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四、单因素组间方差分析
1. 又叫完全随机方差分析,>=3组,每一组相互独立,只接受一种实验处理
分为 各组样本量相同(常见)和各组样本量不同两种。
五、方差分析事后检验
1.必要性:也叫平均数的逐对比较或多重比较。
2.手段众多,常用T检验(LSD,较宽松,容易发现差异)和q检验(HSD,较严格,有时与LSD法结果相矛盾)。
3.多因素分析结果中,如交互作用达到显著水平,要做简单效应检验。
六、方差分析的种类
按自变量个数:单因素、多因素
按自变量水平间的关系:组间(自变量相互独立)、组内(自变量相互关联)、混合(组间+组内)
七、方差分析的基本原理
平方和可分解
总平方和=组间平方和+组内平方和
第七讲 方差分析(2)
一、单因素组间方差分析(One-way ANOVA)
也称完全随机方差分析(complete randomized ANOVA),指的是把被试随机分为若干组(大于等于3组),每组只接受一种实验处理、因此,这些组之间是相互独立的。
(1)各组样本量相同(常见)
(2)各组样本量不同
二、方差分析事后检验
必要性:当F统计量达到显著水平(P<0.05)水平时,说明至少有一对组平均数的差异是显著的。需要进一步检验将它们找出来、这个过程被称为事后检验(post hoc comparison),也称平均数的逐对比较,或多重比较。
其手段众多,常用的如下:
(1)T检验(LSD)(常用)
(2)q检验(HSD)
三、小结
方差分析种类
依据自变量个数,可分为
单因素和多因素(双因素)
依据自变量水平间关系,可分为
组间、组内、混合
平方和可分解是其基本原理
总平方和、组间平方和、组内平方和
其他类型方差分析在此基础上变形,如:
随机区间方差分析
多因素方差分析
方差分析常需要做事后检验
在F统计量达到显著水平时,要做事后检验
事后检验方法不同,结果会稍有不同
多因素分析结果中如果交互作用达到显著水平,要做简单效应检验(详见第7章第7节)