偶看新闻乐嘉刘国梁:方差分析图集t检验、卡方检验、F检验、方差分析
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方差分析图集t检验、卡方检验、F检验、方差分析
2010-10-20 02:38 来源：admin方差阐发 用方差阐发比力多个样本均数,可有用地节制熬头类纰缪2010年01月28日 t查验有单样本t查验，交尾t查验以及两样本t查验 单样本t查验：是用样本均数代表的未知总体均数以及已 ...
方差阐发
用方差阐发比力多个样本均数,可有用地节制熬头类纰缪2010年01月28日
t查验有单样本t查验，交尾t查验以及两样本t查验
单样本t查验：是用样本均数代表的未知总体均数以及已经知总体均数举行比力，来不雅察此组样本与总体的差异性
交尾t查验：是接纳交尾预设要领不雅察以下几种景象，1，两个同质受试对于象别离接管两种差别的措置惩罚；2,统一受试对于象接管两种差别的措置惩罚；3，统一受试对于象措置惩罚先后
F查验又叫方差齐性查验在两样本t查验中要用到F查验
从两研究总体中RAND抽抽样本，要对于这两个样本举行比力的时辰，起首要判断两总体方差是不是不异，即方差齐性若两总体方差相称，则直接用t查验，若不等于，可接纳t'查验或者变量变换或者秩以及查验等要领
此中要判断两总体方差是不是相称，就能够用F查验
简略的说就是 查验两个样本的 方差是不是有显著性差异 这是选择何种T查验（等方差双样本查验，异方差双样本查验）的前提早提
在t查验中，要是是比力大于小于什么的的就用单侧查验，等于什么的的不懂的题目就用两侧查验
卡方查验
是对于两个或者两个以上率（组成比）举行比力的计数要领，在临床以及医学实验中应用十分广泛，出格是临床科学研究中很多资料是记数资料，就需要用到卡方查验方差阐发(analysis of variance,ANOVA)由英国计数学家R.A.Fisher起首提出，以F定名其计数量，故方差阐发又称F查验
其目的是揣度两组或者多组资料的总体均数是不是不异，查验两个或者多个样本均数的差异是不是有计数学意义咱们要进修的首要内部实质意义包孕
单因素方差阐发即纯粹RAND预设或者成组预设的方差阐发（one-way ANOVA）：
用场：用于纯粹RAND预设的多个样本均数间的比力，其计数揣度是揣度各样本所代表的各总体均数是不是相称纯粹RAND预设（completely random design）不思量个别差异的影响，仅关于1个措置惩罚因素，但可以有两个或者多个程度，以是亦称单因素实验预设在实验研究中按RAND化原则将受试对于象RAND分配到1个措置惩罚因素的多个程度中去，之后不雅察各组的实验效应；在不雅察研究（查询拜访）中按某个研究因素的差别程度分组，比力该因素的效应
两因素方差阐发即配伍组预设的方差阐发（two-way ANOVA）：
用场：用于RAND区组预设的多个样本均数比力，其计数揣度是揣度各样本所代表的各总体均数是不是相称RAND区组预设思量了个别差异的影响，可阐发措置惩罚因素以及个别差异对于实验效应的影响，以是又称两因素实验预设，比纯粹RAND预设的查验效率高该预设是将受试对于象先按配比前提配成配伍组（如动物实验时，可按同窝别、同性别、身体的重量附近举行配伍），每个配伍组有3个或者3个以上受试对于象，再按RAND化原则别离将各配伍组中的受试对于象分配到各个措置惩罚组值当注重的是，统一受试对于象差别时间（或者部位）反复屡次丈量所获患上的资料称为反复丈量数值（repeated measurement data），对于该类资料不克不及应用RAND区组预设的两因素方差阐发举行措置惩罚，需用反复丈量数值的方差阐发
方差阐发的前提之一为方差齐，即各总体方差相称是以在方差阐发以前，应起首查验各样本的方差是不是具备齐性经常使用方差齐性查验（test for homogeneity of variance）揣度各总体方差是不是相称本节将先容多个样本的方差齐性查验，本法由Bartlett于1937年提出，称Bartlett法该查验要领所计较的计数量从命
漫衍
颠末方差阐发若拒绝了查验假定，只能申明多个样本总体均数不相称或者不全相称若要获患上各组均数间更具体的信息，应在方差阐发的根蒂根基长举行多个样本均数的两两比力
t检验、卡方检验、F检验、方差分析2009-06-17 07:06
t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。
单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。
配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。
F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。
从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。
简单的说就是 检验两个样本的 方差是否有显著性差异 这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。
在t检验中，如果是比较大于小于之类的就用单侧检验，等于之类的问题就用双侧检验。
卡方检验
是对两个或两个以上率（构成比）进行比较的统计方法，在临床和医学实验中应用十分广泛，特别是临床科研中许多资料是记数资料，就需要用到卡方检验。
方差分析
用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。方差分析(analysis of variance,ANOVA)由英国统计学家R.A.Fisher首先提出，以F命名其统计量，故方差分析又称F检验。
其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。我们要学习的主要内容包括
单因素方差分析即完全随机设计或成组设计的方差分析（one-way ANOVA）：
用途：用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。完全随机设计（completely random design）不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去，然后观察各组的试验效应；在观察研究（调查）中按某个研究因素的不同水平分组，比较该因素的效应。
两因素方差分析即配伍组设计的方差分析（two-way ANOVA）：
用途：用于随机区组设计的多个样本均数比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。随机区组设计考虑了个体差异的影响，可分析处理因素和个体差异对实验效应的影响，所以又称两因素实验设计，比完全随机设计的检验效率高。该设计是将受试对象先按配比条件配成配伍组（如动物实验时，可按同窝别、同性别、体重相近进行配伍），每个配伍组有三个或三个以上受试对象，再按随机化原则分别将各配伍组中的受试对象分配到各个处理组。值得注意的是，同一受试对象不同时间（或部位）重复多次测量所得到的资料称为重复测量数据（repeated measurement data），对该类资料不能应用随机区组设计的两因素方差分析进行处理，需用重复测量数据的方差分析。
方差分析的条件之一为方差齐，即各总体方差相等。因此在方差分析之前，应首先检验各样本的方差是否具有齐性。常用方差齐性检验（test for homogeneity of variance）推断各总体方差是否相等。本节将介绍多个样本的方差齐性检验，本法由Bartlett于1937年提出，称Bartlett法。该检验方法所计算的统计量服从分布。
经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等。若要得到各组均数间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均数的两两比较。