1楼：匿名用户
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本**有两个：(1)随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作ssw，组内自由度dfw。(2)实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。
用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示，记作ssb，组间自由度dfb。总偏差平方和sst=ssb+ssw。组内ssw、组间ssb除以各自的自由度(组内dfw=n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方msw和msb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，msb/msw≈1。
另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，msb>>msw(远远大于)。msb/msw比值构成f分布。
用f值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。方差分析主要用途：①均数差别的显著性检验，②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，③分析因素间的交互作用，④方差齐性检验。
在科学实验中常常要**不同实验条件或处理方法对实验结果的影响。通常是比较不同实验条件下样本均值间的差异。例如医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响；不同化学药剂对作物害虫的杀虫效果等，都可以使用方差分析方法去解决。
一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差**进行分解的一种技术。
对变差的度量，采用离差平方和。方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定**的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说明多个样本总体均值不相等或不全相等。
若要得到各组均值间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均值的两两比较。方差分析的假定条件为：（1）各处理条件下的样本是随机的。
（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。
应用条件：1.各样本是相互独立的随机样本2.
各样本均来自正态分布总体3.各样本的总体方差相等，即具有方差齐性4.在不满足正态性时可以用非参数检验
在统计学中，方差分析表如何填？
2楼：匿名用户
方差分析表填的方法如下：
**中通常列出方差**、变差平方和、自由度、方差估计值、方差比、统计量f临界值、显著性检验标记符等，只要通过实验测出以上数据即可填表。
自由度，在统计学中指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。
通常df=n-k。其中n为样本含量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。
方差（variance)，在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据是离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。
统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
3楼：双鱼法规
a=回归平方
和+残差平方和=1602708.6+40158.08b=1（因为一元) c=11-b=10
d(回归均方)=1602708.6/b=1602708.6e(残差均方)=40158.08/c=4015.808f=d/e
方差分析的作用
4楼：喵喵喵
方差分析可以用来判断几组观察到的数据或者处理的结果是否存在显著差异。
一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。
在实际应用中，常常需要判断几组观察到的数据或者处理的结果是否存在显著差异。比如，想要了解不同地区的信用卡用户在月均消费水平上是否存在差异就是多组数据是否存在差异的示例，至于不同处理的结果是否存在差异的示例也有很多。
例如，几种用于缓解手术后疼痛的药品，它们之间的**效果即药效持续的平均时间是否存在差异，实际上考察的就是不同的处理（将药品作用于患者）其结果是否存在差异。
扩展资料
方差分析中解释变量有研究变量、控制变量、调节变量以及中介变量等几种类型：
1、研究变量：只在解释类模型中出现，是模型中最为关键的变量，例如营销场景中的销售量这个变量即为研究变量；
2、控制变量：除了研究变量外，任何对y有影响的变量均为控制变量，这里的控制变量对于研究变量没有调节作用，控制变量只起到承担方差分量的作用。例如教育程度和年龄对收入都有影响，年龄和教育程度可能是相关的，但是年龄的变化对教育程度、对收入不存在影响；
3、调节变量：举个例子来说明，例如公司福利费的投入对员工忠诚度的改善情况受到员工工资收入高低的影响，那么员工工资收入就是调节变量；
4、中介变量：如果某个变量通过另一个变量来影响y，那么另一个变量承担的角色就是中介变量。例如餐厅服务水平的提升能带来客户的满意度，客户的满意度能带来就餐的忠诚度，那么客户满意度就是中介变量。
5楼：demon陌
一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。
方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差**进行分解的一种技术。对变差的度量，采用离差平方和。方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定**的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。
spss软件的线性回归分析中，输出了一个anova表，表中的回归、残差、平方和、df、均方、f、sig分别代表什么 5
6楼：d尘封de青春
1、回归是方法，残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差，平方和有很多个，不同的平方和的意思不一样，与样本量及模型中自变量的个数有关，样本量越大，相应变异就越大
2、df是自由度，是自由取值的变量个数
3、均方指的是一组数的平方和的平均值，在统计学中，表示离差平方和与自由度之比
4、f是f分布的统计量，用于检验该回归方程是否有意义
扩展资料:
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本**有两个：
(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作ssb，组间自由度dfb。
(2)随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作ssw，组内自由度dfw。
总偏差平方和 sst = ssb + ssw。
组内ssw、组间ssb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方msw和msb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体msb/msw≈1
另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，msb>>msw(远远大于)。
msb/msw比值构成f分布。用f值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体
7楼：水瓶一头老母猪
1、回归是方法，残差是实测与预计值的差值，平方和有很多个，不同的平方和的意思不一样，与样本量及模型中自变量的个数有关，样本量越大，相应变异就越大。
2、df是自由度，是自由取值的变量个数。
3、均方是方差除以自由度。
4、f是f分布的统计量，用于检验该回归方程是否有意义。
8楼：59分粑粑
分别代表的意思如下：
1、回归是方法，残差是测量值与预期值之间的差，平方和有很多个，不同的平方和具有不同的含义，与样本量和模型中自变量的数量有关，样本量越大，相应的变化越大。
2、df是自由度，是具有自由值的变量的数量。
3、均方是方差除以自由度。
4、f是f分布的统计量，用于检验回归方程是否有意义。
分子生物学方差分析它有什么作用和意义
9楼：匿名用户
在研究群体遗传结构时,f-statistics是广泛采用的模型.但在应用中有一些问题,随着近些年来dna分子数据在群体遗传学研究中日益受到重视,f2statistics也被广泛地应用到各dna分子标记中,如ssr、issr、rapd、aflp等,但针对其中的显性标记如issr、rapd、aflp,fstatistics的应用则需要一定的前提与假设.另外,在fstatistics中,没有考虑等位基因(单倍型)之间的差异程度,而这种差异实际上是分子进化的结果.
