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第九章雙因素和多因素方差分析第1頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握:兩因素交叉分組(有重復(fù)觀察值、無(wú)重復(fù)觀察值)資料的方差分析方法。熟悉:多因素試驗(yàn)線性模型和不同變異來(lái)源期望均方構(gòu)成。了解:缺失數(shù)據(jù)的估計(jì)原理及方差分析方法。第2頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一講授內(nèi)容第一節(jié)雙因素方差分析概述第二節(jié)不同實(shí)驗(yàn)類型的雙因素方差分析第三節(jié)多因素試驗(yàn)的方差分析第四節(jié)缺失數(shù)據(jù)的估計(jì)第五節(jié)數(shù)據(jù)變換第3頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一第一節(jié)雙因素方差分析概述一、雙因素試驗(yàn)匯中的幾個(gè)基本概念1、主效應(yīng)(maineffect):各實(shí)驗(yàn)因素相對(duì)獨(dú)立的效應(yīng),該效應(yīng)水平的改變會(huì)造成因素效應(yīng)的改變,如包裝方式對(duì)果汁銷售量的影響。2、互作效應(yīng)(interaction):兩個(gè)或多個(gè)實(shí)驗(yàn)因素的相互作用而產(chǎn)生的效應(yīng)。第4頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一3、無(wú)交互作用的雙因素方差分析或無(wú)重復(fù)雙因素方差分析(Two-factorwithoutreplication):兩個(gè)因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果。兩個(gè)因素對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的影響。4、有交互作用的雙因素方差分析或可重復(fù)雙因素方差分析(Two-factorwithreplication):如果兩個(gè)因素對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的單獨(dú)影響外,兩個(gè)因素的搭配還會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生一種新的影響。第5頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一二、雙因素交叉分組試驗(yàn)設(shè)計(jì)的描述(一)雙因素試驗(yàn)的數(shù)據(jù)描述(二)觀測(cè)值的描述(三)平方和與自由度的分解(四)平方和的簡(jiǎn)便計(jì)算公式(五)各項(xiàng)均方的計(jì)算第6頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一(一)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的描述第7頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一(二)觀測(cè)值的描述對(duì)于上表中的每一個(gè)觀測(cè)值可用線性統(tǒng)計(jì)模型描述第8頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一(三)平方和與自由度的分解1、平方和的分解總平方和SST被分解為A因素所引起的平方和SSA、B因素所引起的平方和SSB、AB交互作用所引起的平方和SSAB、誤差平方和SSe第9頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一A因素誤差平方和B因素誤差平方和AB交互作用誤差平方和隨機(jī)誤差項(xiàng)平方和第10頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一2、平方和的分解與平方和相應(yīng)的自由度分別為:總自由度:dfT=abn-1A因素處理間自由度:dfA=a-1B因素處理間自由度:dfB=b-1交互作用自由度:dfAB=(a-1)(b-1)處理內(nèi)自由度:dfe=ab(n-1)dfT=dfA+dfB+dfAB+dfe第11頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一(四)平方和的簡(jiǎn)便計(jì)算方式第12頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一(五)各項(xiàng)均方的計(jì)算第13頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一第二節(jié)不同實(shí)驗(yàn)類型的雙因素方差分析一、固定模型(一)重復(fù)試驗(yàn)時(shí)的雙因素方差分析1、觀察值的線性統(tǒng)計(jì)模型2、提出假設(shè)第14頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一3、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算在F檢驗(yàn)時(shí),A因素、B因素和互作效應(yīng)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量均以MSe做分母:FA=MSA/MSeFB=MSB/MSeFAB=MSAB/MSe

用F分布的上尾檢驗(yàn),拒絕域?yàn)镕>Fα4、均方期望第15頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一(二)無(wú)重復(fù)實(shí)驗(yàn)時(shí)的雙因素方差分析1、觀測(cè)值的描述2、提出假設(shè)第16頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一3、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算在F檢驗(yàn)時(shí),A因素、B因素的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量均以MSe做分母

FA=MSA/MSeFB=MSB/MSe

用F分布的上尾檢驗(yàn),拒絕域?yàn)镕>Fα第17頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一(三)交互作用的判斷Tukey提供的方法進(jìn)行因素間是否存在交互作用的判斷P150第18頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一二、隨機(jī)模型1、觀察值的線性統(tǒng)計(jì)模型2、提出假設(shè)第19頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一3、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算在F檢驗(yàn)時(shí),A因素、B因素主效應(yīng)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是以MSAB做分母;互作效應(yīng)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量以MSe做分母

