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MATLAB基础应用精讲-【数模应用】方差分析(附R语言代码)

 

目录

前言

几个高频面试题目

ANOVA和Ttest以及Ttest2的区别

几个相关概念

算法原理

什么是方差分析

方差波动来源

案例说明

方差分析的3个假定基础

单因素方差分析-F检验

SPSS单因素方差分析

1.基本理解

2.单因素方差分析操作步骤

3.当因素方差分析结果

4.结果整理

SPSS多因素方差分析

1.基本理解

2.多因素方差分析操作步骤

3.多因素方差分析的主效应结果

4.交互项两两比较结果

5.交互项两两比较结果

6.结果整理

SPSSAU

方差分析案例

1、背景

2、理论

3、操作

4、SPSSAU输出结果

5、文字分析

6、剖析

疑难解惑

出现null或者0.00

针对问卷量表数据,几个题表示一个维度,如何处理?

方差分析是否需要满足正态性?

方差分析是否需要满足方差齐?

方差分析需要的数据格式?

关于效应量(effect size)说明?

方差不齐时如何办?

方差分析中间过程值,组间平方和、组内平方和、自由度、均方等问题?

方差分析结果中出现null值?

方差分析应用场景

代码实现

R语言

单因素方差分析

单因素方差分析示例

功效与样本量计算

 多重比较

 方差不相等情形

​编辑

非参数方差分析

协方差分析


前言

​方差分析(Analysis of Variance,简称ANOVA),又称“变异数分析”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

几个高频面试题目

ANOVA和Ttest以及Ttest2的区别

1,Ttest检验一般针对的是对来自同一分布的数据的均值进行检验,即检验该组数据的分布的均值是否为0,(可以构造统计量,验证分布的均值是其他值)。它重点比较的是这组数据分布的均值与你给他的均值,区别的显著性,如检验一组人的身高是否为之前的值