1樓：珠淚滴相思
1. 方銷清沒差分析的假定條件為：
1）各處理條件下的樣本是隨機的。
2）各處理條件下的樣本是相正猜互獨立的，否則可能出現無法解析的輸出結果。
3）各處理條件下的樣本分別來自正態分佈總體，否則使用非引數分析。
4）各處理條件下的樣本方差相同，即具有齊效性。
2. 方差分析的假設檢驗。
假設有k個樣本，如果原假設h0樣本均數都相同，k個樣本有共同的方差σ ，則k個樣本來自具有共同方差σ和相同均值的總體。
如果經過計算，組間均方遠遠大於組內均方，則推翻原假設，說明樣本來自不同的正態總體，說明處理造成均值的差異有統計意義。否則承認原假設，樣本來自相同總體，處理間無差異。虧納。
應用條件： 各樣本是相互獨立的隨機樣本 各樣本均來自正態分佈總體 3. 各樣本的總體方差相等，即具有方差齊性。
4.在不滿足正態性時可以用非引數檢驗。
2樓：網友
假設檢驗。hypothesis testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。具體作法是：
根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作h0；選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設h0成立時，其分滾如布為已知；由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平。
進行檢驗，作出拒絕或接受假設h0的判斷。常用的假設檢大巨集啟驗方法有u—檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗。
f—檢驗法，秩和檢驗。
等。1. 方差分析。
的假定條件為：
1）各處理條件下的樣本是隨機的。
2）各處理條件下的樣本是相互獨立的，否則可能出現無法絕配解析的輸出結果。
3）各處理條件下的樣本分別來自正態分佈。
總體，否則使用非引數分析。
4）各處理條件下的樣本方差相同，即具有齊效性。
3樓：網友
這個問題提得有點模糊，不知道是在anova中用到什麼hypothesis test還是用anova能做什麼假設檢驗，分述如下：
使用anova做檢驗。
1-way anova單因素李帆方差分析可以用來做兩個水平以上的單因子均值檢驗，前提是各水平來自正態總體並且等方差；
anova中經常用到的檢驗。
f方差檢驗：用因子(互動）效應的均方差與隨機誤差error之比來衡量因子效應是否顯著。
levene方差齊性檢驗：檢驗因子各水平是否等方差。
t檢驗：各個處理間的置信區間等。
tukey檢驗：均值多重比較時使用。
正態性檢驗：檢驗residual的正態性（樣本數少，通常檢驗所有樣本殘差的枯擾衫正沒腔態性）
統計學中方差分析和假設檢驗有什麼區別?
4樓：愛卡卡希圖
方差分析與假設檢驗的區別：1、運用領域不同，假設檢驗是推論統計中用於檢驗統計假設的一種方法。方差分析用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。
2、基本思想不同。假設檢驗的基本思想是小概率反證法思想。方差分析的基本思想是通過分析研究不同**的變異對總變異的貢獻大小，從而確定可控因素對研究結果影響力的大小。
方差分析技巧：
方差分析用於定類資料（x）與定量資料（y）之間的差異分析，例如研究三組學生（x）的智商平均值（y）是否有顯著差異。其中x的組別數量至少為2，也可以分析三個或三個以上組別的資料。在分析前首先需要按正確格式錄入、上傳才能得到有效的分析結果。
方差分析的四個假定都是什麼？
5樓：帳號已登出
ms是均方，ss是離均差平方和，f就是f統計量，df是自由度。
1、分析方法：
1）對成組設計的多個樣本均值比較，應採用完全隨機設計的方差分析，即單因素方差分析。
州畝鬥。2）對隨機區組設計的多個樣本均值比較，應採用配伍組設計的方差分析，即兩因素方差分析。
2、方差分析的假定條件為：
1）各處理條件下的樣本是隨機的。
2）各處理條件下的樣本是相互獨立的，否則可能出現無法解析的輸出結果。
3）各處理條件下的樣本分別來自正態分佈。
總體，否則使用非引數分析。
4）各處理條件下的樣本方差。
相同，即具有齊效性。
方差分析是檢驗什麼的?
