单因素和重复测量方差_第1页
单因素和重复测量方差_第2页
单因素和重复测量方差_第3页
单因素和重复测量方差_第4页
单因素和重复测量方差_第5页
已阅读5页,还剩23页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

单因素和重复测量方差第一页,共二十八页,2022年,8月28日为什么不能用t检验对多个平均数的差异进行比较?原因:两个样本的t检验中,只有一个t值。若三组数据两两比较时,就有3个t值。这样,t值落入临界范围内的概率增加,导致一类错误增加。第二页,共二十八页,2022年,8月28日第一节方差分析的基本原理一、F统计量简介及其分布前面学习的是利用均值这一集中量数进行假设检验。方差分析就是利用差异量数来进行假设检验。F

统计量就是两个样本方差之比。因为F

值永远为非负,所以F

检验总是单尾的。多次抽样之后就获得其分布。F分布的自由度必须考虑分子及分母的自由度。第三页,共二十八页,2022年,8月28日二、方差的来源方差具有可加性方差分析把实验数据的总变异分解为若干不同来源的分量。不同来源的变异只有当它们可加时,才能保证总变异分解的可能。即:将总的和方分解为几个不同来源的和方。第四页,共二十八页,2022年,8月28日在重复测量设计中,个体变异为0,因此:第五页,共二十八页,2022年,8月28日三、综合虚无假设方差分析主要处理多于两个以上的平均数之间的差异检验问题。需要检验的假设就是“任何一对平均数之间”是否有显著性差异。其虚无假设就是:样本所归属的所以总体的平均数都相等:第六页,共二十八页,2022年,8月28日方差分析的数据前提(基本假定)一、观察彼此独立这保证变异来源彼此独立二、总体服从正态分布三、各处理组间的方差同质第七页,共二十八页,2022年,8月28日四、方差分析的重要概念1、方差分析的符号K:处理条件的数目n:

个组的被试数目(每组被试相等)

:第i组被试数目(每组被试不等)N:总的样本容量

:每组的分数的和G:所有分数的总和:总的均值第八页,共二十八页,2022年,8月28日2、方差的自由度df总和=N–1df组间=K–1df组内=df总和-

df组间

=(N–1)–(K–1)=N–K第九页,共二十八页,2022年,8月28日3、和方分解(1)、求总和方的值(2)、求组内和方(3)、求组间和方定义公式:计算公式:

第十页,共二十八页,2022年,8月28日4、均方――对总体方差的估计均方(meansquare或MS)即总体方差的无偏估计5、F统计量计算注意:处理间均方总是处于分子位置第十一页,共二十八页,2022年,8月28日6、方差分析表差异来源平方和自由度方差F值-------------------------------------------------组间70235

组内1221210.1673.44

总差异19214-------------------------------------------------------第十二页,共二十八页,2022年,8月28日第二节独立样本方差分析例题:为检验三个不同的学习方法效应,将学生随机分配到三个处理组:方法A:让学生只读课本,不去上课;方法B:学生上课、记笔记,但不读课本;方法C:学生不读课本、不去上课,只看别人笔记。经过一段时间后,对学生学习效果进行测量,结果如下,请问各方法间是否有差异?方法A方法B方法C041132362130040第十三页,共二十八页,2022年,8月28日事后检验

一、事后检验概述ANOVA的结果是检验

:μ1=μ2=μ3如果拒绝虚无假设,表明有差异存在,但我们不知道差异在哪些组之间,故需事后检验。T检验的问题:Ⅰ类错误增加(即拒绝真实的虚无假设,接受差异存在,发现实际上并不存在的差异)如上例:αEW===1-0.875=0.143事后检验控制了这类问题。第十四页,共二十八页,2022年,8月28日二、HSD检验这种检验可以计算出单一的临界值,确定均值之间需要达到差异显著的最小值。这种检验比较敏感,要求各组要有相等的样本容量。

HSD=

q值可以从附表6中查出。如上例,k=3,dfw=12,q=3.77HSD=1.95第十五页,共二十八页,2022年,8月28日1、检验假设::因为组2均值-组1均值=4.0-1.0=3.0﹥1.95所以拒绝,即认为组2与组1有显著差异。2、检验假设::因为组3均值-组1均值=1.0-1.0=0.0﹤1.95所以接受:3、检验假设:第十六页,共二十八页,2022年,8月28日三、Scheffe检验这是比较保守的检验,特别适合每组被试数目不等的情况。具体计算,每次只检验一个比较。注意一定用整体的和整体的第十七页,共二十八页,2022年,8月28日如上例1、检验假设::因为=52/5+202/5–252/10=22.5=22.5/2=11.25

=16/12=1.333所以

第十八页,共二十八页,2022年,8月28日查F临界值F(2,12)=3.88

因而拒绝虚无假设,认为这两组有显著差异。2、检验假设:

3、检验假设:第十九页,共二十八页,2022年,8月28日四、N-K检验法课本290-292第二十页,共二十八页,2022年,8月28日第四节重复测量的方差分析

重复测量的方差分析与独立样本过程类似,但也有一些值得注意的地方。

因为重复测量间存在相关,违反了一般方差分析的独立性假设,因此其方差分析有独特的方法:

第二十一页,共二十八页,2022年,8月28日由于重复测量设计中的每一位被试都参与了自变量所有水平下的测试,因此组间变异不包括个体差异的影响。而每一水平之内仍然是由不同的被试共同完成的,于是和独立样本方差分割的步骤不同的是:我们仍然将总体变异(方差)分为组间变异和组内变异,但需对组内变异进一步细分为被试间变异(betweensubjects)和误差引起的变异。第二十二页,共二十八页,2022年,8月28日例题:被试A、B、C、D进行问题解决的练习,对被试分别测量了练习1次、2次、3次后反应正确的次数,试分析练习次数对问题解决有无显著的影响。被试练习次数

1次2次3次A336B222C114D246

第二十三页,共二十八页,2022年,8月28日分析:本例只有一个自变量(组内因素):练习次数;所有被试都经过了3次测试,即经过了所有自变量水平下的测量,所以这是重复测量方差分析。第一步:陈述假设

第二步:确定显著性水平

第二十四页,共二十八页,2022年,8月28日第三步:确定检验的自由度:在重复方差测量中,我们需要对组内变异进行细分,因此也需要对组内自由度进行进一步划分:第二十五页,共二十八页,2022年,8月28日第四步:查F表,得临界值为5.14第五步:计算样本的F统计量第二十六页,共二十八页,2022年,8月28日总结方差分析表:差异来源

平方和自由度方差F值-------------------------------------------------组间14277

组内189

被试间123

误差

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论