ
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统计学
方差分析的基本思想和原理(图形分析)1.
从散点图上可以看出
不同行业被投诉的次数是有明显差异的 同一个行业,不同企业被投诉的次数也明显不同
家电制造被投诉的次数较高,航空公司被投诉的次数 较低
2.
行业与被投诉次数之间有一定的关系
如果行业与被投诉次数之间没有关系,那么它们 被投诉的次数应该差不多相同,在散点图上所呈 现的模式也就应该很接近
统计学
8.1 方差分析引论二、方差分析的基本思想和原理 (一)方差分析的重要性1.
仅从散点图上观察还不能提供充分的证据证明不 同行业被投诉的次数之间有显著差异
这种差异也可能是由于抽样的随机性所造成的
2.
需要有更准确的方法来检验这种差异是否显著, 也就是进行方差分析
所以叫方差分析,因为虽然我们感兴趣的是均值, 但在判断均值之间是否有差异时则需要借助于方差 这个名字也表示:它是通过对数据误差来源的分析 判断不同总体的均值是否相等。因此,进行方差分 析时,需要考察数据误差的来源
统计学
8.1 方差分析引论(二)方差分析的基本思想和原理
比较两类误差,以检验均值是否相等比较的基础是方差比 如果系统(处理)误差明显地不同于随机误 差,则均值就是不相等的;反之,均值就 是相等的
误差是由各部分的误差占总误差的比例来 测度的
统计学
8.1 方差分析引论(三)方差分析的两类误差 1. 随机误差
因素的同一水平(总体)下,样本各观察值之间的差异 比如,同一行业下不同企业被投诉次数是不同的 这种差异可以看成是随机因素的影响,称为随机误差
2. 系统误差
因素的不同水平(不同总体)下,各观察值之间的差异 比如,不同行业之间的被投诉次数之间的差异 这种差异可能是由于抽样的随机性所造成的,也可能是由于行业本身所造成的,后者所形成的误差 …… 此处隐藏:750字,全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……
