单因素方差分析结果分析 这是单因素方差分析表，一般的数理统计书中都有介绍.要充分了解还是应当求助书本，以下权当入门：所谓单因素方差分析就是在某因素作用下，以该因素为区分依据分别得到几组数据，并从几组数据方差的差异来推断该因素的影响是否存在或显著.不难看出，方差的差异来源于两方面：一是由某因素引起的组间偏差，二是由实验误差引起的组内偏差.这张表第一列就给出了方差类别，第二列给出了组间平方和、组内平方和、总和（就是前两者相加）的具体数值，第三列表示自由度，可以理解为由平方和计算方差时除的那个值（联想方差计算公式），反映了相互独立的样本数，组间自由度为 2=r-1 说明共有 r=3 组实验数据，组内自由度为 12=n-r 说明实验总样本数为 n=15，第四列为均方值，即方差值，是由该行平方和除自由度得到的，第五列F值是由组间方差除组内方差得到的，反映了组间方差与组内方差的相对大小，若该值很小，说明总方差基本是由误差引起的，也就是说之前提到的那个因素对实验结果没什么影响，若该值较大，则说明有影响.至于到底多“大”算大这个标准是由显著性水平衡量的，第六列显著性由显著性水平及自由度决定，一般显著性水平取0.05，所谓显著性是指零假设为真的情况下拒绝零假设所要承担的风险水平。
单因素方差分析的分析步骤 例5.1某军区总医院欲研究A、B、C三种降血脂药物对家兔血清肾素血管紧张素转化酶（ACE）的影响，将26只家兔随机分为四组，均喂以高脂饮食，其中三个试验组，分别给予不同的降血脂药物，对照组不给药。一定时间后测定家兔血清ACE浓度（u/ml），如表5.1，问四组家兔血清ACE浓度是否相同？本例的初步计算结果见表5.1下部，方差分析的计算步骤为1）建立检验假设，确定检验水准H0：四组家兔的血清ACE浓度总体均数相等，μ1=μ2=μ3=μ4H1：四组家兔的血清ACE浓度总体均数不等或不全相等，各μi不等或不全相等α=0.052）计算统计量F值按表5.2所列公式计算有关统计量和F值5515.3665ν总=N-1=26-1=25ν组间=k-1=4-1=3ν组内=N-K=26-4=22表5.3例5.1的方差分析表变异来源总变异8445.787625组间变异5515.366531838.455513.80组内变异2930.421122133.20103）确定P值，并作出统计推断以=3和=22查F界值表（方差分析用），得P，按0.05水准拒绝H0，接受H1，可认为四总体均数不同或不全相同。拒绝或者接受均值相等的结论是最关键的一环。也是最主要的目标。分析的目的就是想知道，究竟有没有差异。其中不论是统计软件的结论还是人工计算，对于这个问题的结果。
什么是方差分析？简述单因素方差分析的基本思想。 方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法。它是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型自变量是否有显著影响。单因素方差分析基本思想：数据的误差即总误差平方和分为组间平方和组内平方和，组内误差只包含随机误差。组间误差包含随机误差和系统误差，系统误差即为因素不同水平造成的误差，如果因素的不同水平对数据没有影响，系统误差为0，组间误差与组内误差经过自由度平均后的数值相比接近于1，反之，如果因素的不同水平对数据有影响，这个比值就会大于1，当它大到某种程度时，就可以说不同水平之间存在着显著差异，也就是自变量对因变量有显著影响
单因素方差分析与多因素方差分析的异同 相同：1.原理都是利用方差比较的方法分析，通过假设检验的过程来判断多个因素是否对因变量产生显著性影响。2.步骤分析的基本步骤相同。a、建立检验假设；b、计算检验统计量。
单因素方差分析与多因素方差分析的异同 相同：1.原理都是利用方差比较的方法分析，通过假设检验的过程来判断多个因素是否对因变量产生显著性影响。2.步骤分析的基本步骤相同。a、建立检验假设；b、计算检验统计量F值；c、确定P值并作出推断结果。区别：1.试验指标个数单因素方差分析：1个。多因素方差分析：多于1个。2.适用范围：单因素方差分析：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。如考察地区差异是否影响妇女的生育率。多因素方差分析：用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。分析不同品种、不同施肥量对农作物产量的影响时，可将农作物产量作为观测变量，品种和施肥量作为控制变量。扩展资料基本分析之后的进一步分析：1.单因素方差分析：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。2.多因素方差分析：由分析可知：广告形式与地区的交互作用不显著，先进一步尝试非饱和模型，并进行均值比较分析、交互作用图形分析。a.建立非饱和模型。b.均值比较分析。c.控制变量交互作用的图形分析。参考资料方差分析_多。
单因素方差分析与多因素方差分析的区别是什么？交互作用分析不显著说明什么问题？两因素不能相互补偿吗？ 单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。多因素方差分析就是研究多个变量对于应变量的影响。结果也是一个一个分开的，比如研究施肥多少，和光照强度两个自变量对于庄稼生长的影响，结果算得是施肥多少对于庄稼生长是否存在影响，和光照强度对庄稼生长是否存在影响。交互作用不显著，表明这些因素之间没有交互作用。既这些自变量之间没有内在联系。这个交互作用是可以有多种情况的，得根据结果具体讨论。比如，施肥多少，和光照强度两个自变量，若当施肥比较多时，光照强度的变化对于庄稼生长影响不大，这就是一种交互作用。
单因素方差分析结果分析 方差分析表中的2113SS表示平方和，MS表示均方，5261F是组间均方4102与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概1653率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当有极显著差异，>；0.05时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>；=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。
单因素方差分析与两因素方差分析基本原理有什么不同
何谓方差分析？方差分析的基本思想是什么？单因素方差分析，多因素方差分析，协方差分析之间的区别？相关 方差分析目的是检验不同影响因素的水平对因变量的影响是否显著基本思想是对比不同影响水平下整体方差和组间方差的差异，即不同水平的数据间方差和随机方差的对比单因素既是单个影响变量 多因素既是多个影响变量 协方差既是二维随机变量联合分布中两个分量间相关程度的特征数 应该是多因素分析的特里
