双因素方差分析问题 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：虎虎fting双因2113素方差分析（无重复）某葡萄酒企5261业有化验员3人，担任4102葡萄酒酒精度检验。每人从B1到B1010个贮1653酒罐随机抽样1次进行检验，检验结果如表所示，试分析3名化验员的化验技术有无差异，以及每罐葡萄酒的酒精度有无差异。化验员贮酒罐编号B111.7111.7811.61B210.8110.7010.75B312.3912.5012.40B412.5612.3512.41B510.6410.3210.72B613.2612.9313.10B713.3413.8113.58B812.6712.4812.88B911.2711.6011.46B1012.6812.6512.94A1A2A3因素“酒罐号”有10个酒罐，每个酒罐抽取3个样品，“化验员”有3名，每名化验员抽取10个样品，每个酒罐抽取样品1个。每个酒罐葡萄酒的平均酒精度和平均数的标准差因素“化验员”的平方和、自由度、均方、F值和sig。值分别为0.028、2、0.014、0.548和0.587；因素“酒罐号”的平方和、自由度、均方、F值和sig。值分别为26.759、9、2.973、115.452和0.000。因素“酒罐号”的sig.，说明不同酒罐内的葡萄酒酒精度存在极显著差异；因素“化验员”的sig.＞0.05，说明3个化验员的检验技术没有显著差异。B2与B5、B1与B9，B4与B3、B8与B4、B3、B10与B8差异不显著；不同贮酒罐内葡萄酒的。
关于统计学中的双因素方差分析 不是很准确，统计学中的所有统计分析，包括相关分析、因素分析等，首先需要保证变量之间理论或事实相关，否则研究将毫无意义.比如天气变化和股市变化之间也许你用统计分析也能找到相关性，但是这是毫无意义的无稽之谈而已.
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。