6樓：汽車之路
方差分析是處理多個平均數是否相等的一種假設檢驗方法，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。
方差分析的目的是通過資料分析找出對該事物有顯著影響的因素，各因素之間的互動作用，以及顯著影響因素的最佳水平等。
方差分析的基本思想是把全部觀察值間的變異按設計和需要分解成兩個或多個組成部分，然後將各個部分的變異與隨機誤差進行比較，以判斷各部分的變異是否具有統計學意義。
7樓：秒懂百科精選
方差分析：用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。
怎樣做方差分析及顯著性檢驗啊！
8樓：冰水緣
這一堆資料你自己看著不亂麼？好歹你也換個行。
麻煩你用excel**發到我郵箱，我分析一下。
方差分析與方差檢驗有什麼區別與聯絡？
9樓：花櫻童話
區別：方差分析又稱「 變異數分析」，是發明的，用於兩個及兩個以上 樣本滾基均數差別的顯著性檢驗。t檢驗主要用於樣本含量較小（例如n<30）， 總體標準差σ未知的 正態分佈資料。
弊大t檢驗只能用於兩樣本均數及樣本均數與總體均數之間的比較。方差分析可以用於兩樣本及以上樣本之間的比較。
聯絡：兩者都要求比較的資料服從正態分佈；而且兩樣本均數的比較及方差分析均要求比較組有相同的總體方差；配伍組比較的方差分析是配對比較t檢驗的推廣，成組設計多個樣本均數比較的方差分析是兩樣本均數比較t檢驗的推廣；對於兩個樣本之間的比較，方差分析和t檢驗效果是相同的，且有：$sqrt(f)＝t$。
應用：方差分析主要用途：①均數差別的顯著性檢驗，②分離各有關因素並估計其對總變異的作租備豎用，③分析因素間的互動作用，④方差齊性檢驗。t檢驗可用於比較男女身高是否存在差別。
t-檢驗的同方差假設與異方差 假設
10樓：念憶
先進想兩個樣本的等方差檢驗，再確定使用「雙樣本等方差假設」與「雙樣本異方差假設」。
當兩個樣本不是來自於同一總體時，其方差不等，此時由t分佈匯出的兩個樣本的均值分佈的統計量的自由度為兩樣本均值的加權值，權重由各自的方差確定。
主要分類：t檢驗可分為單總體檢驗和雙總體檢驗，以及配對樣本檢驗。
單總體t檢驗是檢驗乙個樣本平均數與乙個已知的總體平均數的差異是否顯著。當總體分佈是正態分佈，如總體標準差未知且樣本容量小於30，那麼樣本平均數與總體平均數的離差統計量呈t分佈。
方差齊性檢驗為什麼是方差分析的必要條件？
11樓：網友
因為方差齊性檢驗。
是方差分析的重要前提，是方差可加性原則應用的乙個條件。方差齊性檢驗的時候，首先需要知道方差齊性檢驗的本質：樣本以及總體卜讓的方差的分佈是常數，和自變數。
或者因變數沒有關係。
然後繪製散點圖。
在方差齊性檢驗中，因變數被設定為橫軸，縱軸是學生化殘差。
原因就是，要弄清究竟因變數和殘差之間有沒有關係。
如果殘差隨機分佈在一條穿過零點的水平直線的兩側，就說明殘差獨立，也就是證明因變數方差齊性。
假設檢驗的目的是什麼 簡述假設檢驗的步驟？
假設檢驗的目的在於判斷原假設的總體和現在實際的總體是否發生了顯著差異。假設檢驗是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特徵所作的假設是否可信的一種統計方法。假設檢驗是抽樣推斷中的一項重要內容，它是根據原資料作出乙個總體指標是否等於某乙個數值，某一隨機變數是否服從某種概率分佈的假設，然後利用樣本資...
方差分析是不是非引數檢驗,如何判斷方差齊性spss非引數檢驗
當然不是了，非引數是針對樣本比較小或者是方差不齊的非正態分佈的檢驗 方差分析 用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗 在spss中進行方差分析，結果顯示方差不齊性，那是不是要進行非引數檢驗了呢？可以用卡方檢驗嗎？one way anova方差bai分析項的post hoc test分別有二選項 ...
使用單因素方差分析檢驗4組資料間的差異，之後需要進行進一步的多重事後比較，問事後比較使用何種方法
兩兩比較可用snk，組數較少用bonferroni，多的時候用turkey，如果是設定一個為對照其他組與之作比較的話用dunnett法 為什麼在單因素方差分析檢驗無差異的情況下,進行多重均值比較卻有差異 單因素方差分析,是檢驗所有的均值是否相等。而多重均值又稱事後檢驗，其比較是兩兩之間的。就有點像f...