双因素方差分析步骤 |
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一、双因素方差分析基本概念 当方差分析涉及两个分类试验因素对试验指标的影响差异性时,则可称为双因素方差分析。如要检验不用地区的不同品牌商品的市场销售潜力是否相等,或要检验不同区域不同品牌连锁店的服务消费者认可度是否相等,两个例子中均涉及“区域”、“品牌”两个因素,故其属于双因素方差分析。根据两种因素间是否存在交互作用,可以分为有交互作用的双因素方差分析和无交互作用的方差分析。基于教学目标需要,本章只介绍无交互作用的双因素方差分析。 二、问题描述 在双因素分析中,所考虑的因素有两个,各因素又包含若干种水平,而不同水平之间有可能存在系统性差异,只是需要通过检验才能验证这种系统差异是否确实存在。在检验过程中,需要分析两种因素下的不同水平间的差异是否显著存在。 例 5.4 设有 n 个工人使用 m 台机器生产同一种产品,记录每个工人使用每台机器的日产量。那么不同工人之间的生产能力是否有差异,不同机器之间的生产性能是否有差异,需要进行检验,这里所要分析的因素既包括“工人”,也包括“机器”。 例 5.5 灯泡厂在 3 个不同技术员操作下,用 4 种不同配料方案制成的灯丝生产了 4 批灯泡,那么不同技术员之间的技术是否有差异,不同配料方案之间的性能是否有差异,需要进行检验,这里所要分析的因素既包括“技术员”,也包括“配料方案”。 为分析需要,在双因素方差分析中,用A表示因素1,用B表示因素2,A因素的k个水平(总体)分别用A1,A2,…,Ak表示,B 因素的 r 个水平(总体)分别用B1,B2,…,Br表示,每个观测值用 xij(i =1,2,…,k; j =1,2,…,r )表示,即 xij表示 A 因素第 i 个水平(总体)和 B 因素第j个水平所组合成的k×r个总体中抽取的样本量为1的样本观测值。 三、分析步骤 第一步,提出假设。 对A因素提出的假设为 H:μ1=μ2=…=μk(假设A因素各水平间没有显著差异,也即A因素对试验指标无显著影响) H1:μi不全相等(i=1,2,…,k)(假设A因素各水平间有显著差异,也即A因素对试验指标有显著影响) 对B因素提出的假设为 H:μ1=μ2=…=μr(假设B因素各水平间没有显著差异,也即B因素对试验指标无显著影响) H1:μi不全相等(i=1,2,…,r)(假设B因素各水平间有显著差异,也即B因素对试验指标有显著影响) 第二步,构造统计量。 计算各误差平方和。 总平方和: 组间平方和: 组内平方和: 第三步,计算统计量。 ST的自由度为kr-1;SA的自由度为k-1,其中k为因素水平的个数;SB的自由度为r-1;SE的自由度为(k-1)(r-1)。 第四步,统计决策。 根据给定的显著性水平 aα,在 F 分布表中可得临界值 Fα(k−1,(k−1)(r−1)) 和Fα(r−1,(k−1)(r−1))。 若FA>Fα(k−1,(k−1)(r−1)) ,则拒绝原假设,表明 A 因素各水平之间存在显著差异,也即A因素对试验指标有显著影响。 若FAFα(r−1,(k−1)(r−1)) ,则拒绝原假设,表明 B 因素各水平之间存在显著差异,也即B因素对试验指标有显著影响。 若FB |
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