方差分析有哪些基本假定？为什么有些数据需要经过转换才能方差分析？有哪几种转化方法 方差分析的基本假定：2113正态性、可5261加性、方差同质性。4102方差的有效性建立在这三个基本假定上，如1653果分析的数据不符合这些基本假定，得出的结论就不会正确。当遇到一些样本，其所来自的总体和这三个基本假定相抵触时，这些数据在进行方差分析之前必须经过适当处理即数据转换。
方差分析的基本假设有哪些？
方差分析有哪些基本假定？为什么有些数据需经过转换后才能进行方差分析 方差分析的基本假定：正态性、可加性、方差同质性。方差的有效性建立在这三个基本假定上，如果分析的。
单因子方差分析的基本假定包括（ ）。 单因子方差分析的基本假定包括（）。A．每个水平下，指标服从正态分布B．每个水平下，指标均值相等C．每个水平下，试验次数相等D．每次试验相互独立E．。
方差分析中有哪些基本假定 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：大宝103714方差分析的基本假定 1.可加性。方差分析的每一次观察值都包含了总体平均数、各因素主效应、各因素间的交互效应、随机误差等许多部分，这些组成部分必须以叠加的方式综合起来，即每一个观察值都可视为这些组成部分的累加和。在对每种模型进行讨论前我们都给出了适合这种模型的线性统计模型，这正是可加性的数学表达式。以后的理论分析都是建立在线性统计模型的基础上的，这正说明可加性是方差分析的重要先决条件。在某些情况下，例如数据服从对数正态分布（即数据取对数后才服从正态分布）时，各部分是以连乘的形式综合起来，此时就需要先对原始数据进行对数变换，一方面保证误差服从正态分布，另一方面也可保证数据满足可加性的要求。2.正态性。即随机误差ε必须为相互独立的正态随机变量。这也是很重要的条件，如果它不能满足，则均方期望的推导就不能成立，采用F统计量进行检验也就失去了理论基础。如果只是实验材料间有关联，可能影响独立性时，可用随e799bee5baa6e58685e5aeb931333433623736机化的方法破坏其关联性；如果是正态性不能满足，即误差服从其他分布，则应根据误差服从的理论分布采取适当的数据变换。
方差分析有哪些基本假定？为什么有些数据需要经过转换才能方差分析？有哪几种转化方法 方差分析所使用的统计量是F值，符合F分布，也就是说进行假设检验利用的是F分布。而进行分析的变量数据则通常需要满足正态分布。（火星人）8826
方差分析有哪些基本假定？为什么有些数据需要经过转换才能方差分析？有哪几种转化方法 方差分析所使用的统计量是F值，符合F分布，也就是说进行假设检验利用的是F分布。。
