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它是什么: 方差分析(方差),是一个实验的设计技术,在一个变量的数目在同一时间看。它是用来帮助确定哪些研究中的变量在统计上有一个过程的输出产生重大影响。它使用的计算程序,分配过程中的变异量,并确定是否有显着或由随机噪声引起的。它细分到有意义的组成与变化相关的具体来源,以检验对模型的参数假设或估计方差分量的部分数据集总变异。在实践中,有几种类型的方差分析对治疗的多少而定,并应用到他们在实验对象的方法:

  • 单向(或单因子)方差分析:从测试的假设,即两个或更多样本的手段是平等的(从具有相同的平均人口画)。学生t -检验其实是一个单向的特定应用方差分析(2组)相比,在相同的结论的结果。单向方差分析是用于测试的两个或更多的独立团体的差异。通常情况下,然而,单向方差分析是用于测试至少有三个群体之间的分歧,因为这两个组的情况下,可以覆盖一个T -考验。当只有两个方法来比较,t检验和F检验是等价的;方差分析和t之间的关系是由F = t2中给出。
  • 双向(或两个因素)方差分析:同时从两个或多个测试组的假设,即两个变量是指(“因素”)是相等的(从具有相同的平均人口画),例如:之间的控制和实验明显差异。不包括超过一组样品。该测试允许发表评论必须作出有关因素之间的相互作用以及群体之间。
  • 重复测量方差分析:当用一个随机抽样的成员在不同条件下测量。由于样品暴露于每个条件下,因变量测量是重复的。使用标准方差是不恰当的,因为它没有考虑到重复测量之间的相关性,侵犯了独立的假设。

为什么使用它: 分析了在过程变量的水平或产品产量的影响预定的变化。方差分析可以比较两个或更多,而不是在需要时其他模型组。

凡使用它:

  • 一个标准的双因素方差分析的格式是用于分析测量系统。
  • 因子变异数分析提供样品和评估师之间的互动信息。
  • 有了变异数分析,我们可以改变的样本数量,评估师,审判,甚至是测量设备的数量来得到一个测量系统中的变化更加准确的认识。
  • 因子变异数分析使我们能够得到一个准确的估计差异。
  • 方差分析技术是破坏性的分析测试测量的首选方法。

当使用它: 为了帮助确定是否有一个变数是在统计上有重大影响的实验过程的输出。

如何使用它: 有三种模式等概念类:

  • 固定效应模型假定数据来从正常人群可能会有不同的手段只。 (模式1)固定效应的方差分析模型适用的情况,其中一些治疗方法,适用于实验者的实验对象,看看反应变量值的变化。这使实验者对响应变量的估计值范围的治疗,将会使整个人口。
  • 随机效应模型假设数据描述的那些受限制的等级层次不同人群的差别。 (模式2)随机效应模型时使用的治疗方法是不固定的。当发生这种情况的各种治疗方法(也称为因素的水平)是从一个较大的人口进行采样。由于本身是随机变量处理,一些假设和治疗方法的对比不同方差模型1。
  • 混合效应模型描述的情况下固定和随机效应的存在。 (模式3)

重要事项: 方差是一个参数测试,假定数据分析:

  1. 是连续的,间隔数据,包括整个人口或人口随机抽取。
  2. 独立的案件
  3. 有一个正常的分布。从正态分布适度离境并没有太大的干扰方差分析的结果,特别是样本量的增加。数据集在高度倾斜的结果不准确的结论。
  4. 这些组织是相互独立的。
  5. 两组的差异应该是相似的。
  6. 双向方差分析,样本大小的群体是相等(单向方差分析,样本大小不必相同,但不应该有所不同群体之间的巨大)。

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  单向方差分析模板
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  随机区组设计方差分析模板
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Randomized Block Design ANOVA Template
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