方差分析的作用 方差分析可2113以用来判断几组观察5261到的数据或者处理的结果是否存4102在显著差异。一个复杂的事1653物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。在实际应用中，常常需要判断几组观察到的数据或者处理的结果是否存在显著差异。比如，想要了解不同地区的信用卡用户在月均消费水平上是否存在差异就是多组数据是否存在差异的示例，至于不同处理的结果是否存在差异的示例也有很多。例如，几种用于缓解手术后疼痛的药品，它们之间的治疗效果即药效持续的平均时间是否存在差异，实际上考察的就是不同的处理（将药品作用于患者）其结果是否存在差异。扩展资料方差分析中解释变量有研究变量、控制变量、调节变量以及中介变量等几种类型：1、研究变量：只在解释类模型中出现，是模型中最为关键的变量，例如营销场景中的销售量这个变量即为研究变量；2、控制变量：除了研究变量外，任何对Y有影响的变量均为控制变量，这里的控制变量对于研究变量没有调节作用，控制变量只起到承担方差分量的作用。例如教育程度和年龄对收入都有影响，年龄和教育程度可能是。
分子生物学方差分析它有什么作用和意义 在研究群体62616964757a686964616fe78988e69d8331333339653733遗传结构时，F-statistics 是广泛采用的模型.但在应用中有一些问题，随着近些年来DNA 分子数据在群体遗传学研究中日益受到重视，F2statistics 也被广泛地应用到各DNA 分子标记中，如SSR、ISSR、RAPD、AFL P 等，但针对其中的显性标记如ISSR、RAPD、AFL P，Fstatistics 的应用则需要一定的前提与假设.另外，在Fstatistics 中，没有考虑等位基因(单倍型)之间的差异程度，而这种差异实际上是分子进化的结果.为此，一些对分子进化提出假设的方法被应用到群体遗传结构的研究中，但这些假设往往因具体的研究而不同.为此，Excoffier发展出了一种分子方差分析(Analysis of Molecular Variance，AMOVA)方法，通过估计单倍型(含等位基因)或基因型之间的进化距离，进行遗传变异的等级剖分，并提出了与Fstatistics 类似的Φstatistics 等方法来有效地度量亚群体的分化.对近年来在遗传多样性和群体遗传结构研究中大量应用的RAPD、ISSR、AFL P 技术，AMOVA 方法受到广泛的欢迎.AMOVA 分析引入进化距离(evolutionary distance)来度量并计算单倍型(或基因型，下同)间的差方(δ2)，十分巧妙地避开了分子数据不便于直接计算离差方的问题。.
简述方差分析基本原理 基本原理：就是计算其组间误差，其是服从F分布，求出F值，在依据F分布表来验证是否显著。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw=n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>；>；MSw(远远大于)。扩展资料：如果用均方（离差平方和除以自由度）代替离差平方和以消除各组样本数不同的影响，则方差分析就是用组间均方去除组内均方的商（即F值）与1相比较，若F值接近1，则说明各组均值间的差异没有统计学意义，若F值远大于1，则说明各组均值间的差异有统计学意义。实际应用中检验假设成立条件下F值大于特定值的概率可通过查阅F界值表（方差分析用）获得。单因素方差分析的基本分析只能判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响。如果控制变量确实对观测变量产生了显著影响，进一步还应确定控制变量的不同水平对观测。
