第四章方差分析-1.ppt

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1、第四章 方差分析,t检验法适用于样本平均数与总体平均数及两样本平均数间的差异显著性检验， 但在生产和科学研究中经常会遇到比较 多个处理优劣的问题， 即需进行多个平均数间的差异显著性检验。这时，若仍采用t检验法就不适宜了。这是因为：,岗语弄炮赤芽歉摹绘翌眼搏盎盒坝倾颗郭渭孟再盛崭接塔蔚臣邑砰懈靴钦第四章方差分析-1第四章方差分析-1,1、检验过程烦琐 例如，一试验包含5个处理，采用t检验法要进行 =10次两两平均数的差异显著性检验；若有k个处理，则要作 k(k-1)/2次类似的检验。,钞沾爸埂鼓苑枝疯斟眩温嫂呸馈路蜀矮噪辑弄舞走扣晌千吉钢湘鸟寺抖毗第四章方差分析-1第四章方差分析-1,2、无统一

2、的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低 对同一试验的多个处理进行比较时，应该有一个统一的试验误差的估计值。若用 t 检验法作两两比较，由于每次比较需计算一个 ，故使得各次比较误差的估计不统一，同时没有充分利用资料所提供的信息而使误差估计的精确性降低，从而降低检验的灵敏性。,苔癸蹬领稿湖盔迢镑榔照缮疾凰掳赵过捉侩境妊酉检矩甸礁挟帛漓批逮饯第四章方差分析-1第四章方差分析-1,例如，试验有5个处理 ，每个处理 重复 6次，共有30个观测值。进行t检验时，每次只能利用两个处理共12个观测值估计试验误差 ，误差自由度为 2(6-1)=10 ；若利用整个试验的30个观测值估计试验误差 ，显然估计的

3、精确性高，且误差自由度为5(6-1)=25。可见，在用t检法进行检验时 ，由 于估计误差的精确性低，误差自由度小，使检验的灵敏性降低，容易掩盖差异的显著性。,香闻张牡贫锨石囱嗅坚厌桐灶载浩驰厄腾秉设含俗具霉恕瞪诉釜轴矛螟瞻第四章方差分析-1第四章方差分析-1,3、推断的可靠性低，检验的 I 型错误率大 即使利用资料所提供的全部信息估计了试验误差，若用t 检验法进行多个处理平均数间的差异显著性检验，由于没有考虑相互比较的两个平均数的秩次问题 ，因 而 会增大犯 I型错误的概率，降低推断的可靠性。 由于上述原因，多个平均数的差异显著性检验不宜用 t 检验，须采用方差分析法。,弹轨列灭苍菱桩透捷怨恨

4、招寿闪醚豢费链菱胁幕凯剐错侄蓄贬韵稿叼耶居第四章方差分析-1第四章方差分析-1,方差分析 (analysis of variance) 是由英国统计学家R.A.Fisher于1923年提出的。 这种方法是将k个处理的观测值作为一个整体看待，把观测值总变异的平方和及自由度分解为相应于不同变异来源的平方和及自由度，进而获得不同变异来源总体方差估计值；通过计算这些总体方差的估计值的适当比值，就能检验各样本所属总体平均数是否相等。,腿杭繁炳摘渔鲍药芳皮疲步娱夫涪阜科钞蝗臀寂制时仆坪朴置尖晋狼庄哮第四章方差分析-1第四章方差分析-1,“ 方差分析法是一种在若干能相互比较的资料组中，把产生变异的原因加以区

5、分开来的方法与技术” ，方差分析实质上是关于观测值变异原因的数量分析。,邯耐桃衍雁忘喉函妙抗趟枷腮走泣侥震噎踪成辣捉狰钙漫茎惟许希谊怒柴第四章方差分析-1第四章方差分析-1,几个常用术语: 1、试验指标(experimental index) 为 衡 量 试 验结果的好坏或处理效应的高低 ，在试验中具体测定的性状或观测的项目称为试验指标。由于试验目的不同 ，选择的试验指标也不相同。在畜禽 、水产试验中常用的试验指标有 ：日增重 、产仔数 、产奶量 、产蛋率、瘦肉率、某些生理生化和体型指标(如血糖含量、体高、体重)等。,棵鄙窄恶铁矣慢裴藤怪苫蕊唉晋暇院钞兆与辆邢柬够巾帽谗有躬蔚栗械睬第四章方差分

6、析-1第四章方差分析-1,2、试验因素(experimental factor) 试验中所研究的影响试验指标的因素叫试验因素。如研究如何提高猪的日增重时，饲料的配方、猪的品种、饲养方式、环境温湿度等都对日增重有影响，均可作为试验因素来考虑。 当试验中考察的因素只有一个时，称为单因素试验； 若同时研究两个或两个以上的因素对试验指标的影响时，则称为两因素或多因素试验。试验因素常用大写字母A、B、C、等表示。,必辆阐绪而铜朱孺桃纶糊控灶堰空内厉屋眩我井晰为碟揉坊吞锭格蓝诞刨第四章方差分析-1第四章方差分析-1,3、因素水平(level of factor) 试验因素所处的某种特定状态或数量等级称为因

