2023-07-12 03:25:14 | 高校网
下面是方差分析表的计算步骤:
计算总平方和(SST):将所有数据的离差平方和相加,得到总平方和。
计算组间平方和(SSB):将每组均值与总体均值之差的平方相加,再乘以每组样本数,得到组间平方和。
计算组内平方和(SSW):将每组内部数据的离差平方和相加,得到组内平方和。
计算自由度(df):总自由度为n-1,其中n为所有数据的个数;组间自由度为k-1,其中k为组数;组内自由度为n-k。
计算均方(MS):组间均方为SSB/dfB,组内均方为SSW/dfW。
计算F值:F值为组间均方与组内均方的比值,即F=MSB/MSW。
进行显著性检验:根据所选的显著性水平(通常为0.05),查找F分布表,确定F临界值。如果计算得到的F值大于F临界值,则拒绝原假设,认为组间均值存在显著差异;否则接受原假设,认为组间均值没有显著差异。
以上是方差分析表的计算步骤,希望对您有所帮助。
SS是离均差平方和,也就是变量中每个数据点与变量均值差的平方和
DF是自由度
MS是均方,其值等于对应的SS除以DF
F就是F统计量,是方差分析中用于假设检验的统计量,其值等于处理的MS除以误差的MS。
SS是离均差平方和,也就是变量中每个数据点与变量均值差的平方和DF是自由度MS是均方,其值等于对应的SS除以DFF就是F统计量,是方差分析中用于假设检验的统计量,其值等于处理的MS除以误差的MS。
原理:T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。
意义:
T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态,结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远,则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。
两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异,需分两步完成:①利用F检验进行两总体方差的同质性判断;②根据方差同质性的判断,决定T统计量和自由度计算公式,进而对T检验的结果给予恰当的判定。
如果待检验的两个样本均值差异较小,那么t值也就较小,说明两样本均值不存在显著差异;相反,t值越大,说明两样本均值之间差异越显著。
SPSS将计算的t值和T分布表给出相应的显著性概率值,如果显著性概率值P小于或等于显著性水平α,则拒绝原假设,认为两总体均值之间存在显著差异;相反,显著性概率值P大于显著性水平α,则不拒绝原假设,认为两总体均值之间不存在显著差异
以方差分析为例,做F检验的一般步骤为:
步骤1:提出假设
无效假设H0:μ1=μ2=...μk备择假设H1:μ1、μ2...,μ不全相等
步骤2:确定显著性水平α
显著性水平是数学界约定俗成的,一般有α =0.05,0.01两种情况。代表着假设检验的结论错误率必须低于5%或1%(统计学中,通常把在现实世界中发生几率小于5%的事件称之为“不可能事件”)。
通常情况下取a=0.05。
步骤3:计算F统计量,计算双尾概率P
在无效假设(原假设)H0成立的前提下,计算F统计量,计算无效假设正确的概率,也称差异由误差引起的概率。
步骤4:作统计判断,确定接受和否定哪一个假设
两个假设二选一,如何判定?
当P<0.05时,拒绝无效假设(原假设H0),接受备择假设H1。而当P>0.05时,没有理由拒绝原假设H0。高校网
检验是统计学中的比较基础的理论,很多统计分析会运用到F检验,包括方差分析。方差分析将判断均值的变化的量转化为方差,根据方差分析的数学假设前提,可以知道该方差统计变量是符合F分布的统计变量,所以用F检验;
F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。
从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验。
简单的说就是 检验两个样本的 方差是否有显著性差异 这是选择何种T检验(等方差双样本检验,异方差双样本检验)的前提条件。
F检验法是英国统计学家Fisher提出的,主要通过比较两组数据的方差 S^2,以确定他们的精密度是否有显著性差异。至于两组数据之间是否存在系统误差,则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后,再进行t检验。
单因素方差的分析f值的范围在零点零零一到零点零零三
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