《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(jì) 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(jì)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(jì)類型 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的方差分析 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析的基本思想 合計(jì)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(jì)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(jì)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(jì)量 如果 則都為隨機(jī)誤差的估計(jì) 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