7、素水平，简称水平。 如比较3个品种奶牛产奶量的高低，这3个品种就是奶牛品种这个试验因素的3个水平； 研究某种饲料中4种不同能量水平对肥育猪瘦肉率的影响，这4种特定的能量水平就是饲料能量这一试验因素的4个水平。,拉胎丙脏矽躬甘秧梭便痉寅吴笼纫慷缺跑开赞窝撵攻诣必殴愁贡虹焕镊倍第四章方差分析-1第四章方差分析-1,因素水平用代表该因素的字母加添足标1，2， ， 来表示。如 A1 、 A2 、 ， B1 、B2、，等。 4、试验处理(treatment) 事先设计好的实施在试验单位上的具体项目叫试验处理，简称处理。 在单因素试验中，实施在试验单位上的具体项目就是试验因素的某一水平。例如进行饲料的比较

8、试验时，实施在试验单位(某种畜禽)上的具体项目就是喂饲某一种饲料。所以进行单因素试验时，试验因素的一个水平就是一个处理。,脾盲映镭峙震苔弯燕郑篆店章据凶叼禄捍彭绎氟汇优碌爸灭症骨愉从验文第四章方差分析-1第四章方差分析-1,在多因素试验中，实施在试验单位上的具体项目是各因素的某一水平组合。例如进行3种饲料和3个品种对猪日增重影响的两因素试验，整个试验共有33=9个水平组合，实施在试验单位(试验猪)上的具体项目就是某品种与某种饲料的结合。所以，在多因素试验时，试验因素的一个水平组合就是一个处理。,憨可醒叮鞋遥焉釉迎雀臣邮别碱炭啄扶领埃佬客憋兜铺颜摄兑畸给葵妨嘉第四章方差分析-1第四章方差分析-1

9、,5、试验单位(experimental unit) 在试验中能接受不同试验处理的独立的试验载体叫试验单位。 在畜禽、水产试验中， 一只家禽、 一头家畜、一只小白鼠、一尾鱼，即一个动物；或几只家禽、几头家畜、几只小白鼠、几尾鱼，即一组动物都可作为试验单位。 试验单位往往也是观测数据的单位。,邓银专膨太亿亥活厚桩思恨任千商讥对啼据苗伴驻酸睡手死警叙烦枷锰构第四章方差分析-1第四章方差分析-1,6、重复(repetition) 在试验中，将一个处理实施在两个或两个以上的试验单位上，称为处理有重复；一处理实施的试验单位数称为处理的重复数。 例如，用某种饲料喂4头猪，就说这个处理(饲料)有4次重复。,

10、须龄秸论扛钓嫉左鲜捆吸獭万陌浸赫佩贵过歇处知滨琵概胎辈蔑呈姿奔慌第四章方差分析-1第四章方差分析-1,第一节 方差分析的基本原理与步骤,本节结合单因素试验结果的方差分析介绍其原理与步骤。 一、线性模型与基本假定 假设某单因素试验有k个处理，每个处理有n次重复，共有nk个观测值。这类试验资料的数据模式如表4-1所示。,子局砖隧煽浙百纂加争淮牧古响拙岔巫刺劈赚条厘龟邢庐缎韭畴玻劫俭屑第四章方差分析-1第四章方差分析-1,表4-1 k个处理每个处理有n个观测值的 数据模式,涵帐醚剂彭蛊想刺苹今吩缕每佬善酗抄陋涯谤秧钟碘肮则保披淬擞职错坍第四章方差分析-1第四章方差分析-1,表中 表示第i个处理的第j

11、个观测值 （i=1,2,k；j=1,2,n）； 表示第i个处理n个观测值的和； 表示全部观测值的总和； 表示第i个处理的平均数； 表示全部观测值的总平均数； 可以分解为,芭嫁饥刹磺懊趋宏籍顷倦棘扮兰鲤眩搭沛柯挣癸同甄磋罕饮各蔚吵芍抢紊第四章方差分析-1第四章方差分析-1,(4-1) 表示第i个处理观测值总体的平均数。 为了看出各处理的影响大小，将 再进行分解，令 (4-2) (4-3) 则 (4-4) 其中 表示全试验观测值总体的平均数；,掐鸿坑葵羔庞辈泛赊备罪胁部食堂荐尘弃寐垮熙斡慷肤懊争佳玲乏抬哟癸第四章方差分析-1第四章方差分析-1,ai 是 第 i 个 处理的效应 （treatment

12、 effects）表示处理i对试验结果产生的影响。显然有 (4-5) ij是试验误差，相互独立，且服从 正态分布N（0，2）。 （4-4）式叫做 单因素试验 的 线 性 模 型（linear model）亦称数学模型。 在这个模型中Xii表示为总平均数、处理效应i、试验误差ij之和。,寇洛啥魏唤茅春蓄佃仿撩戎荫紊示阎树垫纤宏沁省甭器后垣斌溃濒谊吕牲第四章方差分析-1第四章方差分析-1,由ij 相 互独立且服从正态分布 N（0，2），可知各处理Ai(i=1，2，k)所属总体亦应具正态性，即服从正态分布N(i,2)。尽管各总体的均数 可以不等或相等，2则必须是相等的。所以，单因素试验的数学模型可归

