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1、單因素試驗的方差分析
在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科研活動中,我們經(jīng)常遇到這樣的問題:影響產(chǎn)品產(chǎn)量、質(zhì)量的因素很多,例如影響農(nóng)作物的單位面積產(chǎn)量有品種、施肥種類、施肥量等許多因素。我們要了解這些因素中哪些因素對產(chǎn)量有顯著影響,就要先做試驗,然后對測試結(jié)果進行分析,作出判斷。方差分析就是分析測試結(jié)果的一種方法。
引 言
基 本 概 念
試驗指標——試驗結(jié)果。
可控因素——在影響試驗結(jié)果的眾多因素中,可人為
控制的因素。
水平——可控因素所處的各種各種不同的狀態(tài)。每個
水平又稱為試驗的一個
2、處理。
單因素試驗——如果在一項試驗中只有一個因素改變,
其它的可控因素不變,則該類試驗稱為
單因素試驗。
引例
例1 (燈絲的配料方案優(yōu)選)某燈泡廠用四種配料方案制成的燈絲生產(chǎn)了四批燈泡,在每批燈泡中作隨機抽樣,測量其使用壽命(單位:小時),數(shù)據(jù)如下:
1600
1680
1570
1530
1520
1510
丁
1820
8
1660
1800
7
1740
1720
6
1640
1750
1700
5
1620
170
3、0
1680
4
1600
1550
1460
丙
1640
1640
1580
乙
1650
1610
1600
甲
3
2
1
燈泡
壽命
燈絲
燈泡的使用壽命——試驗指標
燈絲的配料方案——試驗因素(唯一的一個)
四種配料方案(甲乙丙?。膫€水平
因此,本例是一個四水平的單因素試驗。
引 例
用X1,X2,X3,X4分別表示四種燈泡的使用壽命,即為
四個總體。假設(shè)X1,X2,X3,X4相互獨立,且服從方差
相同的正態(tài)分布,即Xi~N(??i,??2)(i=1,2,3,4)
本例問題
4、歸結(jié)為檢驗假設(shè) H0:??1= ??2= ??3= ??4 是否成立
我們的目的是通過試驗數(shù)據(jù)來判斷因素 A 的不同水平對試驗指標是否有影響。
設(shè) A 表示欲考察的因素,它的 個不同水平,對應(yīng)的指標視作 個總體 每個水平下,我們作若干次重復試驗: (可等重復也可不等重復),同一水平的 個結(jié)果,就是這個總體 的一個樣本:
單因素試驗的方差分析
因此,
相互獨立,且與
同分布。
單因素試驗資料表
其中諸
5、 可以不一樣,
水平
重復
1
...
ni
(水平組內(nèi)平均值)
(總平均值)
試驗結(jié)果
縱向個體間的差異稱為隨機誤差(組內(nèi)差異),由試驗造成;橫向個體間的差異稱為系統(tǒng)誤差(組間差異),由因素的不同水平造成。
品種
重復
1
2
3
例:五個水稻品種單位產(chǎn)量的觀測值——P165
由于同一水平下重復試驗的個體差異是隨機誤差,所以設(shè):
其中 為試驗誤差,相互獨立且服從正態(tài)分布
線性統(tǒng)計模型
單因素試驗的方差分析的數(shù)學模型
具有方差齊性。
相互獨立,從而各子樣也相互獨立。
首先,我們作如下假設(shè):
6、
即
令 (其中 )稱為一般平均值。
稱為因素A的第 個水平 的效應(yīng)。
則線性統(tǒng)計模型變成
于是檢驗假設(shè):
等價于檢驗假設(shè):
顯然有:
整個試驗的均值
考察統(tǒng)計量
經(jīng)恒等變形,可分解為:
其中
組間平方和(系統(tǒng)離差平方和)
反映的是各水平平均值偏離總平均值的偏離程度。
如果H0 成立,則SSA 較小。
若H0成立,則
總離差平方和
見書P168
其中
組內(nèi)平方和
誤差平方和
這里
反映的是重
7、復試驗種隨機誤差的大小。
表示水平Ai的隨機誤差; 表示整個試驗的隨機誤差
若假設(shè) 成立,則
由P106定理5.1可推得:
將 的自由度分別記作
則
(記 ,稱作均方和)
(各子樣同分布)
則
(記 ,稱作均
8、方和)
對給定的檢驗水平 ,由
得H0 的拒絕域為:
8><#004699>F 單側(cè)檢驗
結(jié)論:方差分析實質(zhì)上是假設(shè)檢驗,從分析離差平方和入手,找到<#004699>F統(tǒng)計量,對同方差的多個正態(tài)總體的均值是否相等進行假設(shè)檢驗。單因素試驗中兩個水平的均值檢驗可用第七章的T檢驗法。
思考:為什么此處只做單側(cè)檢驗?
(1)若 ,則稱因素的差異極顯著(極有統(tǒng)計意義),或稱因素A的影響高度顯著,這時作標記 ;
約 定
(2)若 ,則稱因素的差異顯著(差異
9、
有統(tǒng)計意義),或稱因素A的影響顯著,作標記 ;
(3)若 ,則稱因素A有一定影響,作標記( );
(4)若 ,則稱因素A無顯著影響(差異無統(tǒng)計意義)。
注意:在方差分析表中,習慣于作如下規(guī)定:
單因素試驗方差分析表
方差來源
組間
組內(nèi)
總和
平方和
自由度
均方和
<#004699>F 值
<#004699>F 值臨介值
簡便計算公式:
其中
同一水平下觀測值
之和
所以觀測
值之和
例2 P195 2 以 A、B、C 三種飼
10、料喂豬,得一個月后每豬
所增體重(單位:500g)于下表,試作方差分析。
飼料
A
B
C
增重
51 40 43 48
23 25 26
23 28
解:
解:
不同的飼料對豬的體重的影響極有統(tǒng)計意義。
列方差分析表
方差來源
組間
組內(nèi)
總和
平方和
自由度
均方和
<#004699>F 值
<#004699>F 值臨介值
例2的上機實現(xiàn)步驟
1、輸入原始數(shù)據(jù)列,并存到A,B,C列;
各水平數(shù)據(jù)放同一列
各水平數(shù)據(jù)放在不同列
2、選擇Stat>ANOVA>one-way(unstacked)
不同的飼料對豬的體重的影響極有統(tǒng)計意義。
定理 在單因素方差分析模型中,有
如果H0不成立,則
所以,
即H0不成立時,
有大于1的趨勢。
所以H0為真時的小概率事件應(yīng)取在<#004699>F值較大的一側(cè)。