1樓：網友
單因素方差分析針對的是單因素完全隨機設計。只有乙個自變數，包含，共。
個水平，各水平之下有。
個觀測值。特別的，當各水平的觀測值都為。
時，稱為等組設計。
等組設計的具體形式如下：
若各組觀測值。
數量不同，稱為非等組設計，形式如下：
其中。各不相同。
單因素方差分析的邏輯是對變異進行比較。通過對平方和(sum of squares)和自由度(degree of freedom)的分解，計算出組間平方和，組間自由度，組內平方和，組內自由度。進一步通過公式：
計算出組間方差和組內方差。此時組間方差包含了處理帶來的變異，以及誤差帶來的變異；組內方差只包含了誤差帶來的變異，二者的差異（比值）體現了處理的顯著性。而且在零假設為真的情況下，組間方差與組內方差的比值服從f分佈，進而完成假設檢驗。
常規的流程大家都非常熟悉，接下來我們換個角度，從多元線性迴歸來看一看單因素方差分析。
2 單因素方差分析的線性模型。
模型的基本形式。
單因素方差分析的線性模型可以表示為：
其中。指第。
個處理的效應，表示第。
個處理鬥純中，第。
通常，我們讓：
其中。表示平均效應。上述式子意味著：計算所有處理效應的均值，以此為標準來進行比較。例如，此時的第。
個處理的效應，比平均效應多。
如果。是負值，那就是比平均效應少）。其實，就是相對效應量，是各效應偏離平均效應的程度，即離均差。 據此，可將式寫為：
其中：是觀測值。
是總平均，相當於模型的截距。
是自變數各水平的相對效應值，且。
離均差和為零）
是隨機誤差，且獨立同分布。
模型表達的意思是：每乙個觀測值。
實際上返配都是在某個總平均。
上附加了乙個處理的相對效果，並且還受到了隨機誤差。
的影響。例如，如果某被試接受的是自變數第3個水平。
的處理，那麼他的觀測值就是。
引入虛擬變數。
為了便於理解，我們可以引入虛擬變數。
單因素方差分析結果解讀
2樓：小宋好好學習丫
您好，使用spss進行單因素方差分析結果解讀如下：
在spss中生成的分析結果**主要有描述**、方差齊性檢驗。
**、anova**。
1、從描述**可以看到資料共有2組，每組9個alt資料，平均值和標準差第一組大於第二組。
2、從方差齊性檢驗可以看出，在給定顯著性水平。
為的前提下，無論是基於平均數。
還是中位數。
等，分析出的顯著性都遠大於，因此可以認定資料滿足方差齊性，可進行單因素方差分析。
3、anova**即單因素方差分析表，第二欄為偏差平方和，組間為，組內為，總計1928；第三欄為自由度。
組間自由度為1，組內自由度為16，總計17。
第四欄為均方，是平方和和自由度的商，組內均方是，組間均方是，二者的比值就是第五列的f值，即，它對應的p值。
也就是第六列的值，即顯著性為，大於給定的顯著性水平，故應拒絕原假設，說明組間有顯著差異。
單因素方差分析的適用範圍是什麼？
3樓：果果就是愛生活
單因素多變數方差分析適用老埋於（兩個）個因素、（兩）個以上觀測變數的檢驗。
單因素方差分析是研究乙個變數的多種水平對觀測量的影響。比如研究施肥的多少對於莊稼生長的影響。
單因素方差分析就是檢測施肥多少這個單因素對於莊稼生長這應變數的影響。若方差分析顯著，就表明存在影響，若不顯著就表明沒有影響。
什麼是單因素方差分析？
4樓：網友
方差分析(單因素方差分析),用於分析定類資料與定量資料之間的鍵清關係情況。例如研究人員想知道三組學生的智商平均值是否有顯著差異塌團。方差分析可用於多組資料，比如本科以下，本科，本科以上共三組的差異；而下述t 檢驗僅可對比兩組資料的差異。
案例背景：分析不同學歷之間的工作人員薪資是否有差異。其中代表高中畢業，代表專科，代表本科學歷，代表研究生學歷，工資中1代表薪水範圍為4000~5000,2代表薪水範圍為5000~6000,3代表薪水範圍為6000~7000，4代表薪水範圍為7000~8000，5代表薪水範圍為8000~9000（資料只適用於此案例分析）。
學歷對於薪資呈現出水平顯著性(p=《同時也可以使用折線圖進行直觀展示。總結可知：不同學歷樣本對於薪資全部均呈現出顯著性差異。
上述折線圖團亮橘展示的是學歷和薪資方差分析對比，從圖中可以看出不同學歷樣本對於薪資均有著差異性。並且學歷越高，工資越多。
單因素方差分析適用於哪些情況？
5樓：帳號已登出
單因素多變數方差分析適用於（兩個）個因素、（兩個）個以上觀測變數的檢驗。
單因素統計：單因素的盆栽試驗；溫室內、實驗室內的實驗等，應用該設計，若實驗中獲得的資料各處理重複數相等，採用重複數相等的單因素資料方差分析法分析，若實驗中獲得的資料各處理重複數不相等，則採用重複數不等的單因素資料方差分析法分析。
單因素方差分析的意義
6樓：翼兒
假設平常人得感冒平均14天能痊癒，然後某個藥廠研製了乙個新藥，然後他們想要知道這個藥是不是能顯著縮短感冒痊癒的時間。假如他們隨機去醫院在感冒的人裡面抽取了5個人（當然這個抽取樣本里面說道也多得很，但我們就假設他們能取到隨機、有代表性的樣本），然後發現給他們吃了這個藥以後他們的平均痊癒時間是12天，那麼問題來了，這個結果能說明什麼？是這個藥效果顯著，把痊癒時間縮短了兩天，還是樣本很小，樣本均值本來就會有很大的波動性？
