Minitab两因素方差分析续

使用双因子方差分析(ANOVA)过程可在存在两个固定因子时检验总体平均值的相等性。此过程要求因子水平每一组合的观测值数必须相同〔平衡〕。仅当需要拟合可加性模型〔Fitadditivemodel〕〔无交互作用项的模型〕时，其中一个或这两个因子才可以为随机值。双因子方差分析过程不支持多重比较。注：如果数据平衡，且您需要检查涉及随机因子的交互作用，那么可以使用统计>方差分析>平衡方差分析。如果需要使用多重比较对平均值进行比较，或者如果数据不平衡，那么可以使用统计>方差分析>一般线性模型。注解1：关于平衡两因素和平衡设计方差分析的区别编辑课件注解2：关于平均值分析平均值分析的英文缩写ANOM是看上去像方差分析的英文缩写ANOVA，平均值分析可检验总体平均值的相等性。Minitab显示的图形类似于控制图，该图显示因子的每个水平的平均值如何与总体平均值〔也称为总均值〕进行比较。Minitab对与总体平均值显著不同的平均值进行标记。因此，平均值分析可以说明水平平均值何时不同以及差异是什么。通过方差分析，如果可以假定响应大致按正态分布，那么可以使用平均值分析。另外，当响应由比率〔二项数据〕和计数〔Poisson数据〕组成时，可以使用特殊的平均值分析版本。使用二项数据时，样本数量(n)必须为常数。编辑课件均值分析图例如编辑课件图例分析使用平均值分析的主效应图可检验“每个因子的水平平均值等于指定a水平时的总体平均值〞这一假设。Minitab为双因子设计中的每个因子显示一个主效应图。主效应图显示：标绘点－每个因子水平中的样本平均值。中心线〔绿色〕－总体平均值。决策的上限和下限〔红色〕－用来检验此假设。Minitab查找位于决策限之外的样本平均值，并用红色符号对其进行标记。编辑课件如果样本平均值超出决策限，那么可以否认“平均值等于总体平均值〞这一假设。如果样本平均值未超出决策限，那么不能否认“平均值等于总体平均值〞这一假设。编辑课件注解3：等方差检验Bonferroni置信区间Bonferroni置信区间使用全族误差率。假设该过程的全族置信水平为95%。全族误差率等于1-置信水平=1-0.95=0.05。Bonferroni法通过将全族误差率分割在各个区间之中。假设有六个区间。将每个区间的单个误差给定为0.05/6=0.00833，计算单个置信水平1-0.0083=0.9917。由于置信水平较大(0.9917)，因此单个区间通常相当宽。这种方法使得一个或多个置信区间不能覆盖其相关总体标准差的概率最多为0.05。编辑课件与单元〔配对因素〕对应的总体标准差的点估计值是指该单元中观测值的样本标准差。一个单元至少要有两个观测值来计算样本标准差。如果没有，那么该单元的点估计值在输出中为空白。标准差的置信区间以卡方分布为根底。此分布为非对称，因此，置信区间也是非对称的。编辑课件95%标准差Bonferroni置信区间方法类型经验N下限标准差上限1042.803845.8878440.49901141.844353.8729826.64002042.267214.7609532.74782141.982614.1633328.63713042.883596.0553041.65093142.428205.0990235.0732例如编辑课件例如注解：标准差的Bonferroni置信区间显示以下内容：公路类型：第一个因子。经验：第二个因子。N：单元中的观测值数。例如，在六个因子水平组合的每一单元中有四个观测值。下限和上限：为每个sigma给定的95.0%置信区间时的下端点值和上端点值。每个区间提供对应单元的总体标准差的一个估计值。例如，区间(2.80384,40.4990)为公路类型=1和经验=0估计总体标准差。根据此区间，sigma介于2.80384与40.4990之间。编辑课件注解4：minitab方差齐性检验Minitab显示了用于判断方差是否相等的两种检验的结果：Bartlett检验和Levene检验。在两种检验中，原假设(Ho)是考虑的总体方差〔或等效的总体标准差〕相等，备择假设(H1)指并非所有的方差都相等。检验的选项取决于分布属性：当数据来自正态分布时使用Bartlett检验。对于偏离正态性的情况，Bartlett检验的功能并不强大。当数据来自连续但不一定正态的分布时，请使用Levene检验。编辑课件注解5：主效应图将主效应图与方差分析一起关联使用。当平均响应值跨因子水平而更改时，主效应随即出现。使用此图检查每个因子的水平平均值比较多个因子的水平平均值编辑课件具有多个因子时，主效应图将是最正确选择。可以将水平平均值中的更改进行比较，以查看哪些因子对响应〔反响变量〕的效应最大。某一因子的不同水平对响应具有不同效应时，便会出现主效应。对于有两个水平的因子，可能会发现一个水平会提高平均值，而另一个水平那么不然。这种差异就是主效应。Minitab通过绘制每个因子水平的平均响应值创立主效应图。以线连接每个因子水平的各个点。Minitab还在总体平均值处绘制了一条参考线。查看此线可以确定对某个因子是否存在主效应。编辑课件当线为水平时〔与x轴平行〕，那么不存在主效应。因子的每个水平以相同的方式影响响应，响应平均值在所有因子水平中相同。当线不水平时〔与x轴不平行〕，那么存在主效应。不同因子水平对响应的影响不同。标绘点之间垂直位置的差异越大〔线与X轴不平行的程度越大〕，主效应的量值就越大。编辑课件Minitab方差分析根底寻找因素与反响变量关系式的方法论一元配置分散分析(DATA形态为

