概念

方差分析:又称变异分析,是英国统计学家R.A.Fisher于1923年提出的一种统计方法,故有时也称为F检验。

可简写为ANOVA。用于多组均数 之间的显著性检验。

要求:各组观察值服从正态分布或近似正态分布,并且各组之间的方差具有齐性

基本思想:将所有测量值间的总变异按照其变异的来源分解为多个部份,然后进行比较,评价由某种因素所引起的变异是否具有统计学意义。

计算方法

总变异(Total variation):全部测量值xij与总均数间μ的差异

组间变异( between group variation ):各组的均数μi与总均数μ间的差异

组内变异(within groupvariation ):每组的每个测量值xij与该组均数μi的差异

其中,三种变异的关系为:SST = SSB + SSW,DT = DB+ DW

例题

有三组人,分别服用了不同的高血压药A,B,C一个月以后,观察每一个人血压下降数:

A组               4             5             7             3             8             5             3                                           μA= 5.00

B组               1             5             3             7             4             2             7             4             1             μB= 3.78

C组               7             8             10           6             9             8                                                          μC= 8.00

我们想要知道A,B,C三个药对于下降血压的效果是否有明显的区别。

解题

假设:

H0:A,B,C三个药下降血压效果没有区别,即μA= μB= μC

H1:A,B,C三个药下降血压有区别

1. 首先我们需要求SST,SSB,SSW

求SST之前我们先需要求出A,B,C三组人的平均值:

μ = (xA1+xA2+…+xAn+xB1+xB2+…+xBn+xC1+xC2+…+xCn)

= (4+5+7+3+8+5+3+1+5+3+7+4+2+7+4+1+7+8+10+6+9+8)/22

= 5.32

所以SST = (xA1-μ)2+…+(xAn-μ)2+(xB1-μ)2…+(xBn-μ)2+(xC1-μ)2…+(xCn-μ)2

= (4-μ)2+…+(3 -μ)2+(1-μ)2…+(1-μ)2+(7-μ)2…+(8-μ)2

= 139

再求SSB = (μA -μ) 2+(μA-μ)2+( μA-μ)2+( μB-μ)2+( μB-μ)2+( μB-μ)2+( μC-μ)2+( μC-μ)2+( μC-μ)2=65.2

最后求

SSW = (xA1- μA)2+…+(xAn- μA)2+(xB1-μB)2…+(xBn- μB)2+(xC1-μC)2…+(xCn- μC)2

= (4-5.00)2+…+(3 -5.00)2+(1-3.78)2…+(1-3.78)2+(7-8.00)2…+(8 -8.00)2

= 73.6

根据性质SST = SSW + SSB,所以这三个只要求出其它两个,另外一个用等式SST= SSW + SSB即可求出。

2. 我们求自由度:DT,DB,DW

我们知道样本总共有22个,而且我们知道样本总体的值,所以我们只需要知道其中21个样本,剩下的1个就可以的出来,所以总体自由度DT= 22-1 = 21

因为我们有3组,我们只需要知道其中的两组,另外一组也可以的出来,所以组间自由度DB= 3-2 = 2

第一组有7个样本,我们只需要知道其中的6个,剩下的一个可以的出来,所以第一组的自由度DW1= (7-1) = 6,同理,第二三组的也可以的出来,所以总的组内自由度DW= (7-1) + (9-1) +(6-1) = 19

同理,我们有性质DT = DB + DW,所以我们只要知道其中两个自由度,剩下的一个可以由公式得出。

3. 最后我们求F,F的公式为F = (SSB/DB) / (SSW/DW) =(65.2/2) / (73.6/19) = 8.42,且自由度为F(2,19)

此时我们α=0.05的F分布表如下图,我们看到自由度为2和19时,置信度为95%的值为3.52,而此时我们的值为8.42,远超过3.52,所以我们接受H0的概率小于0.05,所以拒绝H0假设,接受H1,即A,B,C三个药的效果有明显的不同

R语言实现

anova = function(x){x_mean = sapply(x,mean)total_mean = mean(unlist(x))sst = sum((unlist(x)-total_mean)^2)ssw = 0for(i in 1:length(x)){w = sum((x[[i]]-x_mean[i])^2)ssw = ssw + w}ssb = 0for(i in 1:length(x)){b = length(x[[i]])*((x_mean[i]-total_mean)^2)ssb = ssb + b}Nt = length(unlist(x))-1 # 总自由度Nb = length(x)-1 # 组间自由度Nw = Nt - Nb f = (ssb/Nb)/(ssw/Nw)result = c(sst,ssb,ssw,Nt,Nb,Nw,f)names(result)= c('sst','ssb','ssw','Nt','Nb','Nw','f')return(result)}x1 = c(4,5,7,3,8,5,3)
x2 = c(1,5,3,7,4,2,7,4,1)
x3 = c(7,8,10,6,9,8)
x = list(x1,x2,x3)f = anova(x)

最后得出f为:

统计学——单因素方差分析相关推荐

  1. 统计学简介之十六——单因素方差分析

    统计学简介之十六--单因素方差分析 一.数据结构 二.分析步骤 2.1 提出假设 2.2 构造检验的统计量 2.3 统计决策 2.4 方差分析表

  2. (生物信息学)R语言与统计学入门(二)——单因素方差分析

    上次说到t检验,是检验两组数据的均数差异,链接如下: (生物信息学)R语言与统计学入门(一)--t 检验_李京弦的博客-CSDN博客 这次我们来介绍一下单因素方差分析. 单因素方差分析: 方差分析(A ...

