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方差分析是怎么回事?
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（analysis of variance，ANOVA ）的基本思想就是根据资料的设计类型，即变异的不同来源将全部观察值总的离均差平方和（sum of squares of deviations from mean，SS）和自由度分解为两个或多个部分。
方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量（定类变量）对数据型因变量（定量变量）是否有显著影响。方差分析一般分为单因素方差分析、双因素方差分析、三因素方差分析以及多因素方差分析。
方差分析是一种用于比较两个或多个组数的统计方法，其基本步骤如下：确定假设：首先需要明确要比较的组别以及比较的指标，然后提出相应的零假设和备择假设。
方差分析又称“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。
方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，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。
1.方差分析在科学研究中有何意义?
检验工作量大。（2）无统一的实验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低。（3）推断的可靠性低，检验的Ⅰ型错误率大。
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。
总之，方差分析是一种重要的统计方法，可以帮助研究者确定不同组之间的差异是否显著，并且可以确定不同变量之间的关系。
方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量（定类变量）对数据型因变量（定量变量）是否有显著影响。方差分析一般分为单因素方差分析、双因素方差分析、三因素方差分析以及多因素方差分析。
方差分析的用途：两个或多个样本均数间的比较；分析两个或多个因素间的交互作用；回归方程的线性假设检验；多元线性回归分析中偏回归系数的假设检验；两样本的方差齐性检验等。
为什么说两因素交叉分组单个观测值
首先，我们需要收集数据，并将数据按照两个因素的不同水平进行分组。假设有两个因素A和B，分别有a个水平和b个水平，在实验中将得到a*b个组。每个组的观测值个数可以相同也可以不同。
样本独立：每个样本的观测值都应该是互相独立的，一个样本的观测值不能影响另一个样本的观测值。正态性：每个组别的观测值应符合正态分布。方差齐性：每个组别的观测值的方差应该趋于相等，以减少误差。
引起观测值波动的因素主要有两类：一种是试验过程中随机因素的干扰或观测误差因此起不可控制的随机误差；另外一种是由于试验中试验条件不同一起的可以控制的因子效应。
什么是方差分析?
1、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。
2、方差分析也叫F检验，这个F就是计算出来的F值，用来评估组间差异。
3、方差分析是一种统计分析方法，其主要目的是判断不同组之间的平均值是否存在显著差异。样本方差公式 方差分析常用于比较三个或更多组之间的差异，例如比较不同年龄组、不同治疗组或不同地区的平均数值。
4、方差分析（analysis of variance，ANOVA ）的基本思想就是根据资料的设计类型，即变异的不同来源将全部观察值总的离均差平方和（sum of squares of deviations from mean，SS）和自由度分解为两个或多个部分。
5、各总体方差相等，即方差齐。方差分析的用途：两个或多个样本均数间的比较、分析两个或多个因素间的交互作用、回归方程的线性假设检验、多元线性回归分析中偏回归系数的假设检验、两样本的方差齐性检验等。
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