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知识点二:单因素方差分析



○ 教师解析

一、建立假设

方差分析的第一步是建立假设。以饮料颜色对销售量的影响为例,针对我们关心的问题提出原假设和备择假设。

H0:μ1=μ2=μ3=μ4    颜色对销售量没有影响

H1:μ1,μ2,μ3,μ4 不全相等,颜色对销售量有影响。

注意:拒绝原假设,只表明至少有两个总体的均值不相等,并不意味着所有的均值都不相等。

二、计算水平均值

三、计算离差平方和

在单因素方差分析中,离差平方和有三个,它们分别是总离差平方和,误差项离差平方和以及水平项离差平方和。

(一)总离差平方和。用SST(Sum of Squares for Total)代表,即

(二)误差项离差平方和(组内),用SSE(Sum of Squares For Error)代表,有时也用Within来表示组间即SSW,以SSE为例其计算公式为:.

SEE或SSW反映的是水平内部,或组内观察值的离散状况,实质上反映了随机因素带来的影响。

(三)水平项离差平方和(组间)

若把单因素方差分析中的因素称为A或b,则水平项离差平方可以用SSA(Sum of Squares for factor A)或中间(bossom)即SSb表示。以SSA为例的计算公式为:

说明:用各组均值减去总均值的离差的平方,乘以各组观察值个数nj,然后加总,即可得到SSA,它的表现的是组间差异,其中即包括随机因素,也包括系统因素。

SST,SSE,SSA之间的关系:SST=SSE+SSA

在各组同为正态分布,等方差条件下,等式右边 最后一项为零。则有:

SST=SSE+SSA

四、计算平均平方

用离差平方和除以自由度即可得到平均平方。对SST来说,其自由度为n-1。对SSA来说,其自由度为r-1,这里r表示水平的个数。对SSE来说,其自由度为n-r。SST、SSA、SSE之间的自由度也存在着如下的关系:

n-r=(r-1)+(n-r)

所以:对于SSA或SSb,其平均平方MSA或MSb为:

对于SSE,其平均平方MSE或MSW为:

五、方差分析表

F值的计算为:

把前面一系列有关计算结果列成表格的形式,称为方差分析表。

六、统计决策

把F值与Fa值比较:

若F>Fa拒绝原假设,则接受备择假设。

若F<Fa接受原假设。

○ 边学边练

调查四个行业某一时期的利润情况,结果如下图所示。按图统计结果,计算四个行业的平均利润是否有差异。


接下来我们进入学以致用