方差分析与试验设计

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1、第6章方差分析与试验设计6.1方差分析引论6.2单因素方差分析6.3双因素方差分析6.4试验设计初步6.1方差分析引论一、方差分析及其有关术语二、方差分析的基本思想和原理三、方差分析的基本假定四、问题的一般提法什么是方差分析?(例题分析)消费者对四个行业的投诉次数行业观测值零售业旅游业航空公司家电制造业12345675766494034534468392945565131492134404451657758【例】为了对几个行业的服务质量进行评价，消费者协会在四个行业分别抽取了不同的企业作为样本。最近一年中消费者对总共23家企业投诉的次数如下表什么是方差分析

2、?(例题分析)分析四个行业之间的服务质量是否有显著差异，也就是要判断“行业”对“投诉次数”是否有显著影响作出这种判断最终被归结为检验这四个行业被投诉次数的均值是否相等若它们的均值相等，则意味着“行业”对投诉次数是没有影响的，即它们之间的服务质量没有显著差异；若均值不全相等，则意味着“行业”对投诉次数是有影响的，它们之间的服务质量有显著差异6.1方差分析引论一、方差分析及其有关术语（一）方差分析概述(ANOVA)(analysisofvariance)检验多个总体均值是否相等通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等研究分类型自变量对数值型因变量的影响一个或多

3、个分类型自变量两个或多个处理水平或分类一个数值型因变量有单因素方差分析和双因素方差分析单因素方差分析：涉及一个分类的自变量双因素方差分析：涉及两个分类的自变量6.1方差分析引论（二）方差分析的有关术语因素或因子(factor)所要检验的对象如：要分析行业对投诉次数是否有影响，行业是要检验的因素或因子水平或处理(treatment)因子的不同表现如：零售业、旅游业、航空公司、家电制造业就是因子的水平观察值在每个因素水平下得到的样本数据如：每个行业被投诉的次数就是观察值6.1方差分析引论4.试验这里只涉及一个因素，因此称为单因素四水平的试验5.总体因素的每一个

4、水平可以看作是一个总体比如零售业、旅游业、航空公司、家电制造业可以看作是四个总体6.样本数据如：被投诉次数可以看作是从这四个总体中抽取的样本数据方差分析的基本思想和原理(图形分析)零售业旅游业航空公司家电制造从散点图上可以看出不同行业被投诉的次数是有明显差异的同一个行业，不同企业被投诉的次数也明显不同家电制造被投诉的次数较高，航空公司被投诉的次数较低行业与被投诉次数之间有一定的关系如果行业与被投诉次数之间没有关系，那么它们被投诉的次数应该差不多相同，在散点图上所呈现的模式也就应该很接近方差分析的基本思想和原理(图形分析)二、方差分析的基本思想和原理（一）方

5、差分析的重要性仅从散点图上观察还不能提供充分的证据证明不同行业被投诉的次数之间有显著差异这种差异也可能是由于抽样的随机性所造成的需要有更准确的方法来检验这种差异是否显著，也就是进行方差分析所以叫方差分析，因为虽然我们感兴趣的是均值，但在判断均值之间是否有差异时则需要借助于方差这个名字也表示：它是通过对数据误差来源的分析判断不同总体的均值是否相等。因此，进行方差分析时，需要考察数据误差的来源6.1方差分析引论（二）方差分析的基本思想和原理比较两类误差，以检验均值是否相等比较的基础是方差比如果不同水平（不同行业)对结果（被投诉量）没有影响，那么水平间（行业间）

6、的方差中就仅仅有随机性误差，而没有系统性误差，它与水平内部的方差就应该接近，其比值接近于1，则可认为均值是相等的；反之，均值就是相等的误差是由各部分的误差占总误差的比例来测度的6.1方差分析引论6.1方差分析引论（三）方差分析的两类误差随机误差因素的同一水平(总体)下，样本各观察值之间的差异比如，同一行业下不同企业被投诉次数是不同的这种差异可以看成是随机因素的影响，称为随机误差系统误差因素的不同水平(不同总体)下，各观察值之间的差异比如，不同行业之间的被投诉次数之间的差异这种差异可能是由于抽样的随机性所造成的，也可能是由于行业本身所造成的，后者所形成的误差

7、是由系统性因素造成的，称为系统误差6.1方差分析引论（四）误差的表示组内方差(withingroups)因素的同一水平(同一个总体)下样本数据的方差比如，零售业被投诉次数的方差组内方差只包含随机误差组间方差(betweengroups)因素的不同水平(不同总体)下各样本之间的方差比如，四个行业被投诉次数之间的方差组间方差既包括随机误差，也包括系统误差6.1方差分析引论（五）方差的比较若不同行业对投诉次数没有影响，则组间误差中只包含随机误差，没有系统误差。这时，组间误差与组内误差经过平均后的数值就应该很接近，它们的比值就会接近1若不同行业对投诉次数有影响，在

8、组间误差中除了包含随机误差外，还会包含有系统误差，这时组间误差平均