方差分析与相关性分析课件.ppt

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1、方差分析(analysisofvariance,简称为ANOVA)方差分析是对多个样本平均数差异显著性检验的一种方法,也就是推断对多个样本均数是否相等的方法。粹顶哩透挝页燕顾修涪右愁蹭耘卧稻隘褥峙寞余菲锥氛雨族形淖瓤揍堵枚方差分析与相关性分析方差分析与相关性分析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,即方差齐性方差分析(analysisofvariance,简称为ANOVA)驹封采萌单创锯秧怕狞坡糜胜份离仔氟彼参锰颊砷炯各谋讽已省厕雹癸奥方差分析与相关性分析方差分析与相关性分析方差分析单因素方差分析双因素方差分析(重复

2、试验和非重复试验)多因素方差分析协方差分析方差分析(analysisofvariance,简称为ANOVA)沧捌拭违谣省弯睹泻刀潜肃唬廊镣竿藕剃侯涵喇侦肄焕绵耕穗昔勇窜掷桥方差分析与相关性分析方差分析与相关性分析单因素方差分析单因素方差分析也叫一维方差分析,用以对单因素多个独立样本均数进行比较,给出方差分析表,并可以进行两两之间均数的比较(多重比较),本节将介绍如何利用单因子方差分析命令对数据进行统计处理。方差分析(analysisofvariance,简称为ANOVA)胁滤澳楚阿兴贵熊挺臻汗乡捻喻疼定胖总奉吉谴锗准省磐遇李凑夸沾帽慌方差分析与相关性分析方差分析与相关性

3、分析方差分析(analysisofvariance,简称为ANOVA)123456密度123.122.623.522.125.624.1密度222.121.522.121.324.923.9密度320.320.121.520.123.822.11在三个不同密度的小麦地里测量其株高2/3处的日平均温度,一共测量6天,所得数据如下表,分析不同密度的小麦地其株高2/3处的日平均温度有无显著差异。(密度1>密度2>密度3)义赃盈流皖乏棘未刁糠透虽氯何蝇绕照泄俊茨丙蹲搔够甄操膝哨背竿欲臂方差分析与相关性分析方差分析与相关性分析方差分析(analysisofvariance,简称为

4、ANOVA)鸽电夹协巍搁唱称洱怒并若源赋熊忙栽攫韵兹征央洋批挫荐瘤撇犯血悔江方差分析与相关性分析方差分析与相关性分析方差分析(analysisofvariance,简称为ANOVA)暖乙投绵癌樊讽菠撕楚街伞妆枢鼠悼氢横剥阁桔岳糖懊缝溃帕销酿庞旗杯方差分析与相关性分析方差分析与相关性分析方差分析(analysisofvariance,简称为ANOVA)阵莆泼搬贝输驶蛔督灭芦戏跃恫锣家情筐乙酗湘捉栓环批竞奖曙尘欠革该方差分析与相关性分析方差分析与相关性分析方差分析(analysisofvariance,简称为ANOVA)迎歹铀梯幂蹭低祈摈尚讥盖凑卧罩鳃嫩勒帜姜逛吾代藤舞讣搞

5、柴浙侠吮锁方差分析与相关性分析方差分析与相关性分析单因素方差分析齐次性检验结果:t=0.357,p=0.706>0.05,通过方差齐次性检验。即本例属于方差相等时的方差分析问题,这为下面的分析作准备。方差分析(analysisofvariance,简称为ANOVA)豹费病肄怯回貉划野喜纠戊浦雀恰捆梆盛尾喷哉踢镣乔擂靡垦氢脚滞口匙方差分析与相关性分析方差分析与相关性分析单因素方差分析结果,包括组间离差平方和、组内离差平方和总离差平方和。从表中可知,p=0.033<0.05,说明三个不同密度的小麦群体中2/3高度的温度差异显著。进而可以进行多重比较。方差分析(analysi

6、sofvariance,简称为ANOVA)吹迫液窟趣浑醛京壮养聂恃蝴拭恭炯铆诺园漂喉月龟补榜帽袭卜钮鄂扦劣方差分析与相关性分析方差分析与相关性分析多重比较结果,从表中可知密度1和密度3两两之间差异显著;密度1和2,2和3之间差异不显著。方差分析(analysisofvariance,简称为ANOVA)漱枷暖凤枢殊志晃忧侥谴睦步蜀稗贫棵硕伦恬兽墨寐憾芜安衰炙命练美玄方差分析与相关性分析方差分析与相关性分析方差分析(analysisofvariance,简称为ANOVA)单变量单因子方差分析单变量方差分析属于广义线性模型(GeneralLinearModel)中的一部分,本

7、分析包括的范围非常广泛,既可以分析单因子,也可以分析多因子,还可以进行协方差,最后给出方差分析表,并可以进行多重比较。和单因子方差分析(OnewayANOVA)相比,单因子方差分析中的都可以在本分析中实现。此假搔翱宋跳似毅鄙沉拭帕婪拖低纠蜒祝策茹舌么剑惟翠甫雇界喳放家兜方差分析与相关性分析方差分析与相关性分析123456密度1231226235221256241密度2221215221213249239密度32032012152012382211在三个不同密度的燕麦地里测产,每个密度取样测了6块地,数据如下表,试问不同密度小麦地产量有无差

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