單因素方差分析-ESG跨境

單因素方差分析

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2022-05-26
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單因素方差分析單因素方差分析單因素方差分析(One Way ANOVA) 什么是單因素方差分析單因素方差分析是指對單因素試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,檢驗(yàn)因素對試驗(yàn)結(jié)果有無顯著性影響的方法。單因素方差分析是兩個(gè)樣本平均數(shù)比較的引伸,它是用來檢驗(yàn)多個(gè)平均數(shù)之間的差異,從而確定因素對試驗(yàn)結(jié)果有無顯著性影響的一種統(tǒng)計(jì)方法。單因素方差分析......

單因素方差分析




單因素方差分析

單因素方差分析(One Way ANOVA)

什么是單因素方差分析

單因素方差分析是指對單因素試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,檢驗(yàn)因素對試驗(yàn)結(jié)果有無顯著性影響的方法。

單因素方差分析是兩個(gè)樣本平均數(shù)比較的引伸,它是用來檢驗(yàn)多個(gè)平均數(shù)之間的差異,從而確定因素對試驗(yàn)結(jié)果有無顯著性影響的一種統(tǒng)計(jì)方法。

單因素方差分析相關(guān)概念

單因素方差分析示例

例如,將抗生素注入人體會產(chǎn)生抗生素與血漿蛋白質(zhì)結(jié)合的現(xiàn)象,以致減少了藥效。下表列出了5種常用的抗生素注入到牛的體內(nèi)時(shí),抗生素與血漿蛋白質(zhì)結(jié)合的百分比。現(xiàn)需要在顯著性水平α = 0.05下檢驗(yàn)這些百分比的均值有無顯著的差異。設(shè)各總體服從正態(tài)分布,且方差相同。

青霉素四環(huán)素鏈霉素紅霉素氯霉素29.627.35.821.629.224.332.66.217.432.828.530.811.018.325.032.034.88.319.024.2

在這里,試驗(yàn)的指標(biāo)是抗生素與血漿蛋白質(zhì)結(jié)合的百分比,抗生素為因素,不同的5種抗生素就是這個(gè)因素的五個(gè)不同的水平。假定除抗生素這一因素外,其余的一切條件都相同。這就是單因素試驗(yàn)。試驗(yàn)的目的是要考察這些抗生素與血漿蛋白質(zhì)結(jié)合的百分比的均值有無顯著的差異。即考察抗生素這一因素對這些百分比有無顯著影響。這就是一個(gè)典型的單因素試驗(yàn)的方差分析問題。

與通常的統(tǒng)計(jì)推斷問題一樣,方差分析的任務(wù)也是先根據(jù)實(shí)際情況提出原假設(shè)H0與備擇假設(shè)H1,然后尋找適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。本節(jié)將借用上面的實(shí)例來討論單因素試驗(yàn)的方差分析問題。

在上例中,因素A(即抗生素)有s(=5)個(gè)水平,在每一個(gè)水平下進(jìn)行了nj = 4次獨(dú)立試驗(yàn),得到如上表所示的結(jié)果。這些結(jié)果是一個(gè)隨機(jī)變量。表中的數(shù)據(jù)可以看成來自s個(gè)不同總體(每個(gè)水平對應(yīng)一個(gè)總體)的樣本值,將各個(gè)總體的均值依次記為,則按題意需檢驗(yàn)假設(shè)

不全相等

為了便于討論,現(xiàn)在引入總平均μ

其中:

再引入水平Aj的效應(yīng)δj

顯然有,δj表示水平Aj下的總體平均值與總平均的差異。

利用這些記號,本例的假設(shè)就等價(jià)于假設(shè)

不全為零

因此,單因素方差分析的任務(wù)就是檢驗(yàn)s個(gè)總體的均值μj是否相等,也就等價(jià)于檢驗(yàn)各水平Aj的效應(yīng)δj是否都等于零。

2. 檢驗(yàn)所需的統(tǒng)計(jì)量

假設(shè)各總體服從正態(tài)分布,且方差相同,即假定各個(gè)水平下的樣本來自正態(tài)總體N(μj,σ),μj與σ未知,且設(shè)不同水平Aj下的樣本之間相互獨(dú)立,則單因素方差分析所需的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量可以從總平方和的分解導(dǎo)出來。下面先引入:

水平Aj下的樣本平均值:

數(shù)據(jù)的總平均:

總平方和:

總平方和ST反映了全部試驗(yàn)數(shù)據(jù)之間的差異,因此ST又稱為總變差。將其分解為

ST = SE + SA

其中:

上述SE的各項(xiàng)表示了在水平Aj下,樣本觀察值與樣本均值的差異,這是由隨機(jī)誤差所引起的,因此SE叫做誤差平方和。SA的各項(xiàng)表示了在水平Aj下的樣本平均值與數(shù)據(jù)總平均的差異,這是由水平Aj以及隨機(jī)誤差所引起的,因此SA叫做因素A的效應(yīng)平方和。

可以證明SA與SE相互獨(dú)立,且當(dāng)為真時(shí),SA與SE分別服從自由度為s   1,n ? s的χ分布,即

SA / σ?χ(s ? 1)

SE / σ?χ(n ? s)

于是,當(dāng)為真時(shí)

這就是單因素方差分析所需的服從F分布的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。

3. 假設(shè)檢驗(yàn)的拒絕域

通過上面的分析可得,在顯著性水平α下,本檢驗(yàn)問題的拒絕域?yàn)?/p>

為了方便分析比較,通常將上述分析結(jié)果編排成如下表所示的方差分析表。表中的分別稱為SA,SE的均方。

方差來源 平方和自由度均方F比因素ASAs ? 1誤差SEn ? s總和STn ? 1
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