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1、第四章方差分析（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。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，即方差齐性第四章方差分析（analysisofvariance,简称为ANOVA）方差分析单因素方差分析双因素方差分析（重复试验和非重复试验）多因素方差分析协方差分析第四章方差分析（analysisofvariance,简称为ANOVA）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
2、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。第五章方差分析（analysisofvariance,简称为ANOVA）第五章方差分析（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320.320.121.520.123.822.15.1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)第五章方差分
3、析（analysisofvariance,简称为ANOVA）第五章方差分析（analysisofvariance,简称为ANOVA）第五章方差分析（analysisofvariance,简称为ANOVA）第五章方差分析（analysisofvariance,简称为ANOVA）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。第五章方差分析（analysisofvariance,简称为ANOVA）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<0.0
4、5,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。第五章方差分析（analysisofvariance,简称为ANOVA）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。第五章方差分析（analysisofvariance,简称为ANOVA）第四章方差分析（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
5、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。123456密度1231226235221256241密度2221215221213249239密度32032012152012382215.1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异，差异来自那两个密度之间。(密度1>密度2>密度3)从表中可知，p=0.047<0.05,说明三个不同密度的燕麦产量差异显著。进而可以进行多重比较。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。多重比较结果，从表中可知密
6、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。第四章方差分析（analysisofvariance,简称为ANOVA）第四章方差分析（analysisofvariance,简称为ANOVA）1盆2盆3盆4盆5盆6盆7盆温度123.122.623.522.125.624.127.4温度222.122.121.324.923.9温度320.320.121.520.123.822.15.2三个不同温度处理下的盆栽小麦的重量（g）分别如下表所示，并且每一温度处理下的盆数（重复）不相同，试问三种不同温度处理的小麦重量有无差异。第四章方差分析（analysisofvariance,简称为
7、ANOVA）第四章方差分析（analysisofvariance,简称为ANOVA）双因素方差分析（无重复试验）在无重复试验的双因素方差分析中，每个处理只设一个观测值，即假定A因素有a个水平，B因素有b各水平，每个处理组合只有一个观测值。无重复试验二因素方差分析不存在交互作用。第四章方差分析（analysisofvariance,简称为ANOVA）5.3为了研究某种昆虫滞育期长短与环境的关系，在给