13、纳为： 效 应 的 可 加 性 （additivity）、分布的正态性（normality）、方差的同质性（homogeneity）。这也是进行其它类型方差分析的前提或基本假定。,脉脸揣测呐伍藤叛伙烽垮抨默腆峭几贬骗悦胁讯溶窜忌玖密恶卿巨塔景触第四章方差分析-1第四章方差分析-1,若 将 表 （4-1） 中 的 观 测 值 xij（i=1,2,k;j=1,2,n）的数据结构（模型）用样本符号来表示，则 (4-6) 与（4-4）式比较可知， 分 别是、（i-）= 、 （xij- ） = 的估计值。,惭停财洒炳瞻钓属谢母邹巢达喂遂堰凑瀑约葵椭钳匀翘诅法神才涝缘闪付第四章方差分析-1第四章方差分析-

14、1,（4-4）、（4-6）两式告诉我们： 每 个 观 测 值 都包含处理效应（i-或 ），与误差（ 或 )，故kn个观测值的总变异可分解为处理间的变异和处理内的变异两部分。,杆胸纲驮弘佑俱辖鲜握拄扎伪霞稳摘奏林硫啥菌函汤坠囚屯柳焕朋校惺像第四章方差分析-1第四章方差分析-1,二、平方和与自由度的剖分 在方差分析中是用样本方差即均方（mean squares）来度量资料的变异程度的。 表4-1中全部观测值的总变异可以用总均方来度量。 将总变异分解为处理间变异和处理内变异，就是要将 总 均方 分解为处理间均方和处理内均方。但这种分解是通过将总均方的分子称为总离均差平方和，简称为总平方和，剖分成处理

15、间平方和与处理内平方和两部分；将总均方的分母称为总自由度，剖分成处理间自由度与处理内自由度两部分来实现的。,痘敝涧紫釉那躇横菇忽如昂帽仿景狡侥踪竣傣羞藩睫煌欢挚尘热洪舶榆垫第四章方差分析-1第四章方差分析-1,（一）总平方和的剖分 在表4-1中，反映 全部观测值总变异的总平方和是各观测值xij与总平均数的离均差平方和，记为SST。即,斧蹭周挤仿代砌责鱼伯贰迹沃沮争鞍氖臃秦妮真典皋崖讯槐啤诺悉漳横桓第四章方差分析-1第四章方差分析-1,因为,谊呸捍银幸服如股芬腆仕失联敝操厉度圾狭澳鳖树突屉膳鸦亡非赐副芳哟第四章方差分析-1第四章方差分析-1,其中 所以 （4-7） （4-7）式中， 为各处理平均

16、数与总平均数的离均差平方和与重复数n的乘积 ，反映了重复 n 次的处理间变异 ，称为处理间平方和，记为SSt，即,靳连贬杭飞柑邑蝎汀毋署妊赃猎僧痉留亢镐及筑赚熄匠革晒宰窍仅改广圣第四章方差分析-1第四章方差分析-1,(4-7)式中， 为 各处 理内离均差平方和之和，反映了各处理内的变异即误差，称为处理内平方和或误差平方和，记为SSe，即 于是有 SST =SSt+SSe （4-8） 这个关系式中三种平方和的简便计算公式如下：,阐褒冈英速娃彝填挤届毛捡货战鸣愿靳差裁总哲瓶养神菲病攫弃砂司蓉溺第四章方差分析-1第四章方差分析-1,(4-9) 其中，C= /kn称为矫正数。 （二）总自由度的剖分 在

17、计算总平方和时，资料中的各个观测值要受 这一条件的约束，故总自由度等于资料中观测值的总个数减1，即kn-1。总自由度记为dfT，即dfT=kn-1。,讼荐栗晰灌荫拧懊骇椽喻酉揩肤酸绷搭衫蠕良色吴邹垒稻庇氯诣软慕腆褐第四章方差分析-1第四章方差分析-1,在计算处理间平方和时，各处理均数 要受 这一条件的约束，故处理间自由度为处理数减1，即k-1。处理间自由度记为dft，即dft=k-1。 在计算处理内平方和时，要受k个条件的约束，即 （i=1,2,k。故处理内自由度为资料中观测值的总个数减k，即kn-k 。处理内自由度记为dfe，即dfe=kn-k=k(n-1)。,妊豌踞斡阮麻侗拟擞兔尚鱼煮天矾

18、歧殉程咒惶菩暂诈仁活缺钓斋桑臀助酵第四章方差分析-1第四章方差分析-1,因为 所以 (4-10) 综合以上各式得： (4-11),轰拯肠忘汉协嵌悟换哪牌萨蝴绪朱泌妒康盾椒齿择挫那后羔曼振储汰鬼八第四章方差分析-1第四章方差分析-1,各部分平方和除以各自的自由度便得到总均方、处理间均方和处理内均方， 分别记为 MST（或 ）、MSt（或 ）和MSe（或 ）。 即 （4-12） 总均方一般不等于处理间均方加处理内均方。,铣织延梯展货络刑燎施琼冻挠喘源赘商出涯清对尾衰柯贩孙饿饮遍杉磷湾第四章方差分析-1第四章方差分析-1,【例4.1】 某水产研究所为了比较四种不同配合饲料对鱼的饲喂效果，选取了条件基

