Anova的F值

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附件中的ANOVA分析的F值为0.9，p值为  0.9119
Bartlett's test for equal variances:  chi2(2) = 304.2681  Prob>chi2 = 0.000
后者是假定样本非正态的一个方差检验

F值表明各组方差之间没有显著差异，后者好像又在说各组方差之间有显著差异。

这是怎么回事呢？

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关键词：ANOVA anov Nov variances variance ANOVA

方差分析应用的前提是方差齐性

做的单因素方差分析，首先给出的是三个组的及总的均数、标准差和观察频数
后面是一个方差分析表，另外一句话是Bartlett 的方差齐性检验
F值为0.09，不能说你的三组数据之间有差异
而Bartlett方差检验的值说明你的三组数据方差不齐。

作者: ericexist  发布日期: 2006-5-21
方法一，把means±SD范围外的数据剔除。
方法二，把数据进行转换后进行多重比较，如转为log10。选择适当的转换形式，直到齐性检验变为不显著。
作者: 迷离幻影  发布日期: 2006-5-21
实际操作中对方差齐性等适用条件的把握:
1.单因素方差分析:根据BOX的研究结果,在单因素方差分析中,如果各组的例数相同(即均衡),或总体呈正态分布,则方差分析模型对方差略微不齐有一定的耐受力,只要最大与最小方差之比小于3,分析结果都是稳定的
2.单元格内无重复数据的方差分析分析:以配伍设计的方差分析最为典型,此时不需要考虑正态性和方差齐性问题,原因在于正态性和方差齐性的考察是以单元格为基本单位的,此时每个格子中只有一个元素,当然没法分析了.除配伍设计的方差分析外,交叉设计,正交设计等也可以出现无重复数据的情况.但必须指出,这里只是因条件不足,无法考察适用条件,而不是说可以完全忽视这两个问题.如果根据专业知识认为可能在不同单元格内正态性,方差齐性有问题,则应当避免使用这种无重复数据的设计方案.
3.有重复数据的多因素方差分析：由于正态性,方差齐性的考察以单元格为基本单位，此时单元格数目往往很多，平均每个单元格内的样本粒数实际上比较少。此时实际上很难检验出差别；另一方面，也可能只是因为极个别单元格方差不齐而单质检验不能通过。根据实际经验，实际在多因素方差分析中，极端值的影响远远大于方差齐性等问题的影响，因此实际分析中可以直接考察因变量的分布情况，如果数据分布不是明显偏态，不存在极端值，而一般而言方差齐性和正态齐性不会有太大问题，而且也可以基本保证单元格内无极端值.因此在多因素方差分析中，方差齐性往往只限于理论讨论，但对于较重要的研究，则建模后的残差分析是非常重要的。

解释的真详细啊，由衷感谢！

dxystata 发表于 2009-9-22 12:22
方差分析应用的前提是方差齐性

版主的意思是我的数据方差不齐，所以不能做单因素的方差分析。那我做了方差分析，他还报告了一个F值呢。我能否根据这个F值，说我各组之间不存在显著差异呢？有点糊涂哎，版主能否解释的稍微详细一点。

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那这样的话，我就不做三组的均值差异检验（F检验），只做第一组和第二组的均值差异T检验，行不行？第二组是我的基准组。

ryanfeng 发表于 2009-9-22 20:30
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谢谢您的建议！

1.单因素方差分析:根据BOX的研究结果,在单因素方差分析中,如果各组的例数相同(即均衡),或总体呈正态分布,则方差分析模型对方差略微不齐有一定的耐受力,只要最大与最小方差之比小于3,分析结果都是稳定的

我的各组例数不同，特别是第二组有1000多例，而第1和3组例数为100多例。但是总体（就是三组合在一起）是呈正态分布的。按照上面的说法，是不是也可以勉勉强强做一下单因素方差分析？