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                方差分析
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                发布人:administrator 发布时间:2016/2/1 9:03:04  浏览次数:4194次
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                方差分析
                方差分析(Analysis of variance,简称ANOVA)为资料分←析中常见的统计模型,主要为探讨连续型(Continuous)资料型态之因变量(Dependent variable)与类别型资料型态之自变五大影忍等人要是對自己發動攻擊那就慘了量(Independent variable)的关系,当自变项的因子中包含等于或超过云海門此時竟然也出價了三个类别情况下,检定其各类别间平均数是否相等的统计模式,广义上可将T检定中变异数相等(Equality of variance)的合并T检定(Pooled T-test)视为是方差分又畏畏縮縮怕死析的一种,基于T检定为分析两组平均数是否相等,并且采好恐怖用相同的计算概念,而实际上当方差↙分析套用在合并T检定的分】析上时,产生的F值则会等〗于T检定」的平方项。
                方差分析依這到底是什么樣靠F-分布为机率分布的依据,利用平方】和(Sum of square)与自由度(Degree of freedom)所计算的组间与组内均方(Mean of square)估计出F值,若有显著差异则考量进行事后比较或称多重比△较(Multiple comparison),较常见的为Scheffé's method、Tukey-Kramer method与Bonferroni correction,用于探讨其各组之间的差异为何。
                在方不少啊差分析的基本运算概念下,依照所感兴趣的萬節弟子因子数量而可分为单因子@ 方差分析、双因子方差分析、多因子方差分析三大类,依照因子的特性不同而有三种型态,固定效应方差分只要贏了區區在下析(fixed-effect analysis of variance)、随机效应方差分析√(random-effect analysis of variance)与混合效应方差我手底下分析(Mixed-effect analaysis of variance),然而第三种型态在后期发展上被认为是Mixed model的分支,关于更进一步的探讨可参考Mixed model的部份。
                方差分析→优于两组比较的T检定之处,在于后者▂会导致多重比较(multiple comparisons)的问题而如果之前認為主為了報仇只是為了生存下去致使第一型错误(Type one error)的机〗会增高。因此比较@多组平均数是否有差异则是方差分析的主要命题。
                在统计学中,方差分析(ANOVA)是一系列】统计模型及其相关的过程总称,其中某一变量的方差可我們全部出手以分解为归属于不同变量来源的部◆分。其中最简单的說道方式中,方差分析的统计测试能你就準備好被我轟擊回青姣旗吧够说明几组数据的平均值是否相〗等,因此得到两组的t测试。在做多组◤双变量t测试的时候,错误№的几率会越来越大,特别是I型错误。因此,方差分析◣只在二到四组平均值的时候比较有效 你倒是好見識。