如果12天的痊癒時間是在100個人或是1000個人的樣本里面得到的，結果是不是就該不一樣？
希望這個例子能讓你有一些直觀感受，我們感興趣的可能確實只是乙個關於均值的問題，但我們總會需要用樣本均值去估計總體均值，而這個估計本身的誤差有多大，會不會直接影響你的結論，這就需要進行方差分析。
了。比如如果每個人感冒痊癒時間的標準差。
是5，那5人樣本的平均痊癒時間標準差大概是，那麼這時候你觀察到這個樣本里平均痊癒時間比14天少了兩天，就並不是什麼大新聞，這完全有可能是取樣帶來的波動性導致的，但如果你的樣本有10000人，那平均痊癒時間的標準差就是天，這時候如果觀察到他們吃了藥之後平均痊癒時間是12天，那就說明這個藥確實顯著地縮短了痊癒時間。
當然，正式的臨床藥物實驗比這個麻煩的多，還要通過隨機雙盲和安慰劑對照組排除安慰劑效應。
重點在於，你想要比較的均值本身就是帶有波動性的，方差分析考慮了這個波動性之後，可以給出乙個更有道理的結論。
單因素方差分析的計算公式是什麼？
7樓：教育小百科達人
ms組間=離均平方和/組間自由度ms組內=離均平方和/組內自由度ss總=ss組間+ss組內單因素方差。
核心就是計算組間和組內離均差平方和。兩組或兩組以上資料，大組全部在一組就是組內，以每一組計算一均數，再進行離均平方和的計算：ss組間=組間離均平方和，ms組間=ss組間/組數-1
注：離均就有差的意思了。
ss組內=組內離均平方和，ms組內=ss組內/全部資料-組數f值=ms組間/ms組內查f值。
對試驗資料進行分析，檢驗方差相等的多個正態總體均值是否相等，進而判斷各磨隱巨集因素對試驗指標的影響是否顯著，根據影響試驗指標條件的個數可以區分為單因素方差分析、雙因素方差分析和多因素方差分析。
單因素方差分析的條件
8樓：瀕危物種
問題一：進行方差分析的前提條件是什麼？ 我知道我知道，平均數相同吖～
問題二：單因素方差分析主要用於檢驗什麼他的應用條件是什麼 檢驗3組以上的組間差異，方差齊性和正態性。
統計專業研究生工作室為您服務。
問題三：單因素方差分析的特點是什麼，對分析資料有哪些要求 正態性，方差齊性，獨立性等要求。
問題四：單因素方差分析對因變數有什麼要求 單因素方差分析與多因素方差分析的區別，簡單點說兄高，就是影響樣本的因素有多少，乙個的用單因素方差分析；
問題五：在單因素方差分析中，各組資料的樣本數可以不同嗎 單因素方差分析和t檢驗沒有差別有。
要記住[t(n)]^2~f(1,n)
即若t統計量服從自由度為n的t分佈，則它的平方服從自由度為1，n的f分佈。
單因素方差分析得到的是這裡的f，（單因素嘛，第乙個自由度是2-1=1）
而t檢驗是衫談t統計量。
問題六：單因素方差分析對因變數有什麼要求 正態，方差齊性。
問題七：能用單因素方差分析麼 運用方差分析需要滿足3個前提：
1，相互獨立；
2，符合正態分佈；3，方差齊性。
問題八：單因素方差分析的計算公式 完全隨機設計的單因素方差分析是把總變異的離均平方和ss及自由度分別分解為組間和組內兩部分，其計算公式如下。ms組間=離均平方和/組間自由度ms組內=離均平方和/組內自由度ss總=ss組間+ss組內單因素方差分析：
核心就是計算組間和組內離均差平方和。兩組或兩組以上資料，大組全部在一組就是組內，以每一組計算一均數，再進行離均平方和的計算：ss組間=組間離均平方和，ms組間=ss組間/組數-1（注：
離均就有差羨塌尺的意思了！！）ss組內=組內離均平方和，ms組內=ss組內/全部資料-組數f值=ms組間/ms組內查f值，判斷見下面的分析步驟部份。
用SPSS的什麼方法做方差分析，是單因素還是多因素還是其他
你可以看下你研究的變數，這裡有地區差異 處理方法差異 處理條件差異，這就3個變數了。得用多因素方差分析。這個問題應該使用多因素方差分析。如何用spss軟體做單因素方差分析！下面兩個題最好說出步驟與分析的結果！急求高手回答。點選單 analyze compare means ony way anove...
方差分析中F檢驗用單側檢驗還是用雙側檢驗的問題
必須是單側。當所設h0為總體引數bai等於某一定值，而h1為僅從乙個方向上偏離此定值者回，為單側檢驗。f是組間答比誤差，就一定要是大於，對於雙側的兩個值互為倒數，也就是必定乙個大於1，乙個小於1，小於1那個根本不用考慮。因為f 組間均方 誤差均方，如果這個值小於1了，豈不是誤差的影響比實驗設計影響還...
用SPSS做單因素方差分析，變數是年齡段和自我效度，結果怎麼
第乙個表是方bai差齊性檢驗，dup 0.070 0.05 所以原始資料各zhi組間的方差 dao齊。第二個表是方回差分析的結果，單答從結果上看，組間的比較p 0.026 0.05 組間的差異是有統計學意義的，但是你的分析方法肯定是錯的，組內變異的自由度df 182這個是不可能的。p值小於0.05就...