方差 s=[(x1-x)^2 +(x2-x)^2 +.(xn-x)^2]/n (x为平均数)
1、方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数,用字母D表示。在概率论和数理统计中,方差(Variance)用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。在许多实际问题中,研究随机变量和均值之间的偏离程度有着重要意义。
其中,x表示样本的平均数,n表示样本的数量,xi表示个体,而s^2就表示方差。
总方差=组内方差+组间方差
组间方差的计算方法:先求各组平均值,再算其方差
组内方差=从方差-组间方差
标准差(Standard Deviation) ,中文环境中又常称均方差,但不同于均方误差(mean squared error,均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数,也即误差平方和的平均数,计算公式形式上接近方差,它的开方叫均方根误差,均方根误差才和标准差形式上接近),标准差是离均差平方和平均后的方根,用σ表示。假设有一组数值X1,X2,X3,......XN(皆为实数),其平均值(算术平均值)为μ。
单因素方差分析,组内误差越大组间误差越小,对。
方差分析中,组内差异变大,代表误差项变大(偶然误差),即为公式分母项变大,最终F值变小。由于处理造成的数据变化在数据总变化中的比例缩小,使处理效应模糊,结果的显著性变得低,如果低于α显著水平,不能拒绝Hο虚无假设,即处理不存在效应或者处理效应不够显著。
F统计量检验
只能告诉在比较的各组(比如三组)平均数中是否至少在两个组之间有显著差异性存在,但是不能告诉我们显著差异性具体表现在哪个或哪些成对组之间。因此,当方差分析发现不同组之间有显著性差异时,如果想要准确知道显著性差异的位置,就需要利用事后多重比较。
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