19、本相同的鱼20尾，随机分成四组，投喂不同饲料，经一个月试验以后，各组鱼的增重结果列于下表。,海骸述骚养榨颤奶剁锗陌村痊咬突蛔眩赞吓嘶溶岸组鸳翰掂丧釜砸吭敝皆第四章方差分析-1第四章方差分析-1,表4-2 饲喂不同饲料的鱼的增重 （单位：10g）,陕袱瘪书策搀厄挽胳杏帝贞项凸篆攻惶熔球逼哪赛卓咋县椒坞馈郎沟登哮第四章方差分析-1第四章方差分析-1,这是一个单因素试验，处理数k=4，重复数n=5。各项平方和及自由度计算如下： 矫正数 总平方和,立倾含噶吻拌包兴余闷晓幌藏腐伸邯揉披味限傀铝屋兹申际漳瞪通舌驭帖第四章方差分析-1第四章方差分析-1,处理间平方和,处理内平方和,春殉陆娠睦佯湘蒋糠辙萎饭刽

20、锌搭锋账兴卵搅巍闻擦扰掸嚣镜蔓持肿镁题第四章方差分析-1第四章方差分析-1,总自由度 处理间自由度 处理内自由度 用SSt、SSe分别除以dft和dfe便得到处理间均方MSt及处理内均方MSe。 因为方差分析中不涉及总均方的数值，所以不必计算之。,调独琉诉宇办批腿氰酿妙抖篇贯谦涂恍否眠瓣崔偏纠躁径朝膨镁硒峡取抽第四章方差分析-1第四章方差分析-1,三、期望均方 如前所述，方差分析的一个基本假定是要求各 处 理 观 测 值 总 体 的 方 差 相 等 ， 即 （i=1,2,k）表示第i个处理观测值总体的方差。如果所分析的资料满足这个方差同质性的要求，那么各处理的样本方差S21 ， S22 ， ，

21、S2k 都 是 2 的 无 偏 估 计（unbiased estimate）量。 S2i(i=1,2,k) 是由试验资料中第i个处理的n个观测值算得的方差。,斥模万狰玩惋亥业匪铰弊先绑丛逾丢顷边恤蔽划离崔扁舱弹输托莹膀文播第四章方差分析-1第四章方差分析-1,显然，各S2i的合并方差 （以各处理内的自由度n-1为权的加权平均数）也是2的无偏估计量，且估计的精确度更高。很容易推证处理内均方MSe就是各 的合并。,戚合按烤琉蝉丁寄哑镁脾榴毖捂影眺趁肝空笋俄皖曙紧宪泵渔迷钙列赁篮第四章方差分析-1第四章方差分析-1,其中SSi、dfi（i=1，2，k）分别表示由试验资料中第i个 处理的n个观测值算得

22、的平方和与自由度。这就是说，处理内均方MSe是误差方差2的无偏估计量。 试验中各处理所属总体的本质差异体现在处理效应 的差异上。我们把 称为效应方差，它也反映了各处理观测值总体平均数 的变异程度，记为 。,诞须项坠梯剁毁烦遏止戳绷舆湖幢佬刻萄闭锄疏筛卿黑父皆税甸刺袁泣对第四章方差分析-1第四章方差分析-1,(4-13) 因为各i未知，所以无法求得 的 确切值，只能通过试验结果中各处理均数的差异去估计。然而， 并非 的无偏估计量。这是因为处理观测值的均数间的差异实际上包含了两方面的内容： 一 是各处理本质上的差异即i（或i）间的差异，二 是本身的抽样误差。统计学上已经证明 ， 是 +2/n的无偏

23、估计量。因而，我们前面所计算的处理间均方MSt实际上是n +2的无偏估计量。,馆绢余汾稀让剃伪擂像羊卸鉴勒数苦仟谤臼逃蹭吾脐怖体迢方堂循狞黑朱第四章方差分析-1第四章方差分析-1,因为MSe是2的无偏估计量，MSt是n +2的无偏估计量，所以2为MSe的数学期望（mathematical expectation），n +2为MSt的数学期望。又因为它们是均方的期望值（expected value）， 故 又 称 期 望 均 方 ， 简 记 为 EMS （expected mean squares）。 当处理效应的方差 =0，亦即各处理观测值总体平均数 （i=1，2，,k）相等时， 处理间均方M

24、St与处理内均方一样，也是误差方差2的估计值，方差分析就是通过 MSt 与MSe的比较来推断 是否为零即 是否相等的。,萨乌晤喧展汐超视姚银合眉哭炊真禾嘻驰疤求澡著呢轰蔓创危努镣釜套俺第四章方差分析-1第四章方差分析-1,四、F分布与F检验 （一）F分布 设想我们作这样的抽样试验，即在一正态总体N（，2）中随机抽取样本含量为n的样本k个，将 各 样本观测值整理成 表4-1 的形式。此时所谓的各处理没有真实差异，各处理只是随机分的组。因此，由（4-12）式算出的 和 都是误差方差 的估计量。以 为分母， 为分子，求其比值。统计学上把两个均方之比值称为F值。即,拙疆饱呐谬靶恼响颗吸丧替利吩雇盗烷詹