  3. R语言单因素方差分析与协方差分析

    R语言单因素方差分析与协方差分析 条件: 各个样本是相互独立的随机: 各个样本来自正态总体: 具有方差齐性: 用途: 检验两个或多样本均数间的差异有无统计学意义:注:本均数的比较可以采用 t检验或 F ...

  4. 方差分析中怎么看有无显著性影响_用R语言做单因素方差分析及多重比较

    SPSS方差分析的应用已经做得非常好了,绝大多数的方差分析问题均可通过SPSS"点菜单"的方式得以解决,R语言在统计和可视化方面有自己的特色,我们不妨来对比着学习.选用R语言自带案 ...

  5. updatebyprimarykeyselective的where条件是全部字段_多组连续数据对比,不满足单因素方差分析的条件怎么办?...

    多组连续数据对比,不满足"单因素方差分析"的条件怎么办? (SPSS:Kruskal-Wallis H检验) 多组连续数据对比时,若不满足"单因素方差分析"的条 ...

  6. R语言单因素方差分析及两两比较

    一.导语 两个样本均数的比较用t检验,那么多个样本均数的比较应该采用什么方法分析呢?就是接下来介绍的方差分析.方差分析由统计学家R.A.Fisher提出,又称为F检验.是通过对数据变异的分析来推断两个 ...

  7. SPSS——方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)——单因素方差分析

    方差分析基本原理 样本要求 独立性 各样本必须是相互独立的随机样本 样本含量尽可能相等或相差不大 可比性 样本均值不相同,可比较 正态性 样本的总体符合正态分布,偏态分布不适用于方差分析. 对偏态分布 ...

  8. 方差分析-单因素方差分析示例 (Between Subjects)

    目录 1.从一个例子出发 2.建立零假设 3.什么是MSE和MSB 4.样本大小 5.计算MSE 6.计算MSB 7.比较MSE和MSB 8.分析差异的来源 本文将从一个例子("微笑宽容实验 ...

  9. 如何用R进行单因素方差分析

    单因素方差分析 本次的数据只是一个例子,可能有不符合实际的情况 1.配置数据,数据如下所示 数据总共为两列,第一列fpkm可以即基因或者是蛋白的表达量,第二列是样本的分组,简单来说就是,在本次数据中1 ...

  10. R语言使用aov函数进行单因素协方差分析(One-way ANCOVA)、单因素协方差分析(ANCOVA)扩展了单因素方差分析,包括一个或多个协变量(covariates)

    R语言使用aov函数进行单因素协方差分析(One-way ANCOVA).单因素协方差分析(ANCOVA)扩展了单因素方差分析,包括一个或多个协变量(covariates) 目录

最新文章

  1. pandas 读csv文件 TypeError: Empty 'DataFrame': no numeric data to plot
  2. 流氓软件彻底免疫程序 v2.2 绿色版
  3. SharpDevelop源码分析笔记(一)
  4. 原理解析_SpringBoot自动装配原理解析
  5. 搭量化数据库——互联网金融之三
  6. mysql怎么用sb文件_mysql脚本mysql_safe解释、mysql.sock文件、mysql_install_db
  7. 【Flink】FLink 通讯组件 Akka与Actor 模型
  8. 基于JAVA+SpringMVC+Mybatis+MYSQL的粮店粮食库存管理系统
  9. Bailian3256 矩阵的乘法【数学计算】
  10. 微博数据各字段的含义
  11. C语言编程齿轮轮廓线坐标,c语言程序实现齿轮基本参数几何尺寸计算.pdf
  12. 随机过程(一):泊松过程的详细理解
  13. JavaScript中的计时器与定时器
  14. java入门-springboot+mybatis+vue实现简单的后台管理系统
  15. c语言中常用数学符号,C语言中常用的数学公式
  16. 剑指Offer-05:替换空格
  17. VirtualBox打开虚拟机失败,Not in a hypervisor partition(HPV=0)(VERR_NEM_NOT_AVAILABLE) ,但是没有virtualization选项
  18. 从0到1的CTF之旅————Crypto(2)
  19. php发送电子邮件,PHP发送电子邮件
  20. Qt编写的局域网聊天程序

热门文章

  1. NVR+DVR+CVR
  2. linux下mariadb的服务启动异常,centos7 – CentOS 7 MariaDB错误“无法启动mariadb.service:找不到单位.”...
  3. HihoCoder 1384 Genius ACM
  4. HTML网页设计:导航栏
  5. 使用 IDEA Maven 整合 SSM 框架(Spring+SpringMVC+Mybatis)
  6. python模拟别人说话的声音_现在你可以通过深度学习用别人的声音来说话了
  7. ubuntu重装显卡驱动全过程!所有选项的选择!
  8. 计算机word插图教案,《在Word中插入图片》优秀教学设计范文
  9. STM32单线串口对总线舵机的控制
  10. 计算机word基本知识配图,用Word 2016快速制作思维导图