Stack的时候)一元配置分散分析(DATA形态为

Unstack

的时候)二元配置分散分析平均分析平衡方差分析(在各水准反复相同的时候)一般线型模型支份分散分析检定方差的同一性区间

Plot主效果

Plot交互效果

Plot编辑课件MinitabOneWayANOVA(单因素方差分析)因子为一个,反复数为对所有水准不相同也可,Radom实验。在数据为一个

Col中以

Stack形态保存时使用。Response:指定反响变量Factor:指定说明变量(要因)Comparisons:检定多重比较Storeresiduals:保存残差Storefits:保存水准平均值DF:自由图(DegreeofFreedom)SS:乘方的和(SumofSquare)MS:不偏分散(MeanofSquare)F:F-概率值P:P-value(留意概率)留意水准比p-value大那么有影响。即水准间有差。(级区间有变动)->上面的p值大于0.05，故没有影响。EXH_AOV.MTW(先需要检定

RESPONSE值的正态性)编辑课件Graphs...Dotplots/Boxplots

图象输出

optionResidualPlots:对残差提供多样的

plot->残差只有随正态性时，它的结果值才能

判断为正确。存在各范围间的重叠区间各点呈现直线状态时，意味着正态性MinitabOneWayANOVA(单因素方差分析)编辑课件当数据按水准类别指定在

Col时使用(Unstack

形态)剩余事项与

Stack情况相同Responses:指定按各水准别有反响值的ColMinitabOneWayANOVA(Unstacked))编辑课件

因子为

2个，把因子各水准的组合全部Radom实施的实验。

数据应为

Stack形态。Response:实验结果数据Rowfactor:B因子Columnfactor:A因子Storeresiduals:保存残差Fitadditivemodel:选择交互作用的有无Lake与