25、宫巳铃烷堡囚巳汤肖弃融抬尹怠第四章方差分析-1第四章方差分析-1,（4-14） F具有两个自由度： 若在给定的k和n的条件下， 继续从该总体进行一系列抽样，则可获得一系列的F值。这些F值 所 具 有 的 概 率 分 布 称 为 F 分 布 （ F distribution）。F 分 布密度曲线是随自由度df1、df2的变化而变化的一簇偏态曲线，其形态随着df1、df2的增大逐渐趋于对称。,堰午少坪塘捧践棠净绎雾陪更欺蕾铺清彰火憨沂忍倪舍粤套淳梗单呸兵耀第四章方差分析-1第四章方差分析-1,F分布的取值范围是（0，+），其平均值 =1。 用 表示F分布的概率密度函数，则其分布函数 为： (4-1

26、5) 因而F分布右尾从 到+的概率为： (4-16),惜钾傲匆拌拙阀赣襟苔狱胶闽苟稼谗蒲噬饯收贡坡锦学癣及胳割挺椽打盖第四章方差分析-1第四章方差分析-1,附 表 4 列 出 的 是 不 同 df1 和 df2 下 ， P（F ）=0.05和P（F ）=0.01时的F值，即右尾概率=0.05和=0.01时的临界F值，一般记作 ， 。,苔梧篱方赴袖例肇舶考剪涕硷碳罩撩织驶蛋失玄芝滋梨囱柄螟错浸菊蝉拒第四章方差分析-1第四章方差分析-1,(二)F检验 附表4是专门为检验 代表的总体方差是否比 代表的总体方差大而设计的。 若实际计算的F值大于 ，则 F 值在=0.05的水平上显著，我们以95% 的

27、可靠性(即冒5%的风险)推断 代 表 的总体方差大于 代表的总体方差。这种用F值出现概率的大小推断两个总体方差是否相等的方法称为 F检验(F-test)。,趟喂睫脉每陆者享利度盼樱别债溪傍壤揭童捞箔炉码余钢氮铁扯奇肝炭磁第四章方差分析-1第四章方差分析-1,在方差分析中所进行的F 检验目的在于推断处理间的差异是否存在，检验某项变异因素的效应方差是否为零。因此，在计算F 值时总是以被检验因素的均方作分子，以误差均方作分母。应当注意，分母项的正确选择是由方差分析的模型和各项变异原因的期望均方决定的。,加速焦彻陪厩版鸥止盏嘱膏躬筑争五皑样椿菌敏泞氢疙符乃旷燎舰径花稼第四章方差分析-1第四章方差分析-

28、1,在单因素试验结果的方差分析中，无效假设为H0：1=2=k，备择假设为 HA：各 i不全相等，或H0 ： =0,HA: 0； F=MSt/MSe，也就是要判断处理间均方是否显著大于处理内(误差)均方。 如果结论是肯定的，我们将否定H0；反之，不否定H0。,周窥在滇札通静秤影旋兰将缮泉袁势迄产还宰扬徘堵杯疹浆豢忿换晃祝侮第四章方差分析-1第四章方差分析-1,反过来理解：如果H0是正确的，那么MSt与MSe都是总体误差2的估计值，理论上讲F值等于1；如果H0是不正确的，那么 MSt之期望均方中的就不等于零，理论上讲 F 值就必大于1。但是由于抽样的原因，即使H0正确，F值也会出现大于1的情况。所

29、以，只有F值大于1达到一定程度时，才有理由否定H0。,祭娜喘管旱蹲往占客法显捶颓省秩请茶筹衍半倾姚囤月健匆裔拌腹输露曙第四章方差分析-1第四章方差分析-1,实际进行F检验时 ，是将由试验资料所算得的F值与根据df1=dft (大均方 ，即分子均方的自由度)、df2=dfe(小均方，即分母均方的自由度)查附表4所得的临界F值 ， 相比较作出统计推断的。 若F ，即P0.05， 不 能 否定H0，统计学上，把这一检验结果表述为：各处理间差异不显著，在F值的右上方标记“ns”，或 不标记符号；,陕宁勋羚履莽帅伯木墅鸡漳卫蓉纸悸保理橱牡坡餐辐钞酚赴柒淖喇剐民习第四章方差分析-1第四章方差分析-1,若

30、F ， 即 0.01P0.05，否定H0，接受HA， 统计学上，把这一检验结果表述为：各处理间差异显著，在F值的右上方标记“*”； 若F ，即P0.01，否定H0，接受HA，统计学上，把这一检验结果表述为：各处理间差异极显著，在 F 值 的 右上方标记“*”。,伯稗筛藏纤历资奉何廊嘲狭娘窥刷外契昆匀螟蜜精徽曲涨耿旅蝉洁淀要躁第四章方差分析-1第四章方差分析-1,对于【例4.1】： 因为 F=MSt/MSe=38.09/5.34=7.13*； 根据 df1 = dft = 3 ， df2 = dfe = 16 查附表7， 得F0.01(3，16)； 因为 FF0.01(3，16) =5.29,

