《因素方差分析》PPT课件(I)

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1、第八章　方差分析(analysisofvariance,ANOVA)第一节　方差分析的基本原理例某医生为研究一种降糖新药的疗效，以统一的纳入标准和排除标准选择了60名2型糖尿病患者，按完全随机设计方案将患者分为三组进行双盲临床试验。问治疗四周后，餐后2小时血糖下降指的三组总体平均水平是否不同表2型糖尿病患者治疗4周后餐后2小时血糖的下降值(mmol/L)SST=1086.829SSA=176.957SSe=SST-SSA=909.871dfT=N-1=60-1=59dfA=a-1=3-1=2dfe=dfT-dfA=59-2=57MSA=SSA/df

2、A=176.957/2=88.47855MSe=SSe/dfe=909.871/57=15.96266F=MSA/MSe=88.47855/15.96266=5.543F2,57,0.05=3.167F2,57,0.01=5.018F＞F2,57,0.01第二节多重比较如果经过方差分析之后，结论是拒绝Ho，即处理之间存在差异。但这并不是说在每对处理之间都存在差异。为了弄清究竟在哪些对之间存在显著差异，哪些对之间无显著差异，必须在各处理平均数之间一对一对地做比较，这就是多重比较（multiplecomparison）。多重比较的方法很多，这里只介绍D

3、uncan法。Duncan检验第三节方差分析应具备的条件方差分析应满足三个条件可加性正态性方差齐性：各处理的误差方差应具备齐性，它们有一个公共的总体方差σ2。以上三个条件中，方差齐性对分析结果影响最大。因此在做方差分析之前应先做多个方差齐性的检验。只有在具备方差齐性条件下才可做方差分析，否则方差分析的结果并不可信。多个方差齐性检验（自学）返回本章设试验考察A、B两个因素，A因素分a个水平，B因素分b个水平，两者交叉搭配形成ab个水平组合即处理，每一组合重复n次，则共有abn个数值。这种试验设计称为交叉分组设计（crossoverdesign）对于两

4、因素交叉分组设计的实验应采用两因素方差分析(two-factorsanalysisofvariance)或者称为两种方式分组的方差分析(two-wayclassificationanalysisofvariance)方法分析实验结果。第四节两因素试验方差分析在两因素实验中，当两个因素都是固定因素时，称为固定模型(fixedmodel)；两个因素均为随机因素时称为随机模型(randommodel)；两个因素中一个是固定因素，另一是随机因素时称为混合模型(mixedmodel)。模型类型由于因素水平的改变而引起的平均数的改变量称为主效应。在多因素试验中

5、，一个因素的作用要受到另一个因素的影响，表现为某一因素在另一因素的不同水平上所产生的效应不同，这种现象称为该两因素存在交互作用。SST=7170.00dfT=36-1=35SSA=1554.17dfA=3-1=2MSA=777.08SSB=3150.5dfB=3-1=2MSB=1575.25SSe=1656.76dfe=35-2-2-4=27MSe=61.36SSAB=808.57dfAB=(3-1)*(3-1)=4MSAB=202.14第五节变换自学(P140-141)