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1、实验四用EXCEL进行方差分析一、单因素方差分析例题1:某鞋厂为了比较几种不同材质的鞋跟耐磨程度,随机选取了十个人试穿一 双鞋跟厚度相同的新鞋,分别用A、B、C三种不同的材质做成,试穿一个月后 测量每个人所穿的两只鞋的鞋跟厚度,测得如下数据:1 qAEcD1村料A村科B村科CZ3. S3. 53. 733. 53. 13. 344. 14. 34h43. 34. 2b3. 13. 33. 3Y4. 74. 54. 7H3. 93. 33. 7y4. 23. 74. 11CJ3. 73. 53. 3113. 53. 43. 512试分析,在0.05的显著性水平下,三种材质的鞋跟质量有无显著性差别
2、。 提出原假设:不同材料的鞋跟没有显著性差异 方差分析:羊因素方是会析12a列行mi输入输入区域始:分组方式:H标志位于第一行厦 CA): 0.05输出选项a输出区域也1: 新工作表组区): 新工作薄地)表1.1单因素方差分析的汇总表组观测数求和平均方差材料A1038.53.850.196111材料B1036.43.640.202667材料C1038.33.830.189从各组的均值看,最低为3.64cm,最高为3.85cm。从各组的方差看最小的 为0.189,最大的等于0.202667。表1.2单因素方差分析的方差分析表差异源SSdfMSFP-valueF crit组间0.26866720.
3、1343330.6856330.5123283.354131组内5.29270.195926总计5.55866729由结果可知P值为0.512328,大于显著性水平0.05,因此接受原假 设,即材料的不同并没有导致鞋跟质量有显著性差异。二、用Excel进行无重复双因素方差分析例题2:假设四名工人操作机器A、B、C各一天,其日产量,分析在 0.05的显著性水平下,机器或不同工人对日产量是否有显著影响。原假设1:机器对日产量没有显著影响;原假设2:不同工人对日产量没有显著影响。AEcDEF1工人1工人2工人3工人42机器A504747533机器B535457584机器c524241485在数据分析
4、中选择:无重复双因素分析方差分析:无重复双因素会指1J癸确定亟帮助输入输入区域史:$A$1:$ES4前标志也)。如:0.05输出迭顶输出区域);供T新工作表组:新工作薄地)得到如下所示结67方差分析:无重复祖因素分析89SUMMARY观测数求和平均h差10机器A419749. 258. 2511机器E422255. 55. 666S6712机器C41S345. 7526.91S671314工人L315551.666672. 33333315工人2314347. 6666736.3333316工人3314548. 3333365.3333317工人431595325卜*1 20方差分析21差异源
5、SSdfNSFF-vali_ieF crit22行195.1667297. 583339. 3183020. 01444:55. 14325323列59. 6S667319. 888891.8992040.23083S4.757063241天差62. B3333610. 4722225| 26总计317.66671127由分析结果可知:行因素的P值为0.014445,小于显著性水平0.05, 即应拒绝原假设,可以认为机器对日产量有显著影响;列因素的P值 为0.230838,大于显著性水平0.05,即应接受原假设,认为不同工人 对日产量没有显著影响。三、用Excel进行有重复双因素方差分析例题3
6、:为考察通电方法和液温对某零件质量的影响,通电方法有3 种A、B、C,液温选取两种水平(现行温度或增加10度)。每个水平 组合进行两次实验,所得结果如下所示。试分析:在0.01显著性水 平下,通电方法、液温和它们的交互作用对该质量指标有无显著影响。AEcD1现行温度增加10度2A9. 29 8X99. 84B9. 81059. S106C101079. 810Q经过方差分析:可重复性双因素分析,得到如下结果总i. I观测数bb求和57- fi59_ &平均J.u. u廿廿廿廿廿77差A. 1 Rn. m方差分析差疑源SSdfmsFva 1 LieF crit律本o.20. nonnnn+n. n0. 0002H710-2477列0. 33333310. 333333500. 000401IS- 745020. 20riCiH720. 1监那口1 n. n0. 0042H410-2477内部U. U16U. UU6b6Y总计1. lUbbGY11提出假设:原假设1,通电方法对该质量指标没有显著影响;原假设2,温度水平对该质量指标没有显著影响;原假设3,它们的交互作用对该指标没有限制影响。