数据处理-单因素方差分析(共6页)

1、数理统计(sh l tn j)与随机过程数据处理作业单因素(yn s)方差法分析显著性差异 化学实验室需要检验A、B、C三种催化剂的催化活性是否有显著性差异，在相同的温度，压力(yl)等条件下分别用A、B、C三种催化剂催化反应的进行，得到6次试验产物D的收率的结果如表1所示，试在0.05的显著性水平下分析A、B、C三种催化剂的催化活性是否存在差异？ 表1 三中催化剂所得的产物(chnw)D产量（kg）A504649524848B495047474649C515049465050实验(shyn)目的：通过比较A、B、C三种催化剂的催化活性是否有显著性差异的实验数据处理的实例，学习单因素方差分析的

2、方法，学会用Excel更方便的进行单因素方差分析，体会Excel在统计分析中的应用。 实验原理：单因素方差分析方法 首先需要在单因素试验结果的基础上，求出总方差V、组内方差和组间方差。总方差 ： V=组内方差 ： =组间方差 ： =b 从公式可以看出，总方差衡量的是所有观测值对总均值的偏离程度，反映了抽样随机误差的大小，组内方差衡量的是所有观测值对组均值的偏离程度，而组间方差则衡量的是组均值对总均值的偏离程度，反映系统的误差。 在此基础上，还可以得到组间均方差和组内均方差：组间均方差： =组内均方差(fn ch)： = 在方差相等的假定下，要检验n个总体(zngt)的均值是否相等，须首先给定原

3、假设和备择假设。原假设(jish)： ：均值相等即=备择假设： ：均值不完全不相等则可以应用F统计量进行方差检验： F= 该统计量服从分子自由度a-1，分母自由度为ab-a的F分布。给定显著性水平a，如果根据样本计算出的F统计量的值小于等于临界值，则说明原假设不成立，总体均值不完全相等，差异并非仅由随机因素引起。 实验步骤：要检验三种催化剂的催化活性是否存在显著差异，等同于检验三者产量的均值是否相等：给定原假设：三者产量均值相等；备择假设：三者的产量均不相等，对于影响产量的因素仅催化剂种类一项，因此可以采用单因素方差分析进行多总体样本均值检验。用Excel作单因素方差分析具体步骤如下：新建工作

4、表“催化活性比较方差分析”，分别单击B3：D8单元格，输入表2的产量数值。计算组均值，对应甲的均值，单击B9单元格，在编辑栏输入“=AVERAGE（B3：B8）”，再次单击B9单元格，拖曳鼠标至D9单元格，求出乙和丙的组均值。计算(j sun)总均值，单击B10单元格，在编辑栏输入“=AVERAGE（B9：D9）”。计算机结果(ji gu)如图1所示 图1计算(j sun)，并求各组的组内方差的值。 求甲组的值，单击B14单元格，在编辑栏输入“=（B3-$B$9）2”。再次单击B14单元格，拖曳鼠标至B19单元格。 求乙组的值，单击C14单元格，在编辑栏输入“=（C3-$C$9）2”。再次单击

5、C14单元格，拖曳鼠标至C19单元格。 求丙组的值，单击D14单元格，在编辑栏输入“=（D3-$D$9）2”。再次单击D14单元格，拖曳鼠标至D19单元格。 计算的值，单击C20单元格，在编辑栏输入“=SUM（B14：D19）”。计算结果如图2所示。 图2根据(gnj)组均值和总均值求的值，单击B24单元格，在编辑(binj)栏输入“=（B9-B10）2”。再次(zi c)单击B24单元格，拖曳鼠标至D24单元格，求出三个组的值。计算组间方差，单击C25单元格，在编辑栏输入“=6*SUM(B24:D24)”。计算结果如图3所示。 图3计算F统计量的值，单击C28单元格，在编辑栏输入“=C25/

6、（C27-1）/（C20/（C27*E27-C27）”。计算的值，单击C30单元格，在编辑栏输入“=FINV（C29，C27-1，C27*E27-C27）”。根据临界值给出的检验结果，单击C31单元格，在编辑栏输入“=IF（C28C30,”三者产量均值不完全相等”,”三者产量均值相等”）”。最终结果如图4所示。 图4实验(shyn)结论：从图4中可以看出，运用单因素方差分析，接受(jishu)了原假设，因此在0.05的显著性水平下可以认为(rnwi)三者的均值相等，即三种催化剂催化效果无显著性差异。内容总结（1）数理统计与随机过程数据处理作业单因素方差法分析显著性差异 化学实验室需要检验A、B、C三种催化剂的催化活性是否有显著