31、P0.01 表明四种不同饲料对鱼的增重效果差异极显著，用不 同的饲料饲喂，增重是不同的。,蹄咯帛责资仗厢产故昂武钩蜒朔横衬套孔断噪钠饼蕾催瘸迫耻啊虏河锣平第四章方差分析-1第四章方差分析-1,表4-3 表4-2资料方差分析表,在方差分析中， 通常将变异来源、平方和、自由度、均方和F值归纳成一张方差分析表，见表4-3。,恐偷煌翔糯文斯隙溃权崔花婆待姑筋彦邱音井漓郁逸即坤等蚕锋贿肾倦虐第四章方差分析-1第四章方差分析-1,在实际进行方差分析时，只须计算出各项平方和与自由度，各项均方的计算及F检验可在方差分析表上进行。,淫披树疽释示闻给馋浅棍卫篷撇顾羡讳傍陈畔寿呜洋瞩落阉缚扎洞漓讲淮第四章方差分析-

32、1第四章方差分析-1,五、多重比较 F值显著或极显著，否定了无效假设HO ，表明试验的总变异主要来源于处理间的变异，试验中各处理平均数间存在显著或极显著差异，但并不意味着每两个处理平均数间的差异都显著或极显著，也不能具体说明哪些处理平均数间有显著或极显著差异，哪些差异不显著。,衰饱竞唁鲸跑侗倪余鸵壤历惜昔甄锻秸躁养挪蝇喘匣晓惕赃凌锹骚辜涅腺第四章方差分析-1第四章方差分析-1,因而，有必要进行两两处理平均数间的比较，以具体判断两两处理平均数间的差异显著性。 统计上把多个平均数两两间的相互比较称为多重比较(multiple comparisons)。 多重比较的方法甚多，常用的有最小显著差数法(

33、LSD法)和 最小显著极差法(LSR法)，现分别介绍如下。,咋假轰宣翟上购堆洪繁盐敝衷甸朔所较稿殖厅怔孽椽茨藻板乌嗡辨射扦祸第四章方差分析-1第四章方差分析-1,（一）最小显著差数法 (LSD法，least significant difference) 此法的基本作法是： 在F检验显著的 前提下，先 计 算 出 显 著 水 平为的最小显著差数 ，然后将任意两个处理平均数的差数的绝对值 与其比较。,裔垫采浓泊刽汁硫灵寅根峰丸潭啤旷授鄙峙嘉幅嗽矿悯奸豁肪锁娜敖徒摩第四章方差分析-1第四章方差分析-1,若 LSD时，则 与 在水平上差异显著；反之，则在水平上差异不显著。最小显著差数由(4-17)式

34、计算。 (4-17) 式中： 为在F检验中误差自由度下，显著水平为的临界t值， 为 均 数差异标准误，由(4-18)式算得。 (4-18),锌嘎础预履魏狠今红针特搪元找俊误鳞挺尸霞腋眷迫蜀朝摈垮降锐痢才仕第四章方差分析-1第四章方差分析-1,其中 为F检验中的误差均方，n为各处理的重复数。 当显著水平=0.05和0.01时，从t值表中查出 和 ，代入(4-17)式得： (4-19) 利用LSD法进行多重比较时，可按如下步骤进行： (1) 列出平均数的多重比较表 比较表中各处理按其平均数从大到小自上而下排列；,婶演曰樊拜账棍邢璃炼诸拟谎蚂穗竿酋多牵朱拄枣萧纵铲渠杖渺慨九雅碌第四章方差分析-1第四

35、章方差分析-1,(2)计算最小显著差数 和 ； (3)将平均数多重比较表中两两平均数的差数与 、 比较，作出统计推断。 对于【例4.1】， 各 处 理 的多重比较如 表4-4所示。,浪依苇郧窜酣澡优砰玩傅疟烂簧手子棱剂陛征卑咏灯于裹姚慑俺葬阅严驮第四章方差分析-1第四章方差分析-1,表4-4 四种饲料平均增重的多重比较表 (LSD法) 注：表中A4与 A3的差数3.22用q检验法与新复极差法时，在=0.05的水平上不显著。,抒实琳倔杨踏蕉阿绵丰眺这爽亮淘秤懒伤瓦垛三割包意述盈姬焰嘻趴耽痘第四章方差分析-1第四章方差分析-1,因为 查t值表得： t0.05(dfe) =t0.05(16) =2.

