文档介绍：第四章 Stata与方差分析
主要内容:
1、单因素方差分析
2、双因素或多因素方差分析
3、协方差分析
实验43>.1单因素方差分析
一、实验基本原理
方差分析的目的是检验各个水平的均值是否相等,实现这个目的的手段是通过方差的比较。
观察值之间的差异来自于两个方面,一个是由不同水平造成的系统性差异,一个是由抽选样本的随机性而产生的差异。两个方面产生的差异可以用两个方差来衡量:一个称为水平之间的方差,是由系统性因素和随机性因素共同造成的;一个称为水平内部的方差,仅由随机性因素造成。如果不同的水平对结果没有影响,则在水平之间的方差中,仅仅有随机因素的差异,而没有系统性的差异,所以两个方差的比值应接近于1;反之,则两个方差应差异较大。
一般情况下,。
二、实验内容和实验数据
实验数据来源于对某种饮料的销售调查,该种饮料有4种颜色,在8>5家超市进行销售,其中变量sales代表销售量,color变量代表颜色。完整的数据在本书附带光盘的data文件夹的“”工作文件中。
利用数据分析,颜色是否对销售量有显著影响,即分析不同颜色的销售量总体均值是否相等。
三、实验操作指导
单因素方差分析的基本命令语句如下:
oneway response_var factor_var [if] [in] [weight] [, options]
在这个命令语句中,oneway是进行单因素方差分析的命令语句,response_var代表将要测量的变量名称,factor_var代表分类变量名称,也即水平名称,if是条件语句,in是范围语句,weight是权重语句。在单因素方差分析中的options选项较多,。
例如,,在这个数据中,反映了一种饮料的销售情况,这种饮料有4种颜色,在5家超市进行销售,除颜色之外其他条件全部相同,分析一下饮料的颜色是否对销售量有影响。
对此问题进行方差分析的命令语句为:
oneway sales color, tabulate
这个命令语句中,oneway是进行单因素方差分析的命令语句,sales是将要分析的变量,color是分类变量,也就是水平变量,tabulate选项的作用是产生有关数据的汇总表。。

一、实验基本原理
在现实研究中,一个事件不可能仅受一个因素的影响,恰恰相反,一个事件是受多个因素综合作用的结果,所以多因素方差分析相比单因素方差分析有更广泛的应用空间。下面以双因素方差分析中无交互作用的情况为例,介绍一下多因素方差分析的基本原理。
一般情况下,,影响因素有A和B两个。
二、实验数据和实验内容
实验数据来源于对某国女性工作情况的调查,其中变量married是代表是否结婚的分类变量,children是代表是否拥有子女的分类变量,wage代表工资水平。完整的数据在本书附带光盘的data文件夹的“”工作文件中。
利用数据分析,女性的工资会不会因是否结婚、是否有子女以及二者的互动而差异。
三、实验操作指导
多因素方差分析的命令语句如下:
anova varname