方差分析有什么用？
方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量（定类变量）对数据型因变量（定量变量）是否有显著影响。方差分析一般分为单因素方差分析、双因素方差分析、三因素方差分析以及多因素方差分析。
比如：
用4种饲料喂猪，共19头猪分为4组，每组用1种饲料。一段时间后称重，比较4种饲料对猪体重增加的作用有无不同。部分数据如下：
方差分析结果将从四个方面进行说明，其中包括方差分析结果、图示化、中间过程值以及效应量指标。
分析X与Y之间是否呈现出显著性(p值小于0.05或0.01)；如果呈现出显著性；通过具体对比平均值大小，描述具体差异所在。从上表可以看出p值小于0.05，所以不同饲料样本对于体重全部均呈现出显著性差异。及具体对比差异可知， 有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“B>A;C>A;D>A;C>B;D>B;D>C；D> C> B>A”。也就是说研究中D饲料的成效最好。
从折线图中可以看出四种不同饲料直接的体重是具体差异性的，而且饲料D效果最好。接下来对方差结果的中间过程值进行描述。
从上表可以看出组间差异为20538.698，组内差异是652.159，总差异是21190.858，其中组间均方为6846.233，组内均方为43.477，F值为157.467。并且p值小于0,05，说明不同饲料对于猪的体重有显著性差异。最后对效应量进行查看。
如果方差分析显示呈现出显著性差异(p<0.05)，可通过平均值对比具体差异，同时还可使用效应量(Effect size)研究差异幅度情况。一般研究中不用过度关注，如果需要研究差异幅度时可以关注该指标。
进行方差分析需要数据满足以下两个基本前提：
各观测变量总体要服从正态分布。
各观测变量的总体满足方差齐。
这是方差分析的两个基本前提条件，理论上讲，数据必须满足以上两个条件才能进行方差分析，如不满足，则使用非参数检验。
但现实研究中，数据多数情况下无法到达理想状态。正态性检验要求严格通常无法满足，实际研究中，若峰度绝对值小于10并且偏度绝对值小于3，或正态图基本上呈现出钟形，则说明数据虽然不是绝对正态，但基本可接受为正态分布，此时也可使用方差分析进行分析。
方差分析的用途：
1、两个或多个样本均数间的比较。
2、分析两个或多个因素间的交互作用。
3、回归方程的线性假设检验。
4、多元线性回归分析中偏回归系数的假设检验。
5、两样本的方差齐性检验等。
由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
什么条件下方差分析可以用来做统计分析?
1、各样本须是相互独立的随机样本；2、各样本来自正态分布总体；3、各总体方差相等，即方差齐。方差分析的用途：1、两个或多个样本均数间的比较；2、分析两个或多个因素间的交互作用；3、回归方程的线性假设检验；4、多元线性回归分析中偏回归系数的假设检验；5、两样本的方差齐性检验等。由于各种因素...
如何利用差量分析法进行决策
差量分析法 ：在决策分析中，差量是指不同备选方案之间的差异，差量又分差量收入、差量成本和差量利润。差量分析是指在充分分析不同备选方案差量收入、差量成本和差量利润的基础上，从中选择最优方案的方法。 差量分析的一般步骤为四步： 1、计算备选方案的差量收入； 2、计算备选方案的差量...
方差分析有什么用?
比如：用4种饲料喂猪，共19头猪分为4组，每组用1种饲料。一段时间后称重，比较4种饲料对猪体重增加的作用有无不同。部分数据如下：方差分析结果将从四个方面进行说明，其中包括方差分析结果、图示化、中间过程值以及效应量指标。分析X与Y之间是否呈现出显著性(p值小于0.05或0.01)；如果呈现出显著性...
“差量分析法”指的是什么?
差量分析法是指分析备选方案之间的差额收入和差额成本，根据差额利润进行选择的方法。
数据挖掘常用的方法有哪些?
3、回归分析 回归分析是一个统计预测模型，用以描述和评估因变量与一个或多个自变量之间的关系;反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系。回归分析的应用：回归分析方法被广泛地用于解释市场占有率、销售额、品牌偏好及市场...
单因素方差分析在什么情况下使用?
单因素方差分析主要适用于比较一个因素自变量对一个连续型变量因变量的影响是否存在显著差异。1.单因素方差分析的概念：单因素方差分析是一种统计方法，用于比较两个或多个组之间连续型变量的均值是否存在显著差异。它通过分析组内变异与组间变异的比较来判断因素对于结果的影响是否具有统计学意义。2.独立...
差量分析法是什么意思啊?