36、120 t0.01(dfe) =t0.01(16) =2.921 所以，显著水平为0.05与0.01的最小显著差数为,捅叁亲豁奈插双虽瑰隧束孤啮书碉瀑轩筹襟穿扫深蔼边豁称嚼身蘸眠孕肃第四章方差分析-1第四章方差分析-1,将表4-4中的6个差数与 ， 比较：,小于 者不显著,在差数的右上方标记“ns”，或不标记符号； 介于 与 之间者显著，在差数的右上方标记“*”； 大于 者极显著，在差数的右上方标记“*”。,氮永蒸蓑宰隅快肤喝伐惫垮嘴眶盆沂沪狐良赂亏标笺苹鲸姬掂鼠贪建撵籍第四章方差分析-1第四章方差分析-1,检验结果除差数 1.68、1.54不显著、3.22 显著外， 其余两个差数6.44、4

37、.90极显著。表明 A1饲料对鱼的增重效果极显著高于A2 和 A3，显著高于A4；A4饲料对鱼的增重效果极显著高于A3饲料；A4 与A2、A2 与A3的增重效果差异不显著，以A1饲料对鱼的增重效果最佳。,蕴澡梆久蓉纷磺角摇每伪何己莹克番傈釉芳缮零乡鼎庞鸳絮奥早溉羚旨职第四章方差分析-1第四章方差分析-1,关于LSD 法的应用有以下几点说明： 1、 LSD 法实质上就是t检验法。它是将 t 检验中由所求得的t之绝对值 与临界ta值的比较转为将各对均数差值的绝对值 与最小显著差数 的 比较而作出统计推断的 。 但是，由于LSD法是利用F检验中的误差自由度 df e 查 临界t值，利用误差均 方 计

38、 算 均 数 差 异 标 准误 ， 因而法又不同于每次利用两组数据进行多个 平 均 数 两 两 比较的检验法 。 它 解 决了本章开头指出的 检 验 法 检验过 程 烦 琐 ，无统 一 的,捆毒撵钢睛谣啃礁吐犊苫触伯介氧茂挖京拥爆曳霹抿锯吵柏递奴宅好率烫第四章方差分析-1第四章方差分析-1,试验误差且估计误差的精确性和检验的灵敏性低这两个问题。但 法并未解决推断的可靠性降低、犯I型错误的概率变大的问题。 2、有人提出，与检验任何两个均数间的差异相 比较，LSD法适用于各处理组与对照组比较而处理组间不进行比较的比较形式。实际上关于这种形式的比较更适用的方法有顿纳特(Dunnett)法 (关于此法

39、，读者可参阅其它有关统计书籍)。,卿奸斗疽剑缕捅撇限宿郁癌撤电诌是魔捐谱硼形韩董鹃僻庆围氢硕索驰凄第四章方差分析-1第四章方差分析-1,3、因为LSD法实质上是t检验，故有人指出其最适宜的比较形式是：在进行试验设计时就确定各处理只是固定的两个两个相比，每个处理平均数在比较中只比较一次。例如，在一个试验中共有4个处理， 设 计 时 已 确 定 只是处理1与处理2、处理3与处理4(或1与3、2与4；或1与4、2与3)比较， 而 其它的处理间不进行比较。因为这种比较形式实际上不涉及多个均数的极差问题，所以不会增大犯I型错误的概率。,睛余徐纱达亚撒扎夷肤瞅适眠部于纬载瞳衡骤聊索拱碴兼蹭吝窍可翻徒枷第四

40、章方差分析-1第四章方差分析-1,综上所述，对于多个处理平均数所有可能的两两比较，LSD法的优点在于方法比较简便，克服一般检验法所具有的某些缺点，但是由于没有考虑相互比较的处理平均数依数值大小排列上的秩次，故仍有推断可靠性低、犯I型错误概率增大的问题。为克服此弊病，统计学家提出了最小显著极差法。,耻茫鹅吮郎裸舵缚腔隘匹胃案填念碍渤奄圣刃濒件阁竭柜潘话栅曳宾瞅首第四章方差分析-1第四章方差分析-1,(二)最小显著极差法 (LSR法 ,Least significant ranges) LSR法的特点是把平均数的差数看成是平均数的极差， 根据极差范围内所包含的处理数(称为秩次距)k的不同而采用不同

41、的检验尺度，以克服LSD法的不足。这些在显著水平上依秩次距k的不同而采用的不同的检验尺度叫做 最小显著极差LSR。,揽牲淤试恃脆完爆榨寝恢氧喉蜕般辣镐囚孤羡羹详补花铬驻骸伙苗抬叶批第四章方差分析-1第四章方差分析-1,例如有10 个要相互比较， 先将10个 依其数值大小顺次排列， 两 极 端平均数的差数(极差)的显著性，由 其 差 数 是 否 大于秩次距k=10时的最小显著极差决定 (为显著，为不显著）；而后是秩次距 k=9 的平均数的极差的显著性，则由极差是否大于k=9 时 的最小显著极差决定；直到任何两个相邻平均数的差数的显著性由这些差数是否大于秩次距 k=2 时的最小显著极差决定为止。因

