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1、第8章单因素方差分析分析多组平均数之间差异显著性分析多组平均数之间差异显著性的一种常用方法的一种常用方法 第8章单因素方差分析分析多组平均数之间差异显著性的一例8.1比较5个不同小麦品种的株高例8.1比较5个不同小麦品种的株高 例例8.2 8.2 探讨不同窝的动物的出生重是否存在差异探讨不同窝的动物的出生重是否存在差异 例8.2探讨不同窝的动物的出生重是否存在差异例9.1用不同原料与不同温度发酵酒精的产量 例9.1用不同原料与不同温度发酵酒精的产量概念概念 1单因素试验和双因素试验单因素试验：在试验中所考察的因素只有一个双因素试验：在试验中所考察的因素有二个2水平因素在试验中所分的等级3处理在
2、试验中，同一条件下的一组试验4重复每个处理内观察次数或样本数目概念1单因素试验和双因素试验8.1方差分析原理8.1方差分析原理一、数据的一般形式单因素试验的共同特点：一个因素a个水平a个处理n次重复单因素试验方差分析的典型数据 一、数据的一般形式单因素试验的共同特点：Xi，i=1,2,3,a 为第i个水平xij,i=1,2,a,j=1,2,n 为第i个水平（处理）下的第j次重复的观察值Xi，i=1,2,3,a为第i个水平第8章单因素方差分析课件二、线性统计模型(liner statistical model)(liner statistical model) 设在每个水平下，总体的分布为 其中
3、， , 未知，但 ， 称为方差齐性，这是方差分析的前提对于每个 ,定义 是无法控制的环境误差，称为随机误差二、线性统计模型(linerstatisticalmod引入总平均（引入总平均（overall meanoverall mean）的概念）的概念令，为水平Xi的效应，或第i个处理效应（treatmenteffect）显然， 单因素方差分析的线性统计模型 引入总平均（overallmean）的概念令三、两种不同的处理效应 1固定效应和固定效应模型若因素的a个水平是经过特意选择的恒定量，则该因素称为固定因素，这时各个水平的效应值i是固定的常量，称i为固定效应。处理固定因素所采用的模型称为固定效
4、应模型比较X1,X2,Xa的平均数有没有显著的差异等价于 三、两种不同的处理效应1固定效应和固定效应模型三、两种不同的处理效应2 随机效应和随机效应模型随机效应和随机效应模型 若因素的a个水平是从该因素全部水平的总体中随机抽出的样本，其各水平的效应值i是随机变量，则该因素称为随机因素， i为随机效应。处理随机因素所用的模型称为随机效应模型比较的是整个总体的各水平的平均数是否存在差异三、两种不同的处理效应2随机效应和随机效应模型8.2固定效应模型8.2固定效应模型一、零假设参数估计一、零假设参数估计二、平方和与自由度的分解 二、平方和与自由度的分解二、平方和与自由度的分解二、平方和与自由度的分解
5、三、期望方差与F检验三、期望方差与F检验三、期望方差与F检验三、期望方差与F检验第8章单因素方差分析课件三、期望方差与F检验比较两个方差是否相等，用F检验 单尾上侧检验 三、期望方差与F检验比较两个方差是否相等，用F检验单尾上侧四、方差分析表单因素固定效应模型的方差分析表变异来源平方和自由度均方F均方期望处理间误差SSASSea-1a(n-1)MSAMSe总和SSTan-1四、方差分析表单因素固定效应模型的方差分析表变异来源平方和自五、计算方法五、计算方法五、计算方法五、计算方法五、计算方法例表8-1, 5个小麦品系株高调查结果 株号品系IIIII1234564.665.364.866.065
6、.864.565.364.663.763.967.866.367.166.868.571.872.170.069.171.069.268.269.568.367.5306.5322.0336.5354.0434.065.364.467.370.868.6 五、计算方法例表8-1,5个小麦品系株高调查结果株号五、计算方法例表8-1, 5个小麦品系株高调查结果 株号品系IIIII1234564.665.364.866.065.864.565.364.663.763.967.866.367.166.868.571.872.170.069.171.069.268.269.568.367.5 五、计算方
7、法例表8-1,5个小麦品系株高调查结果株号品五、计算方法例表8-1, 5个小麦品系株高调查结果 = 113296.7-113164.96 = 131.74 SSe = SST-SSA = 147.32-131.74 = 15.58 株号品系IIIII306.5322.0336.5354.0434.065.364.467.370.868.6五、计算方法例表8-1,5个小麦品系株高调查结果株号品五、计算方法表5-5 不同小麦品系株高方差分析表 变异来源平方和 自由度均方FF0.05F0.01品系间误差131.7415.5842032.720.7841.95*2.874.43总和147.3224五、
8、计算方法表5-5不同小麦品系株高方差分析表变异来源8.4多重比较8.4多重比较一、最小显著差数法(LSD法)least significant difference)least significant difference) 对于任意两组数据的平均数（方差齐性）存在问题 用不同的s2估计共同的2一、最小显著差数法(LSD法)leastsignific一、最小显著差数法(LSD法)解决方案用各个处理样本方差的平均数来估计2一、最小显著差数法(LSD法)解决方案一、最小显著差数法(LSD法)成组法t检验与方差分析的对比每两组平均数比较所用的标准误，前者不相同，后者相同，因而减少了分析误差。方差分析
9、时，自由度为a(n-1)大于成组法时的自由度2(n-1)，提高了分析的辨别力。方差分析可通过适当的试验设计，减少试验误差。一、最小显著差数法(LSD法)成组法t检验与方差分析的对比一、最小显著差数法(LSD法)LSD法优缺点优点：计算简便，容易比较缺点：加大了犯类错误的概率在多重比较时要求a组数据要相互独立 一、最小显著差数法(LSD法)LSD法优缺点二、Duncan多范围检验1排序：将需要比较的a个平均数由大到小排列品系号 平均数码 70.8 68.6 67.3 65.3 64.4顺序号 二、Duncan多范围检验1排序：二、Duncan多范围检验2求各平均数间的差，列成下表0.92.02.