Interaction

的

p值大于

0.05，故不会

引起效果。Suppleme的

p值小于

0.05，故

Suppleme

的水准间有差。看左图可知道

Suppleme

的平均间有差。看左图可知道

Lake的平均间没有差。EXH_AOV.MTWMinitabTwo-wayANOVA〔两因素方差分析〕编辑课件用

Graph来显示因子的平均值，检讨因子的哪个水准有影响<方差分析与平均分析的差异>->方差分析是对水平间有无差异的分析->平均分析是对全体平均与各水平平均间有无差别的分析Response:反响(结果)值DistributionofData:资料的分布形态-Normal:正态分布,Factor1:因子水准Col(单因素)Factor2:因子水准第二Col(两因素)-Binomial:二项分布-Poisson:Poisson分布Alphalevel:留意水准脱离管理线那么有影响用两个因子的交互作用效果MainEffect:主要因Minutes的3水平(值=18)时有影响Strength的3水平(值=3)时有影响EXH_AOV.MTWMinitabAnalysisofMeans〔均数分析〕编辑课件MinitabBalancedANOVA〔平衡设计方差分析〕

所有单元的观察个数相同时使用Response:反响变量数据Model:指定需分析的因子Randomfactors:指定变量因子Probtype|Calculat的标记为考虑交互作用效果的计算实施.EXH_AOV.MTWProbtype,Calculat,Probtype*Calculat等比留意水准(0.05)小，故判断为各因子的水准间存在散布的差。Engineer为变量因子故无统计意义。编辑课件MinitabTestforEqualVariances〔等方差检验〕检定2总体以上的方差是否一致

-原假设

:所有水平的方差一致

-对立假设

:至少一个以上的方差不一样正态分布数据时:Bartlett’sTest包括正态分布的连续性数据时:Levene’sTest因p-value比留意水准(0.05)大，应选择归属假设，即所有水平的方差一致。EXH_AOV.MTW编辑课件MinitabMainEffectsPlot〔主效应图〕对主效应的水平间差异比较Responses:指定反响值Factors:指定因子Baseplotson:指定plot基准Supplement在2水平时值特大。Lake在各水准间无太大的变动。EXH_AOV.MTW编辑课件MinitabInteractionsPlot〔交互效应图〕交互作用的水平间差异比较Displayfullinteractionplotmatrix:

作成为

matrix可知道按Field水准变更的

Variety各水准的变动及平均值。

-平均是

Variety4,6水准比别的水准小。

-变动是

Variety2水准比别的水准大。

-水准间

Cross角度越大，交互作用效果就越大。ALFALFA.MTW编辑课件

DOE(实验设计)Minitab编辑课件

正交设计

多因子试验与正交表

无交互作用情况下的正交设计

有交互作用情况下的正交设计

裂区法

多指标的数据分析Minitab编辑课件

多因子试验与正交表Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件交互作用Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件正交表Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件无交互作用情况下的正交设计Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件数据的直观分析Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件数据的方差分析Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab编辑课件Minitab实验设计根底如何实施实验如何选取数据,如何解释才能以最少的实验次数迅速获得最大的信息量的方案方法.实验的成败，只有把以往的经验或者理论性、技术性知识等的原有技术与依照实验方案法的知识结合起来才有可能.CreateFactorialDesign:析因实验设计DefineCustomFactorialDesign:在变更当前的实验设计而再指定时使用。AnalyzeFactorialDesign:得出实验分析结果FactorialPlot:主效果,交互效果plot作成Contour/Surface(Wireframe)Plots:展现实验的反响外表OverlaidContourPlot:以视觉性展示多个反响变量的妥协领域ResponseOptimizer:寻找满足目标值因子的最正确组合Factorial:析因设计RSDesign:反响曲面设计MixtureDesign:混合试验设计ModifyDesign:修正试验设计DisplayDesign:实验方案后生成的内容通过Worksheet可见编辑课件Minitab创立田口设计使用“创立田口设计〞可以在工作表中设置田口正交表设计。设计的每行都指定一个用于试验游程的因子级别的组合。田口设计用于稳健参数设计〔试验设计的一种〕，其中的主要目标是在调整〔或保持〕目标的同时，找出使响应变异最小化的因子设置。田口设计为设计在各种条件下始终运行优良的产品提供了一种强大而高效的方法。田口正交表设计的创立方法是从标