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方差分析适合什么

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什么是方差 分析？什么是方差 分析？什么时候应该使用方差 分析？方差 分析，有什么优缺点？方差 分析可分为单因素方差 分析和多因素方差 分析(包括两个因素)即偏态分布数据不适用方差 /12345因此，在应用方差-1/时，应结合具体的研究设计方法选择相应的方差 分析方法 。

1、试验结果的 分析方法有哪些?说明其适用范围?1 。Direct 分析方法，在测试范围内的所有测试结果中，通过直接比较选择最准确的点，因为最好的结果是直接观察到的，所以更可靠；2.因子-指数关系趋势图分析方法，即计算各因子水平的平均检验指数，以因子水平为横坐标 ， 平均指数为纵坐标，绘制因子-指数关系趋势图，进而找出各因子水平和检验指数的变化规律；3.Range 分析 method，这里的Range是指在各个因素水平上的测试 ， 指标的最大值和最小值之差 ， 范围的大小可以反映各种因素在测试中的作用 。通常最大范围是主要因素 ， 所以根据范围的大小来判断主次因素；

2、 方差 分析是否只能应用于正态分布补充一楼，1 。方差 分析适用于连续数据，一般研究的对象接近正态分布 ， 使用方差 分析时不必完全正 。2.当(δ)分布模式不明确时，为非参数检验；3.分类数据类型不能是方差 分析 。方差 分析只能用于正态分布数据 。因为方差 分析的应用条件是:①每个样本应该是独立的随机样本；

3、请问什么情况下用卡方检验,什么情况下用 方差 分析??在这个问题中，方差 分析只能测试:1.x09客户数量受客户年龄影响吗？2.x09顾客去超市的频率会影响顾客数量吗？3.x09客户数量受客户年龄和频率影响吗？如果要检验顾客的年龄和顾客去超市的频率之间是否存在相关性，就要使用独立性检验，独立性检验要先构造似然比检验，然后把它变成一个逐渐服从卡方分布的统计量，再用卡方分布来检验 。因此，如果你想测试顾客的年龄和顾客去超市的频率之间是否存在相关性，

检查它们的方差是否相等 。可以用统计软件进行独立性检验 ， 避免了钻研理论的麻烦 。主要看年龄与顾客去超市的频率是否相关，即使用卡方检验，observe方差distribution 。所有总体的均值是否一致的问题可以用方差 分析的方法解决 。显著性卡方检验主要用于假设检验，即均值未知，检验方差是否在拒绝域 ， 并以此为基础确定结果肯定是-0 。

4、请问 方差 分析的优缺点是什么-0/分析的优缺点是什么？方差 分析的优点是:不受比较组个数的限制，比较组平均个数多的元素的作用，元素之间的相互作用，分析，分析 。方差 分析的缺点是涉及所有数据，计算复杂 。方差 分析主要用途:1 。均值差异的显著性检验 。2.分离相关因素 ， 估计它们对总变差的影响 。3.分析因素之间的相互作用 。4.方差同质性测试 。

5、 方差 分析对数据有什么要求方差-1方差-1的应用条件/做统计推断前要注意数据的应用条件，包括:1 。如果数据本身各组的平均值不具有可比性，则不适用方差-1 。2.常态 。即偏态分布数据不适用方差 分析 。偏态分布的数据要用对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根正弦变换等变量变换方法认为是正态或接近正态，然后方差 分析 。3.方差同质性 。即如果组间方差不统一，则不适用方差 分析 。
【方差分析适合什么】
6、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，方差 分析可分为单因素方差 分析和多因素方差 分析(包括两个因素)

7、什么是 方差 分析?方差分析的基本思想是通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献，从而确定可控因素对研究结果的影响 。方差 分析的基本思想可以概括为将所有测量值及其自由度的均方偏差的总和分成两个或两个以上的部分，每个部分的变化是由某个因素的作用(或几个因素的相互作用)引起的 。通过比较不同变异源的均方差，借助f分布进行统计推断，从而推断各种处理因素是否对研究结果有影响 。
方差 分析钟分析中的数据是根据具体的研究设计通过实验得到的，不同的研究设计对总变差的分解是不同的 。因此，在应用方差-1/时，应结合具体的研究设计方法选择相应的方差 分析方法，常用的设计有:随机单元组设计/拉丁方设计/交叉设计/析因设计/正交设计/嵌套设计/分裂设计/重复测量数据/联想方差 分析等等 。进行方差 分析时 ， 还要求数据满足正态分布和方差相等两个基本假设(与独立样本T检验的条件相同) 。

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