FA=MSA/MSABFB=MSB/MABFAB=MSAB/MSe

用F分布的上尾檢驗(yàn),拒絕域?yàn)镕>Fα

注意:檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的分母與統(tǒng)計(jì)量的第二自由度與固定效應(yīng)不同第20頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一4、均方期望第21頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一三、混合模型(以A為固定因素、B為隨機(jī)因素為例)在混合模型中,A、B因素的效應(yīng)為非可加性,為固定效應(yīng),為隨機(jī)效應(yīng)對(duì)A做檢驗(yàn)時(shí)用隨機(jī)模型,對(duì)B及AB交互效應(yīng)做檢驗(yàn)時(shí)用固定模型。P177第22頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一例1:隨機(jī)選擇4個(gè)小麥品種,施以三種肥料,小區(qū)產(chǎn)量列于下表,該問(wèn)題屬于哪種模型?從方差分析的結(jié)果可得出什么結(jié)論?肥料種類小麥品種不同條件下小區(qū)產(chǎn)量/kg(NH4)2SO4NH4NO3Ca(NO3)2121.118.019.4224.022.021.7314.213.312.3431.531.427.5第23頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一題解解:本題影響產(chǎn)量的因素包括肥料種類和小麥品種。該問(wèn)題屬于混合模型中無(wú)重復(fù)的兩因素分組交叉分析。肥料種類小麥品種不同條件下小區(qū)產(chǎn)量/kg(NH4)2SO4NH4NO3Ca(NO3)2121.118.019.419.5224.022.021.722.57314.213.312.313.27431.531.427.530.1322.721.1820.23第24頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一變差來(lái)源平方和自由度均方統(tǒng)計(jì)量F小麥品種442.173147.39115.02**肥料種類12.4726.244.87誤差7.6961.28

總和462.3311

小麥品種間差異極顯著,肥料間無(wú)顯著差異。

第25頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一例2:用兩種不同的飼料添加劑A和B,以不同比例搭配飼養(yǎng)大白鼠,每一種飼料添加劑取4個(gè)水平,每一處理設(shè)兩個(gè)重復(fù)。大白鼠增重結(jié)果列于下表。請(qǐng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并回答下列問(wèn)題。添加劑B添加劑A不同條件下大白鼠增量/g1234132,3628,2218,1623,21226,2429,3327,2317,19333,3930,2433,3723,27439,4331,3528,32`36,34第26頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一該實(shí)驗(yàn)有可能屬于哪幾種模型?前提是什么?如果認(rèn)為是隨機(jī)模型,設(shè)置重復(fù)與不設(shè)重復(fù)對(duì)分析結(jié)果有無(wú)影響?若實(shí)驗(yàn)本身是固定模型,但分析時(shí)誤認(rèn)為隨機(jī)模型,對(duì)結(jié)論有何影響?若不設(shè)重復(fù),又有何影響?第27頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一題解:(1)該實(shí)驗(yàn)可能屬于固定模型、隨機(jī)模型、混合模型。取決于添加劑本身的性質(zhì),即添加劑的效果能否嚴(yán)格重復(fù)。(2)分析:固定模型下:ajaiB123413425172224.522531251824.7533627352530.7544133303534.75342926.752528.69第28頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一變差來(lái)源平方和自由度均方統(tǒng)計(jì)量FA592.3753197.45824.68**B365.3753121.79215.22**AB425.125947.2365.904**誤差128168總和1510.87531查F分布表:所以FA、FB、FC均達(dá)極顯著,所以大白鼠增重與添加劑A、B及其交互作用都有顯著關(guān)系。第29頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一隨機(jī)模型下:查F分布表:FA顯著但未達(dá)極顯著,F(xiàn)B不顯著,F(xiàn)AB極顯著。所以大白鼠增重與A、AB的交互作用有顯著關(guān)系。綜合上面可知,隨機(jī)模型和固定模型對(duì)主效應(yīng)的認(rèn)識(shí)不同;若不設(shè)重復(fù),對(duì)固定模型,統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)無(wú)法進(jìn)行。第30頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一第三節(jié)多因素試驗(yàn)的方差分析一、觀測(cè)值的描述假設(shè)在一個(gè)試驗(yàn)中,A因素有a個(gè)水平,B因素有b個(gè)水平,C因素有c個(gè)水平,每個(gè)因素有n次重復(fù),那么觀測(cè)值的線性統(tǒng)計(jì)模型為

第31頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一A1A2A3B1B2B3A1A2A3B2B3B1

(a)無(wú)交互效應(yīng)(b)有交互效應(yīng)

圖中每條曲線代表B因素的一個(gè)水平。若各曲線平行或近似平行,可認(rèn)為無(wú)交互效應(yīng),否則為有交互效應(yīng)。以上只是一種直觀的判斷,在多因素方差分析的過(guò)程中,我們對(duì)交互作用的有無(wú)也可進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。

交互效應(yīng)第32頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一H01:i=0,i=1,2,……aH02:βj=0,j=1,2,……bH03:()ij=0,i=1,2,……a,j=1,2,……b備擇假設(shè)為:HA:上述各參數(shù)中至少有一個(gè)不為0。(這實(shí)際上是三個(gè)備擇假設(shè)。)

零假設(shè)第33頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一方差分析的基本思想仍是總變差分解:即: SST=SSA+SSB+SSAB+SSe自由度:abn-1a-1b-1(a-1)(b-1)ab(n-1)總變差分解第34頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一均方數(shù)學(xué)期望

