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  • 单因素方差分析(oneway ANOVA)

    单因素方差分析
    (一)单因素方差分析概念
    是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里,由于仅研究单个因素对观测变量的影响,因此称为单因素方差分析。
    例如,分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响,考察地区差异是否影响妇女的生育率,研究学历对工资收入的影响等。这些问题都可以通过单因素方差分析得到答案。

    (二)单因素方差分析步骤

    第一步是明确观测变量控制变量。例如,上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇女生育率、工资收入;控制变量分别为施肥量、地区、学历。
    第二步是剖析观测变量的方差。方差分析认为:观测变量值的变动会受控制变量和随机变量两方面的影响。据此,单因素方差分析将观测变量总的离差平方和分解为组间离差平方和组内离差平方和两部分,用数学形式表述为:SST=SSA+SSE。
    第三步是通过比较观测变量总离差平方和各部分所占的比例,推断控制变量是否给观测变量带来了显著影响。
    (三)单因素方差分析原理总结
    在观测变量总离差平方和中,如果组间离差平方和所占比例较大,则说明观测变量的变动主要是由控制变量引起的,可以主要由控制变量来解释,控制变量给观测变量带来了显著影响;反之,如果组间离差平方和所占比例小,则说明观测变量的变动不是主要由控制变量引起的,不可以主要由控制变量来解释,控制变量的不同水平没有给观测变量带来显著影响,观测变量值的变动是由随机变量因素引起的。
    (四)单因素方差分析基本步骤
    1、提出原假设:H0——无差异;H1——有显著差异
    2、选择检验统计量:方差分析采用的检验统计量是F统计量,即F值检验。
    3、计算检验统计量的观测值和概率P值:该步骤的目的就是计算检验统计量的观测值和相应的概率P值。
    4、给定显著性水平,并作出决策
    (五)单因素方差分析的进一步分析
    在完成上述单因素方差分析的基本分析后,可得到关于控制变量是否对观测变量造成显著影响的结论,接下来还应做其他几个重要分析,主要包括方差齐性检验、多重比较检验。
    1、方差齐性检验
    是对控制变量不同水平下各观测变量总体方差是否相等进行检验。
    前面提到,控制变量不同各水平下观测变量总体方差无显著差异是方差分析的前提要求。如果没有满足这个前提要求,就不能认为各总体分布相同。因此,有必要对方差是否齐性进行检验。
    SPSS单因素方差分析中,方差齐性检验采用了方差同质性(homogeneity of variance)检验方法,其原假设是:各水平下观测变量总体的方差无显著差异。
    2、多重比较检验
    单因素方差分析的基本分析只能判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响。如果控制变量确实对观测变量产生了显著影响,进一步还应确定控制变量的不同水平对观测变量的影响程度如何,其中哪个水平的作用明显区别于其他水平,哪个水平的作用是不显著的,等等。
    例如,如果确定了不同施肥量对农作物的产量有显著影响,那么还需要了解10公斤、20公斤、30公斤肥料对农作物产量的影响幅度是否有差异,其中哪种施肥量水平对提高农作物产量的作用不明显,哪种施肥量水平最有利于提高产量等。掌握了这些重要的信息就能够帮助人们制定合理的施肥方案,实现低投入高产出。
    多重比较检验利用了全部观测变量值,实现对各个水平下观测变量总体均值的逐对比较。由于多重比较检验问题也是假设检验问题,因此也遵循假设检验的基本步骤。
    介绍几种常用检验统计量的构造方法
    (1)LSD方法
    LSD方法称为最小显著性差异(Least Significant Difference)法。最小显著性差异法的字画就体现了其检验敏感性高的特点,即水平间的均值只要存在一定程度的微小差异就可能被检验出来。
    正是如此,它利用全部观测变量值,而非仅使用某两组的数据。LSD方法适用于各总体方差相等的情况,但它并没有对犯一类错误的概率问题加以有效控制。
    (2)S-N-K方法
    S-N-K方法是一种有效划分相似性子集的方法。该方法适合于各水平观测值个数相等的情况,
    3、其他检验
    (1)先验对比检验
    在多重比较检验中,如果发现某些水平与另外一些水平的均值差距显著,如有五个水平,其中x1、x2、x3与x4、x5的均值有显著差异,就可以进一步分析比较这两组总的均值是否存在显著差异,即1/3(x1+x2+x3)与1/2(x4+x5)是否有显著差异。这种事先指定各均值的系数,再对其线性组合进行检验的分析方法称为先验对比检验。通过先验对比检验能够更精确地掌握各水平间或各相似性子集间均值的差异程度。
    (2)趋势检验
    当控制变量为定序变量时,趋势检验能够分析随着控制变量水平的变化,观测变量值变化的总体趋势是怎样的,是呈现线性变化趋势,还是呈二次、三次等多项式变化。通过趋势检验,能够帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观测变量总体作用的程度。

    http://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_of_variance

    http://baike.baidu.com/view/786804.htm?subLemmaId=786804&fromenter=Analysis+of+Variance

    http://wenku.baidu.com/view/49d02442be1e650e52ea99d1.html

    http://wenku.baidu.com/view/446caf1aff00bed5b9f31db2.html?from=rec&pos=0&weight=2&lastweight=1&count=5

    视频: http://you.joy.cn/video/972973.htm

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