《方差分析基本條》PPT課件.ppt

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背景 2 I型錯誤和II型錯誤 假設(shè)檢驗(yàn)是利用小概率反證法思想 根據(jù)P值判斷結(jié)果 此推斷結(jié)論具有概率性 因而無論拒絕還是不拒絕H0 都可能犯錯誤 見表3 8 3 表 可能發(fā)生的兩類錯誤 4 I型錯誤 實(shí)際無差別 但下了有差別的結(jié)論 假陽性錯誤 犯這種錯誤的概率是 其值等于檢驗(yàn)水準(zhǔn) II型錯誤 實(shí)際有差別 但下了不拒絕H0的結(jié)論 假陰性錯誤 犯這種錯誤的概率是 其值未知 但n一定時 增大 則減少 1 檢驗(yàn)效能 power 當(dāng)兩總體確有差別 按檢驗(yàn)水準(zhǔn) 所能發(fā)現(xiàn)這種差別的能力 5 圖3 6I型錯誤與II型錯誤示意圖 以單側(cè)u檢驗(yàn)為例 6 減少I型錯誤的主要方法 假設(shè)檢驗(yàn)時設(shè)定 值 減少II型錯誤的主要方法 提高檢驗(yàn)效能 提高檢驗(yàn)效能的最有效方法 增加樣本量 如何選擇合適的樣本量 實(shí)驗(yàn)設(shè)計 目的 推斷多個總體均數(shù)是否有差別 也可用于兩個方法 方差分析 即多個樣本均數(shù)比較的F檢驗(yàn) 基本思想 根據(jù)資料設(shè)計的類型及研究目的 可將總變異分解為兩個或多個部分 每個部分的變異可由某因素的作用來解釋 通過比較可能由某因素所至的變異與隨機(jī)誤差 即可了解該因素對測定結(jié)果有無影響 應(yīng)用條件 總體 正態(tài)且方差相等樣本 獨(dú)立 隨機(jī)設(shè)計類型 完全隨機(jī)設(shè)計資料的方差分析隨機(jī)區(qū)組設(shè)計資料的方差分析 完全隨機(jī)設(shè)計資料的方差分析的基本思想 合計NS 第i個處理組第j個觀察結(jié)果 記總均數(shù)為 各處理組均數(shù)為 總例數(shù)為N nl n2 ng g為處理組數(shù) 1 總變異 全部測量值大小不同 這種變異稱為總變異 總變異的大小可以用離均差平方和 sumofsquaresofdeviationsfrommean SS 表示 即各測量值Xij與總均數(shù)差值的平方和 記為SS總 總變異SS總反映了所有測量值之間總的變異程度 計算公式為 其中 2 組間變異 各處理組由于接受處理的水平不同 各組的樣本均數(shù) i 1 2 g 也大小不等 這種變異稱為組間變異 其大小可用各組均數(shù)與總均數(shù)的離均差平方和表示 記為SS組間 計算公式為 3 組內(nèi)變異 在同一處理組中 雖然每個受試對象接受的處理相同 但測量值仍各不相同 這種變異稱為組內(nèi)變異 誤差 組內(nèi)變異可用組內(nèi)各測量值Xij與其所在組的均數(shù)的差值的平方和表示 記為SS組內(nèi) 表示隨機(jī)誤差的影響 三種變異的關(guān)系 均方差 均方 meansquare MS 檢驗(yàn)統(tǒng)計量 如果 則都為隨機(jī)誤差的估計 F值應(yīng)接近于1 如果不全相等 F值將明顯大于1 用F界值 單側(cè)界值 確定P值