方差分析(2)七.两因素方差分析1 引入 在医学研究中,常需要研究多个因素的作用,例如,我们想研究加用与不加用甲药对乙药的效果的影响,这就是药理学中的协同作用或拮抗作用的问题,在统计学中称为交互作用。例治疗缺铁性贫血病人12例,分成4组,给予不同疗法治疗,一个月后观察红细胞增长数(百万/mm3),数据如下:2 概念(1)主效应(main effect)主效应指某一因素各水平间的平均差别。如上例中的
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Click to edit Master title styleClick to edit Master text stylesSecond LevelThird LevelFourth LevelFifth Level华中科技大学同济医学院 宇传华制作20049方差分析(二): 双向方差分析Two-way Analysis of Variance 第九章1华中科
对于 A和 B两个试验因素的全部 a×b个水平组合每个水平组合只有一个观测值 全试验共有 a×b 个观测值其数据模式如下表平均 上式中αi和βj分别为Ai和Bj的效应:αi=μi-μ βj=μj-μμi和μj分别为Ai和Bj观测值总体平均数且 Σαi=Σβj=0 Εij 为随机误差相互独立且服从N(0σ2) a-1b-1(a-1)(b-1)激素处理对大豆干物重的影响H340
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级方差分析方差分析的概念单因素方差分析有交互作用的双因素方差分析无交互作用的双因素方差分析1 一问题的引入 在实际应用中我们常常会遇到需要对两个以及两个以上总体均值是否相等进行检验从而判断某一种因素对我们所研究的对象是否产生了显著的影响
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第八章方差分析本章主要介绍方差分析的基本原理单因子的方差分析方法两因子的方差分析方法方差分析的基本假定和数据转换第一节 方差分析的基本概念第六章中我们已经介绍了两个样本所属总体平均值的假设检验可用t-test或u-test来检验其差异性但在大多数情况下我们的试验有3个或3个以上的样本需要进行比较如果这许多样本都只和对
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第六章 方差分析 t检验法适用于样本平均数与总体平均数及两样本平均数间的差异显著性检验 但在生产和科学研究中经常会遇到比较 多个处理优劣的问题 即需进行多个平均数间的差异显著性检验这时若仍采用t检验法就不适宜了这是因为: 下一张 主 页 退 出 上一张 1检验过程烦琐
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级1方差分析Analysis of Variance (ANOVA)方差分析简介单因素单变量方差分析多因素单变量方差分析2失业保险案例:为什么要进行方差分析 为了减小失业保险支出促进就业试图为失业者提供再就业奖励:如果失业者可以在限定的时间内重新
Click to edit Master titleClick to edit Master text stylesSecond LevelThird LevelFourth LevelFifth Level10 - 第 10 章 方差分析与试验设计§10.1 方差分析的引论 §10.2 单因素方差分析§10.3 方差分析中的多重比较§10.4 双因素方差分析§10.5 试
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