什么是方差分析 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：YY19910606T第五32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333433623764章方差分析第一节方差分析的基本原理1.1概念方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。例如：医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响；不同饲料对牲畜体重增长的效果等，都可以使用方差分析方法去解决。方差或叫均方，是标准差的平方，是表示变异的量。在一个多处理试验中，可以得到一系列不同的观测值。造成观测值不同的原因是多方面的，有的是处理不同引起的，叫处理效应或条件变异，有的是试验过程中偶然性因素的干扰和测量误差所致，称为实验误差。方差分析的基本思想是将测量数据的总变异按照变异原因不同分解为处理效应和实验误差，并作出其数量估计。（方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和）。1.2方差分析的适用条件？各处理组样本来自正态总体；各样本是相互独立的随机样本；各处理组的总体方差相等，即方差齐性。1.3数学模型假定有k组观测。
统计学怎样用方差分析方法检验有无显著差异性 单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在spss中打开你要处理的。
R语言做双因素方差分析，方差分析作为一种很重要的统计方法，它的运用无处不在，但他的计算量可不小。而R语言正好可以解决这个问题，简简单单几个命令就可以轻轻松松得出方。