为此,一些对分子进化提出假设的方法被应用到群体遗传结构的研究中,但这些假设往往因具体的研究而不同.为此,excoffier发展出了一种分子方差分析(analysisofmolecularvariance,amova)方法,通过估计单倍型(含等位基因)或基因型之间的进化距离,进行遗传变异的等级剖分,并提出了与fstatistics类似的φstatistics等方法来有效地度量亚群体的分化.对近年来在遗传多样性和群体遗传结构研究中大量应用的rapd、issr、aflp技术,amova方法受到广泛的欢迎.
amova分析引入进化距离(evolutionarydistance)来度量并计算单倍型(或基因型,下同)间的差方(δ2),十分巧妙地避开了分子数据不便于直接计算离差方的问题.所有种类的单倍型之间的差方组成一个距离矩阵.这是amova分析的基础数据,也是amova与anova的主要区别.
单因素方差分析结果分析，懂的进来
10楼：匿名用户
假设检验是推断统计中的一项重要内容。在假设检验中常见到p 值( p-value，probability，pr)，p 值是进行检验决策的另一个依据。
p 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 为显著， p <0.
01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。
实际上，p 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。 p < 0.01 时样本间的差异比p < 0.
05 时更大，这种说法是错误的。统计结果中显示pr > f，也可写成pr( >f)，p = p或p = p。
下面的内容列出了p值计算方法
(1) p值是：
1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。
2) 拒绝原假设的最小显著性水平。
3) 观察到的(实例的) 显著性水平。
4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。
(2) p 值的计算：
一般地，用x 表示检验的统计量，当h0 为真时，可由样本数据计算出该统计量的值c ，根据检验统计量x 的具体分布，可求出p 值。具体地说: 左侧检验的p 值为检验统计量x 小于样本统计值c 的概率，即:
p = p 右侧检验的p 值为检验统计量x 大于样本统计值c 的概率:p = p 双侧检验的p 值为检验统计量x 落在样本统计值c 为端点的尾部区域内的概率的2 倍: p = 2p (当c位于分布曲线的右端时) 或p = 2p (当c 位于分布曲线的左端时) 。
若x 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其p 值可表示为p = p 。 计算出p 值后，将给定的显著性水平α与p 值比较，就可作出检验的结论: 如果α > p 值，则在显著性水平α下拒绝原假设。
如果α ≤ p 值，则在显著性水平α下接受原假设。 在实践中，当α = p 值时，也即统计量的值c 刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。
p值是怎么来的
从某总体中抽 ⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致； ⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。 如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验赖判断。
其步骤是： ⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为h0）：如要比较a药和b药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即a药的总体疗效和b药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。
⑵、选择适当的统计方法计算h0成立的可能性即概率有多大，概率用p值表示。⑶、根据选定的显著性水平（0.05或0.
01），决定接受还是拒绝h0。如果p＞0.05，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受h0；如果p＜0.
05或p ＜0.01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝h0，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为h1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。
统计学上规定的p值意义见下表
p值 碰巧的概率 对无效假设 统计意义
p＞0.05 碰巧出现的可能性大于5% 不能否定无效假设 两组差别无显著意义
p＜0.05 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设 两组差别有显著意义
p ＜0.01 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设 两者差别有非常显著意义
注意要点
理解p值，下述几点必须注意： ⑴p的意义不表示两组差别的大小，p反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，c药取得p＜0.
05，d药取得p ＜0.01并不表示d的药效比c强。 ⑵ p＞0.
05时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。
⑶统计学主要用上述三种p值表示，也可以计算出确切的p值，有人用p ＜0.001，无此必要。 ⑷显著性检验只是统计结论。
判断差别还要根据专业知识。样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因