方差分析的思想？怎么理解

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

[sad] [sad]
[sleepy] [sleepy]

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：方差分析 sleep Lee sad 思想 方差分析

说的简单些，就是比较几个（3个及以上）变量的均值是否有显著差异啊

能明白我的意思吗

至少两组，对照试验，方差分析！

方差分析的基本思想是根据研究目的和设计类型，将总变异中的离均差平方和SS及其自由度分别分解成相应的若干部分，然后求各相应部分的变异；再用各部分的变异与组内（或误差）变异进行比较，得出统计量F值；最后根据F值的大小确定P值，作出统计推断。

例如，完全随机设计的方差分析，是将总变异中的离均差平方和SS及其自由度分别分解成组间和组内两部分，SS组间/组间和SS组内/组内分别为组间变异（MS组间）和组内变异（MS组内），两者之比即为统计量F（MS组间/MS组内）。

又如，随机区组设计的方差分析，是将总变异中的离均差平方和SS及其自由度分别分解成处理间、区组间和误差3部分，然后分别求得以上各部分的变异（MS处理、MS
区组和MS误差），进而得出统计量F值（MS处理/MS误差、MS区组/MS误差

多组样本均数比较时要用方差分析，而不能作任两组均数间比较的t检验。因为后者会明显增大犯第一类错误的概率。方差分析和前面介绍的u检验、t检验一样，也属于是参数检验方法，它要求各组数据均服从正态分布，且各组的总体方差相等，即方差齐性。

　　用样本方差描述其总的离散趋势。而样本方差的分子是离均差平方和，又叫作总变异SS总；

　　完全随机设计的方差分析是将多组数据内部的总变异分解为组内、组间变异两部分；

　　组内变异反映的是随机变异，组间变异反映了随机变异和可能起作用的研究因素。组内变异除以组内自由度得到组内均方，组间变异除以组间自由度得到组间均方。

　　如果研究因素不起作用，即假定H0成立，那么组间均方与组内均方之比（F值）将服从组间，组内的F分布，从而可以确定P值并得出统计结论。

楼上分析的很详细 非常感谢

都喜欢玩理论啊
那我来点实际的
一个事件的发生，会受到一种或多种因素的影响。如何来判断一个或多个因素是否对结果产生明显的影响呢？这就是方差分析。
比如，同一款羽绒服，在东北和在海南的销售情况肯定不同。而这其中最显著地差异就是地区差异。那是不是真的是由地区差异引起的呢？
这时，我们可以建立以地区作为单一影响因素的单因素方差分析模型。
这样我们就可以获得两组数据，第一组是在东北的销售情况，第二组是在海南的销售情况。
利用proc anova就可以很快得出结论。
当然，如果数据不是均衡的，就要用proc glm，如果数据不满足正态分布，就要用proc npar1way，如果数据不满足方差齐性，也用proc glm
猜测，得出的结论肯定是 不同的地区具有显著差异。
那么，我们就可以说：地区的不同，对羽绒服的销售量产生显著影响。

这只是一个极端特例。如果那北京和天津比较的话，这两个地区在地理环境上相差不大，估计就不能得出这个结论了。

就一句话，方差分析是广义的t-test

你们说的都不通俗，举个例子，比如考试，反映不同人多次考试的稳定性，如两个人平时平均水平都在80分，但方差越大的那个人，发挥越不稳定，反之，方差小的，成绩才稳定，后者高考才能更好的发挥。