SS总=SS组间+SS组内与SS组间

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-22 09:58 标签： SS组内
完全随机设计方差分析变异分解中MS总=MS组间+MS组内成立么_百度知道
完全随机设计方差分析变异分解中MS总=MS组间+MS组内成立么
不成立哦！完全随机SS总=SS组间+SS组内+SS残差MS总=SS总/DF总所以，MS总=MS组间+MS组内+MS残差注意，这个和随机区组不同。随机区组还分个体差异。
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组间均方同组内均方的定义比较急的,请问它们的定义以及之间的关系,最好说明一下,
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1.方差分析的概念方差分析（ANOVA）又称变异数分析或F检验,其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同,检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义.我们要学习的主要内容包括单因素方差分析即完全随机设计或成组设计的方差分析和两因素方差分析即配伍组设计的方差分析.2.方差分析的基本思想下面我们用一个简单的例子来说明方差分析的基本思想：如某克山病区测得11例克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/L）如下,患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87问该地克山病患者与健康人的血磷值是否不同?从以上资料可以看出,24个患者与健康人的血磷值各不相同,如果用离均差平方和（SS）描述其围绕总均数的变异情况,则总变异有以下两个来源：（1）组内变异,即由于随机误差的原因使得各组内部的血磷值各不相等；（2）组间变异,即由于克山病的影响使得患者与健康人组的血磷值均数大小不等.而且：SS总=SS组间+SS组内 v总=v组间+v组内如果用均方（即自由度v去除离均差平方和的商）代替离均差平方和以消除各组样本数不同的影响,则方差分析就是用组内均方去除组间均方的商（即F值）与1相比较,若F值接近1,则说明各组均数间的差异没有统计学意义,若F值远大于1,则说明各组均数间的差异有统计学意义.实际应用中检验假设成立条件下F值大于特定值的概率可通过查阅F界值表（方差分析用）获得.3.方差分析的应用条件应用方差分析对资料进行统计推断之前应注意其使用条件,包括：（1）可比性,若资料中各组均数本身不具可比性则不适用方差分析.（2）正态性,即偏态分布资料不适用方差分析.对偏态分布的资料应考虑用对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态后再进行方差分析.（3）方差齐性,即若组间方差不齐则不适用方差分析.多个方差的齐性检验可用Bartlett法,它用卡方值作为检验统计量,结果判断需查阅卡方界值表.二、方差分析的主要内容根据资料设计类型的不同,有以下两种方差分析的方法：1.对成组设计的多个样本均数比较,应采用完全随机设计的方差分析,即单因素方差分析.2.对随机区组设计的多个样本均数比较,应采用配伍组设计的方差分析,即两因素方差分析.两类方差分析的基本步骤相同,只是变异的分解方式不同,对成组设计的资料,总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差）,即：SS总=SS组间+SS组内,而对配伍组设计的资料,总变异除了分解为处理组变异和随机误差外还包括配伍组变异,即：SS总=SS处理+SS配伍+SS误差.整个方差分析的基本步骤如下：（1） 建立检验假设；H0：多个样本总体均数相等.H1：多个样本总体均数不相等或不全等.检验水准为0.05.（2） 计算检验统计量F值；（3） 确定P值并作出推断结果.三、多个样本均数的两两比较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数不相等或不全相等.若要得到各组均数间更详细的信息,应在方差分析的基础上进行多个样本均数的两两比较.1.多个样本均数间两两比较多个样本均数间两两比较常用q检验的方法,即 Newman-kueuls法,其基本步骤为：建立检验假设-->样本均数排序-->计算q值-->查q界值表判断结果.2.多个实验组与一个对照组均数间两两比较多个实验组与一个对照组均数间两两比较,若目的是减小第II类错误,最好选用最小显著差法（LSD法）；若目的是减小第I类错误,最好选用新复极差法,前者查t界值表,后者查q’界值表.
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扫描下载二维码方差分析中的MS,SS,F,DF分别是什么意思
方差分析中的MS,SS,F,DF分别是什么意思
方差分析只能判别该因素是否存在显著影响，而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系，F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义，而且对于不同的F值大小，存在不同的自由度，而不同的自由度之间是不能相互比较F值的。
“*”对应的是显著性水平。
如果我没有记错的话，“**”代表在0.01显著性水平下显著；“*”代表在0.5显著性水平下显著，“.”代表在0.1的显著性水平下显著。
你看到的参考文献带“*”，说明它在0.05的显著性水平下显著。
你的什么符号都不带，说明你的结果不显著。
DF& degree freedom自由度
SS&&& Stdev
square 方差
square& 均方差
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。
F值是两个均方的比值[效应项/误差项]，不可能出现负值。
F值越大[与给定显著水平的标准F值相比较]说明处理之间效果[差异]越明显，误差项越小说明试验精度越高。
来源 - 表明变异源，来自因子、交互作用或误差。其合计是所有来源的汇总。
- 每个来源的自由度。如果因子具有三个水平，则自由度为 2 (n-1)。如果总共有 30 个观测值，则总自由度为 29 (n -
- 组间平方和（因子）以及组内平方和（误差）。
MS - 平方和除以自由度得出的均方。
通过将因子 MS 除以误差 MS 来计算；可以将此比率与在表中找到的临界 F 进行比较，或者可以使用 p
值来确定某个因子是否显著。
P - 用于确定某个因子是否显著；通常与 alpha 值 0.05 进行比较。如果 p 值低于 0.05，则该因子是显著的。
单因子方差分析表
假设您运行一个方差分析来确定三种不同颜色的宣传单中哪种能产生最大的销售额。您设置方差分析，使因子为“宣传单颜色”，并具有三个水平“黑白”、“红色”和“黄色”。响应变量为检验期间（10
周）的周销售额。由于只检验一个因子，因而使用单因子方差分析。
p 值 0.000 表明颜色因子是显著的。
对于双因子方差分析，将有两个因子和一个交互作用项。对于 DOE
和回归应用，可以有多个因子（或变异源）。
F大于等于F0.05,代表方程显著，F大于等于F0.01，代表方程极显著。
若F小于F0.05，代表了方程不显著，没意义。
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组间均方和组内均方的定义是什么？
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组间均方和组内均方的定义是什么？
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在单因素方差分析中，若处理因素无作用，理论上A．SS组间＝SS组内B．SS组间＞SS组内C．SS组间接近于0D．M
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