导图社区 医学统计学——方差分析F检验
医学统计学——方差分析F检验的思维导图,方差分析应用条件:各样本相互独立,服从正态分布且方差相同。
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这是一篇关于血液循环(1)的思维导图,主要包含概述、心脏的泵血功能、电活动和生理特性等。
这是一篇关于血液循环(2)的思维导图,主要包含血管生理、心血管活动的调节、器官循环等。
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方差分析/F检验
基本思想
变异的分解:将全部观测值的总变异按影响因素分解为相应的若干部分变异 用于推断多个总体均数有无差异
变异分解:总变异=变异来源1+变异来源2+┅┅+变异来源k+ ┅┅+误差
将所研究的对象分为多个处理组,施加不同的干预 施加的干预称为处理因素,处理因素至少有两个水平
t检验:2个样本均数比较 F检验:多于2组样本均数比较
若多次重复使用t-test ,将多个样本均数的同时比较转变为两个样本均数的多次比较,会增大犯第Ⅰ类错误的概率,且脱离了原先的实验设计
条件
随机性:各样本是随机样本 独立性:各样本是相互独立的样本 正态性:各样本来自正态分布总体 方差齐性:相互比较的各处理组样本的总体方差相等,即方差齐
完全随机设计的方差分析
是一种将同质实验对象随机分配到不同处理组的单因素设计方法 通过对处理因素不同水平组间均值的比较,推断该处理因素不同水平之间总体均值是否不同
总变异:全部测量值Xij与总均数间的差异
组间变异:各组的均数与总均数间的差异 SS组间反映了各组均数间的变异程度 组间变异=①随机误差+②处理因素效应
组内变异:每组的测量值Xij与该组均数的差异
F 值大于1并且 P<α,则按 α 水准拒绝 H0,表明有随机波动之外的处理因素造成了均值的差异
随机区组设计的方差分析
又称为配伍组设计 先将受试对象按条件相同或相近组成 m 个区组(或称配伍组),每个区组中有 k 个受试对象,再将其随机地分到 k 个处理组中
多个样本均数的两两比较
如果需要进行多次t检验,Ⅰ类错误的概率明显增加
SNK-q检验:任意两两组间均数均进行比较,各比较组样本含量可不相等;对同一样本数据有可能与方差分析的结果并不一致
方差齐性检验
方差分析应用条件:各样本相互独立,服从正态分布且方差相同