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《spss统计分析与行业应用案例详解》实例33单因素方差分析 34多因素方差分析

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统计学家
发布2019-04-10 14:53:40
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发布2019-04-10 14:53:40
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文章被收录于专栏:机器学习与统计学

单因素方差分析的功能与意义

检验的问题就是当因素选择不同的取值或分组时,对结果有无显著的影响。

相关数据

四种新药对胰岛素质量的影响

分析过程

分析-比较均值=单因素ANOVA

对比

两两比较

选项

结果分析

(1)方差齐次性检验表

输出显著性0.504,远大于0.05,因此认为各组总体方差相等。

(2)方差分析表

总离差平方和3318.482,组间离差平方和1379.722,组内离差平方和1938.76,组间离差平方和中可以被线性解释的部分为557.904,方差检验F=3.795,对应的显著性为0.031,小于显著性水平0.05,因此认为四组中至少有一组与两外一组存在显著性差异。

(3)多重比较表(LSD法)

组4和其他组之间,组1和组2之间的显著性都大于0.05,说明这几组之间差异不显著。其他各组之间差异显著。

(4)均值折线图

组3均值相对较小。

案例综述

总体方差相等,4组中至少有一组与别的组之间存在显著性差异,组1和组3之间,组2和组3之间均值差异显著,综上,四种药物对胰岛素质量影响不同。

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多因素方差分析的功能与意义

多因素方差分析研究的是两个或者两个以上因素对于实验结果德 作用和影响,以及这些因素共同作用的影响。多因素方差分析所要研究的是多个因素的变化是否会导致实验结果的变化。

相关数据

缝合方法和缝合后的时间对肌肉力度的恢复度是否有显著影响。

分析过程

分析-一般线性模型-单变量

绘制

两两比较

选项

结果分析

(1)误差方差等同性的Levene检验表

显著性0.335大于0.05,因此认为各组样本来自的总体的方差相等。

(2)方差分析表

因素缝合方法和缝合后时间的显著性分别为0.45和0.012,因此缝合方法对于肌肉力度的恢复度影响不显著,而缝合后的时间对其影响显著。两因素的交互作用的显著性0.067,大于显著性水平0.05,即对肌肉力度的恢复度影响不显著。

(3)两因素交互影响折线图

两条线近似平行,说明交互作用不显著

案例综述

缝合方法对于肌肉力度的恢复度影响不显著,而缝合后的时间对其影响显著。交互作用的影响不显著。

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原始发表:2015-06-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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