第35頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一

檢驗(yàn)兩個(gè)主效應(yīng)及一個(gè)交互效應(yīng)的下述三個(gè)統(tǒng)計(jì)量中,分母全部采用MSe即可。檢驗(yàn)H01,H02,H03的統(tǒng)計(jì)量分別為:

檢驗(yàn)H01,H02,H03的統(tǒng)計(jì)量

從前述的各均方期望可知,只有當(dāng)各H0成立時(shí),上述三個(gè)分子才是2的無(wú)偏估計(jì)量,此時(shí)各統(tǒng)計(jì)量均服從F分布;若某個(gè)H0不成立,則相應(yīng)的分子將有偏大的趨勢(shì),從而使對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量也有偏大的趨勢(shì),因此可用F分布上單尾分位數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。

第36頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一各效應(yīng)的估計(jì)值

其中i=1,2……a,j=1,2,……b。第37頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一計(jì)算公式第38頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一計(jì)算排列如下表:表中最下一行是各列的平均,最右一列是各行的平均

計(jì)算步驟第39頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一變差來(lái)源平方和自由度均方統(tǒng)計(jì)量F主效應(yīng)A主效應(yīng)B交互效應(yīng)AB誤差

總和

方差分析表第40頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一

把計(jì)算所得結(jié)果填入上表后,再根據(jù)各F統(tǒng)計(jì)量的自由度查出其F0.95及F0.99分位數(shù),并將F計(jì)算值與相應(yīng)分位數(shù)相比,大于F0.95則在統(tǒng)計(jì)量F右上角標(biāo)一個(gè)“*”號(hào);大于F0.99則再加一個(gè)“*”號(hào)。最后用一句話對(duì)上述方差分析的結(jié)果加以總結(jié),即哪些主效應(yīng)或交互效應(yīng)達(dá)到顯著或極顯著水平,哪些不顯著

F測(cè)驗(yàn)第41頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一

如果MSAB小于或約等于MSe,即FAB小于或約等于1,說(shuō)明此時(shí)交互作用不存在,在這種情況下也可把MSAB和MSe合并在一起(即把平方和和自由度都合并)作為σ2的估計(jì)量,這樣可以提高檢驗(yàn)的精確度。具體計(jì)算公式如下

交互作用不存在

然后可用作統(tǒng)計(jì)量FA和FB的分母,對(duì)兩個(gè)主效應(yīng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。注意查表時(shí)分母自由度要相應(yīng)改變。

第42頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一原料種類(A)溫度(B)30℃35℃40℃1414923251113252462226182475950404338333682214183355350433847445533262930例3選擇最適發(fā)酵條件

第43頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一

本題中顯然溫度是一個(gè)因素,原料種類是另一個(gè)因素。這兩個(gè)因素各有三個(gè)水平。由于它們的影響都是可控制、可重復(fù)的,因此都是固定因素。在同樣溫度、原料下所做的幾次實(shí)驗(yàn)應(yīng)視為重復(fù),它們之間的差異是由隨機(jī)誤差所造成的。固定因素第44頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一ji123134.518.251823.5824937.515.534345.25462739.42

42.9233.9220.12

各處理平均數(shù)

第45頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一發(fā)酵實(shí)驗(yàn)方差分析表

變差來(lái)源平方和自由度均方F原料A溫度BAB誤差1554.183150.50808.821656.5022427777.091575.25202.2161.3512.67**25.68**3.30*總和7170.0035

第46頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一查F分布表,得:F0.95(2,27)≈F0.95(2,30)=3.316,F0.99(2,27)≈F0.99(2,30)=5.390,F0.95(4,27)≈F0.95(4,30)=2.690,F0.99(4,27)≈F0.99(4,30)=4.018,∴FA,FB均達(dá)極顯著,標(biāo)上“**”,F(xiàn)AB只達(dá)顯著,標(biāo)上“*”。因此酒精產(chǎn)量不僅與原料和溫度的關(guān)系極顯著,與它們的交互作用也有顯著關(guān)系。即對(duì)不同原料應(yīng)選用不同的發(fā)酵溫度。

F測(cè)驗(yàn)第47頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一

在固定效應(yīng)模型中,若各F統(tǒng)計(jì)量有達(dá)到顯著或極顯著水平時(shí),常常還需要在各處理間進(jìn)行多重比較,以選出所需要的條件組合。各處理間進(jìn)行多重比較

如果有交互作用存在,則一般需要把所有ab個(gè)水平組合放在一起比。比較的方法仍與單因素方差分析相同,最常用Duncan法。

第48頁(yè),共54頁(yè),2023年,2月20日,星期一

當(dāng)交互作用存在時(shí),對(duì)固定模型若不設(shè)置重復(fù),則無(wú)法把SSAB與SSe分開(kāi),這樣將無(wú)法進(jìn)行任何統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。因此在固定模型中有交互作用時(shí),不設(shè)置重復(fù)的試驗(yàn)是無(wú)意義時(shí)。對(duì)固定模型來(lái)說(shuō),結(jié)論只能適用于參加實(shí)驗(yàn)的幾個(gè)水平,不能

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