同学你好，很高兴为您解答！企业进行不同方案的比较、选择的过程，实质是选择最大收益方案的过程，最大收益是在各个备选方案收入、成本比较中产生的。当两个备选方案具有不同的预期收入和预期成本时，根据这两个备选方案间的差量收入、差量成本计算的差量损益进行最优方案选择的方法，就叫差量分析法。...
什么叫做差异性分析?
可视化分析如柱状图或箱线图一键生成，使得多选题研究变得直观易懂。卡方检验、t检验和方差分析是常用的基础分析手段，尤其在处理实验数据时大显身手。而对于非参数检验，如秩和检验和Ridit分析，它们在数据分布不满足正态假设时依然能够提供有力的分析支持。当你面对原始数据，无论是实验数据还是已有的指标...
方差分析的作用是什么?
方差分析的优点是：不受比较组数的限制，比较组的平均数多的要素的作用、可分析要素之间的相互作用、方差分析的应用条件、独立性。方差分析的缺点是：要涉及全部数据，并且计算复杂。方差分析主要用途：1、均数差别的显著性检验。2、分离各有关因素并估计其对总变异的作用。3、分析因素间的交互作用。4、...
什么是单因素方差分析?
什么是单因素方差分析？方差分析(单因素方差分析),用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道三组学生的智商平均值是否有显著差异。方差分析可用于多组数据,比如本科以下,本科,本科以上共三组的差异;而下述t 检验仅可对比两组数据的差异。案例背景：分析不同学历之间的工作人员薪资是否...
包要补肾：[答案] 一个复杂的事物,其中往往有许多因素互相制约又互相依存.方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素,各因素之间的交互作用,以及显著影响因素的最佳水平等.方差分析是在可比较的数组中,把数据间的总的...
临沂市13161473347： 方差分析用于解决什么问题 - ？
包要补肾：[答案] 方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验. 由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状.造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中...
临沂市13161473347： 方差分析是检验什么？
包要补肾： 方差分析主要用途:①均数差别的显著性检验,②分离各有关因素并估计其对总变异的作用,③分析因素间的交互作用,④方差齐性检验.在科学实验中常常要探讨不同实验条件或处理方法对实验结果的影响.通常是比较不同实验条件下样本均值间的差异.例如医学界研究几种药物对某种疾病的疗效;农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同化学药剂对作物害虫的杀虫效果等,都可以使用方差分析方法去解决.
临沂市13161473347： 为什么要方差分析 - ？
包要补肾： 检验不同的处理所产生的效应的差异是否显著的统计分析方法,方差分析是便于研究吧,很多统计学或者计算公式都是需要用方差求的的,我是搞质量管理的,学概率和统计的,你做什么的啊,同行的话可以加个好友,交流交流
临沂市13161473347： 统计学中的几种分析方式有什么不同,各有什么用途和特点?统计学中的ANOVA(方差分析)、t - test, Chi - square 有什么不同,它们各有什么特点和用途? ... - ？
包要补肾：[答案] 你首先要知道在统计中的检验是为了什么 那就是我们要根据样本中的现象,通过各种检验方法来检验在总体中是否存在和样本中一样或相反的现象.所以所有的检验方法目的都是一样的 对于不同的检验方法适合与不同的环境.T检验一般用于小样本检...
临沂市13161473347： 什么是ANOVA?它有什么意义? - ？
包要补肾： ANOVA是方差分析,方差分析是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验.由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状,造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素,另一类是研究中施加的对结果形成影响的可控因素.可对资料进行方差分析或协方差分析.在方差分析中可按需要作单因素方差分析或多因素方差分析;当观察因素中存在有很难或无法人为控制的因素时,则可对之加以指定以便进行协方差分析.
临沂市13161473347： 通过试验设计和方差分析能达到什么目的 - ？
包要补肾： 实验数据一般都是计量数据,用参数检验,实验的参数检验最好用t检验,方差分析.你这里是2*2被试内设计,两个自变量共四个水平,那自然适用于重复测量方差分析,因为方差分析适合做多自变量多水平的比较,既可以进行事后检验,也可以分析交互作
临沂市13161473347： 什么是方差分析? - ？
包要补肾：[答案] 方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个:(1)随机误差,如测量误差造成的差异或个体间的差异,称为组内差异,用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示,记作SSw,组内自由度dfw.(2)实验条...
临沂市13161473347： 分子生物学方差分析它有什么作用和意义 - ？
包要补肾： 在研究群体遗传结构时,F-statistics是广泛采用的模型.但在应用中有一些问题,随着近些年来DNA分子数据在群体遗传学研究中日益受到重视,F2statistics也被广泛地应用到各DNA分子标记中,如SSR、ISSR、RAPD、AFLP等,但针对其中的...
