实验设计方差分析,实验设计方差分析怎么做

方差分析与实验设计

1、单因素方差分析是最简单的，只有一个因素，根据这个因素的水平数将其分为多个组。

2、方差分析只能告诉我们k个总体均值是否相等，但是具体哪些总体相等，哪些不相等，我们需要用 多重比较方法 在成对的总体均值之间进行统计比较。

3、单因素方差分析对应的实验设计方法是完全随机设计。完全随机设计是采用完全随机化的方法将同质的受试对象分配到各处理组，然后观察各组的实验效应。

4、广泛的实验设计是指科研知识的一般程序，它包括到结果分析问题，假设的形成，变量的选择，论文的写作一系列内容。它使研究人员展示了如何进行科学的研究概况，整个过程中要解决的研究。

5、单因素方差分析是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定因素对试验结果有无显著性影响的一种统计方法。对于完全随机设计试验且处理数大于2时可以用单因素方差分析（等于2 时用t检验）。

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大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。

方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA），又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。

方差分析：根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分，比较它们之间的大小并用F检验进行显著性检验的方法。 又称“变异数分析”或“F检验”，是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。

方差分析的目的

判断总体均值。方差分析主要用于比较多个样本或组之间的平均数是否存在显著差异。通过计算和比较各组内部变异与组间变异来评估总体均值是否相同。统计上发现了显著性差异，得出结论认为至少有一对群体具有明显不同的平均水平。

方差的分析目的主要就是判断我们整体数据的波动性以及数据在什么情况下是相对平衡稳定的判断我们这个数据的有效性。

方差分析主要目的是判断：多个总体均值是否相同。通过比较组间变异与组内变异的大小来判断不同组别之间的均值是否存在显著差异。

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