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单因素方差分析

单因素方差分析

作者: Mylonely | 来源:发表于2020-09-05 15:29 被阅读0次

    基本理论

    H_0:\mu_1 =  \mu_2 = \cdots = \mu_k ;组间均值差异为0

    H_1:k个总体均数不同或者不全相同

    检验统计量F_{k-1,N-k}=\frac{MS_B}{MS_W}=\frac{SS_B/(k-1)}{SS_W/(N-k)}

    F统计量的分子除以了(k-1),分母除以了(N-k),可以理解为t统计量构造过程中差值标准化处理操作要除以标准差,从而使得我们变异程度的度量不会受到样本量的影响。

    应用条件

    1、独立性 :因变量取值来自于不同水平的独立随机抽样

    2、正态性:每个水平下的因变量服从正态分布

    3、方差齐性:不同水平下的方差相同

    4、无明显异常值:不同水平下的因变量无明显异常值

    R中示例:因变量幸福指数Index,自变量:学历group

    如果每个水平的样本量比较充分,我们可以通过图示+分布检验的方式进行正态分布检验

    多水平的方差齐性检验,可以通过Bartlett检验进行,这里球形度检验不拒绝原假设,说明我们不同学历组的因变量方差相同。

    通过分组的箱图可以观察出每个组内的异常值状况,这里示例图没有明显的异常值点。

    下面给出方差分析的结果,F=67.34,在0.001水平下拒绝了原假设,各个组内的Index差异显著

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