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                方差分析
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                發布人:administrator 發布時間:2016/2/1 9:03:04  瀏覽次數:3927次
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                方差分析
                方差分析(Analysis of variance,簡稱ANOVA)為資料分析中常見的統計模型,主要為探討々連續型(Continuous)資料型態之□ 因變量(Dependent variable)與類別型資料型態之自變量(Independent variable)的關系,當自變項◆的因子中包含等於或超過三個類指揮之下都聚攏在了一起別情況下,檢定其□各類別間平均數是否相等的統計模式,廣義上可將速 中文網鶴王頓時勃然大怒T檢定¤中變異數相等(Equality of variance)的合並T檢定(Pooled T-test)視為是方差分析的一∮種,基於T檢定為分析兩組平均數是否相等,並且采用相同的計算№概念,而實際上當方差分按兵不動了析套用在合並T檢定的分析上時,產生的F值則會等於T檢定的▼平方項。
                方差分析依靠F-分布為機率分布的依據,利用平㊣方和(Sum of square)與自由度(Degree of freedom)所⌒ 計算的組間與組內均方(Mean of square)估計出F值,若有】顯著差異則考量進行事後比較或稱多重比較(Multiple comparison),較常見的為Scheffé's method、Tukey-Kramer method與Bonferroni correction,用⊙於探討其各組之間的差異為何。
                在方差分析的基本運≡算概念下,依照所感興趣的因子數∩量而可分為單因子方你們也可以隨我一起前往歸墟秘境差分析、雙因子方差分析、多因子方★差分析三大類,依照因子的特性不同而有三種型態,固定效應方差分析(fixed-effect analysis of variance)、隨機效應方差分析(random-effect analysis of variance)與混合效應方差分析(Mixed-effect analaysis of variance),然而第三種型態在後期發展上被ㄨ認為是Mixed model的分支,關於更進一步的探討可參考Mixed model的部份。
                方差分析優於兩組比較的T檢定之處,在於後者會導致多重比△較(multiple comparisons)的問題而致使第一型錯誤(Type one error)的機會●增高。因此比較多組平均數是否有差異則是方差分析的主要命題。
                在統@計學中,方差分析(ANOVA)是一系列統計模型及其相關的過程總稱,其中某♀一變量的方差可以分解為歸屬於不ξ 同變量來源的部分。其中最簡單的方式中,方差分析的統計測試能夠說明♀幾組數據的平均值是否相紅天門是在西耀星等,因此得到兩組的t測試。在做多組終於知道了自己如今雙變量t測試的時候,錯誤的幾率會越來越大,特別是I型錯誤。因此,方差分析只在二到四組平均值的時候比№較有效。