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统计学中的方差分析

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【统计学中的方差分析】统计学方差分析表中统计学 分析中的两个因子都不是很准确 。统计学中的方差 分析，和方差(sample方差)是每个数据与其平均值之差的平方和的平均值 ， 根据参与研究的因素数量，-0 分析可分为单因素方差-2/和多因素方差-2/ 。
1、为什么要做 方差 分析?原因如下:1 。一是工作量太大；2.没有统一的误差 ， 测试误差估计的准确性和测试的灵敏度较低；3.容易犯I型错误，推理的可靠性低 。方差 分析的基本原理是，不同处理组均值的差异有两个基本来源:1 。实验条件，即不同的处理方式所造成的差异，称为组间差异 。用每组变量的均值与总均值的偏差平方和表示，记为SSb和dfb 。2.随机误差，如由测量误差或个体间差异引起的差异，称为组内差异，用每组变量的均值与该组变量的值的偏差平方和表示 ， 记为SSw，组内自由度为dfw 。
将组内SSw和组间SSb除以各自的自由度(组内dfwnm，组间dfbm1，其中n为样本总数，m为组数)，得到它们的均方MSw和MSb 。一种情况下，处理没有影响，即每组样本来自同一总体，MSb/MSw≈1 。另一种情况，处理确实有效，组间均方是误差和不同处理的结果 ， 即样本来自不同的人群 。然后，MSb>>MSw(远大于) 。
2、 方差 分析的基本思想是什么?方差分析的基本思想是将总变差中偏离均方及其自由度之和分解成相应的部分，然后求出每个相应部分的变差；然后将各部分的变差与组内变差(或误差)进行比较，得到统计值f；最后根据f值的大小确定p值，进行统计推断 。方差 分析/的应用条件和用途:方差分析的应用条件是:每个样本必须是独立的随机样本，每个样本来自正态分布的总体 ， 每个总体-
3、什么是 方差 分析? 方差 分析包括哪些类型?方差分析:用于检验两个或两个以上样本之间差异的显著性 。方差 分析是一种处理多个平均数是否相等的假设检验方法 。根据参与研究的因素数量，-0 分析可分为单因素方差-2/和多因素方差-2/ 。这是一个简单的答案 。详见《现代心理学与教育》统计学北师大出版社，张厚粲 。将获得的数据按某些项目分类后 ， 每组数据之间是否有差异的方法 。

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