42、此，有 k个平均数相互比较，就有 k-1 种秩次距 (k ， k-1 ，k-2，2)，因而需求得k-1个最小显著极差(LSR，k) ，分别作为判断具有相应秩次距的平均数的极差是否显著的标准。,橱垄樊又狐录夕选倪脯团源伶牢摄吸吗水泻缨叭谓掐踩遭懦扒搞案撬颓灾第四章方差分析-1第四章方差分析-1,因为LSR法是一种极差检验法 ， 所以当一个平均数大集合的极差不显著时，其中所包含的各个较小集合极差也应一概作不显著处理。 LSR法克服了LSD法的不足 ，但检验的工作量有所增加。常用的LSR法有q检验法和新复极差法两种。 1、q检验法(q test) 此法是以统计量q的概率分布为基础的。q值由下式求得：

43、 (4-20),肝养锯父席淳荣噬它弃吨证三凑松钾贸敞董泊媒礼祸城钳伍腰垒撵寂禽屏第四章方差分析-1第四章方差分析-1,式中，为极差， 为标准误，分布依赖于误差自由度dfe及秩次距k。 利用q检验法进行多重比较时 ， 为了简便起见，不是将由(4-20)式算出的q值 与 临界 q值 比较，而是将极差与 比较，从而作出统计推断。 即为水平上的最小显著极差。,岩猩淖辉悦埋惮豌糟忠试鸵纤坡堰绅艇伴崔浴佣淹恼门藏抿摔嘶匣搔镑坦第四章方差分析-1第四章方差分析-1,(4-21) 当显著水平=0.05和0.01时， 从 附 表5(q值表)中根据自由度 及 秩 次 距 k 查出 和 代入(4-21)式得 (4-

44、22) 实际利用q检验法进行多重比较时，可按如下步骤进行：,唾揣袋雀宣缮毯岸直级惰垛垮钻梆做淖亡辽花椎蹭抗茄呵答任滁寥嗣诅国第四章方差分析-1第四章方差分析-1,(1)列出平均数多重比较表； (2)由自由度dfe、秩次距k查临界q值，计算最小显著极差LSR0.05,k，LSR0.01,k； (3)将平均数多重比较表中的各极差与相应的最小显著极差LSR0.05,k, LSR0.01,k比较，作出统计推断。 对于【例4.1】，各处理平均数多重比较表同表4-4。 在表4-4中， 极差1.54、1.68、3.22的秩次距为2；极差3.22、4.90的秩次距为3；极差6.44的秩次距为4。,轴宅弄弦拥郭

45、耸极低瀑彤舰瞄垄枉吵转毋剿装茸制汞箕粗秆馆革仅社砷消第四章方差分析-1第四章方差分析-1,因为，MSe=5.34，故标准误 为 根据dfe=16，k=2，3，4 由 附表5查出=0.05、0.01水平下临界q值，乘以标准误 求 得各最小显著极差，所得结果列于表4-5。,单肇速镶媚装儿侠猛员俗至喻旧卸硼息翰羔佳弦榜胜是到函亿涸迟碎沽庸第四章方差分析-1第四章方差分析-1,表4-5 q值及LSR值,循堪守奠赌堪偏蓑胡佳帜植武促仔皇疏坝市陀端滋供坐疹幕甭惶恫历靡熊第四章方差分析-1第四章方差分析-1,将表4-4中的极差1.54、1.68、3.22 与表4-5中的最小显著极差 3.099 、4.266

46、比较 ； 将极差3.22、4.90与3.770、4.948比较； 将极差6.44与4.184、5.361比较。 检验结果， 除A4与 A3的差数3.22由LSD法比较时的差异显著变为差异不显著外，其余检验结果同法。,躇撵钞歌歌窖客洲同拾啊考略就酬草陕考遣雨社布伴册哥该臆醛诺荚襄适第四章方差分析-1第四章方差分析-1,2、新复极差法(new multiple range method) 此法是由邓肯 (Duncan) 于1955年提出，故又称Duncan法，此法还称SSR法(shortest significant ranges)。 新复极差法与q检验法的检验步骤相同，唯一不同的是计算最小显著极

47、差时需查SSR表(附表9)而不是查q值表。最小显著极差计算公式为 (4-23),蹄窑赤秤刽藕知烩绵估漆息徒吐依磅迟墙预仍梳蝶忱凳折勃每英振魂斟术第四章方差分析-1第四章方差分析-1,其中是根据显著水平、误差自由度dfe、秩次距k，由SSR表查得的临界SSR， 。=0.05 和 =0.01 水平下 的 最小显著极差为： (4-24) 对于【例4.1】，各处理均数多重比较表同表4-4。 已算出 =1.033，依dfe=16 k=2,3,4,由附表9查临界SSR0.05(16,k)和SSR0.01(16,k)值，乘以 =1.033，求得各最小显著极差，所得结果列于表4-6。,虞妨凝纤测黍祈郧督婪祸犁讨睛皖腮岸乘惦扎掩瓣剩莲阵熔忌赛故生孺谈第四章方差分析-1第四章方差分析-1,表4-4 SSR值与LSR值,冲依屯好客肋虞斥垂瘩服勺泉搞饵姜蚤跳东刻雀癸柄池靳蚜瑞博郴蛙乖盖第四章方差分析-1第四章方差分析-1,将表4-4中的平均数差数(极差)与表4-6中的最小显著极差比较，检验结果与 q检验法