10、91.33.34.22.23.55.56.4顺序号平均数码 70.8 68.6 67.3 65.3 64.4二、Duncan多范围检验2求各平均数间的差，列成下表0.二、Duncan多范围检验3求临界值求临界值Rk显著水平0.050.01df误差项的自由度，df =a(n-1)k相比较的两个平均数之间所包含的平均数的个数（包括相比较的两个平均数）r(k,df )Duncan表值 平均数的标准差-标准误 二、Duncan多范围检验3求临界值Rk二、Duncan多范围检验变异来源平方和 自由度均方FF0.05F0.01品系间误差131.7415.5842032.720.7841.95*2.874.
11、43总和147.3224k2345r0.05(k,20)r0.01(k,20)2.953.103.183.254.024.224.334.40R0.05(k,20)R0.01(k,20)1.1651.2251.2561.2841.5881.6671.7101.738二、Duncan多范围检验变异来源平方和自由度均方FF0.0二、Duncan多范围检验4做显著性检验做显著性检验 a.列梯形表法 0.92.02.91.33.34.22.23.55.56.4k 2 3 4 5R0.05(k,20)R0.01(k,20)1.1651.2251.2561.2841.5881.6671.7101.738*
12、二、Duncan多范围检验4做显著性检验0.92.02.二、Duncan多范围检验b.标记字母法：标记字母法：处理平均数差异显著性5%10%70.868.667.365.364.4 abbccABBCC0.92.02.91.33.34.22.23.55.56.4*显著性检验结果(假设数据)AC二、Duncan多范围检验b.标记字母法：处理平均数差异显著二、Duncan多范围检验4做显著性检验做显著性检验b.标记字母法：标记字母法： 将全部平均数从大到小排列，在最大平均数上标以a；将该平均数与以下各平均数相比，凡相差不显著的，都标以a，直到某一个与之相差显著，则标以b；再以标有b的平均数为标准，
13、与上方各个比它大的平均数比，凡不显著的也一律标以b；再以标有b的最大平均数为标准，与以下未标记平均数比，凡不显著的继续标以b，直到某一个与之相差显著的平均数则标以c； 如此重复下去，直到最小的一个平均数有了标记字母为止。二、Duncan多范围检验4做显著性检验二、Duncan多范围检验b.标记字母法：标记字母法：处理平均数差异显著性5%10%70.868.667.365.364.4 0.92.02.91.33.34.22.23.55.56.4* IV III I V II abcddABBCC二、Duncan多范围检验b.标记字母法：处理平均数差异显著二、Duncan多范围检验b.标记字母法：
14、标记字母法：处理平均数差异显著性5%10%70.868.667.365.364.4 0.92.02.91.33.34.22.23.55.56.4* abcddABBCCACB假设二、Duncan多范围检验b.标记字母法：处理平均数差异显著8.3随机效应模型8.3随机效应模型随机效应模型线性统计模型 是随机变量与固定效应模型的区别1. 2.3. 随机效应模型线性统计模型随机效应模型与固定效应模型的区别1方差分析的结论适用于全部水平的总体。2无需多重比较 随机效应模型方差分析表 an-1SST总和MSAMSea-1a(n-1)SSASSe处理间误差均方期望F均方自由度平方和变异来源随机效应模型与固定效应模型的区别an-1SST总和MSAa8.3补充说明8.3补充说明一、不等重复时的方差分析第i 次处理（第i个水平）做了n i次观察（i=1，2，a）（重复了ni次）总观察次数一、不等重复时的方差分析第i次处理（第i个水平）二、方差分析应具备的条件1线性可加性 2正态性 3方差齐性 二、方差分析应具备的条件1线性可加性三、方差齐性检验统计量 其中 三、方差齐性检验统计量其中三、方差齐性检验当各处理样本含量相同时三、方差齐性检验当各处理样本含量相同时证：证：第8章结束第8章结束
