文档介绍：多个样本均数比较的方差分析
前章介绍了两样本均数比较的t检验。在医学科学研究中，常常要通过多个样本均数比较来推断各处理组间是否存在差别，此时若多次重复使用t-test ，会使犯第Ⅰ类错误（假阳性错误）的概率增大，且脱离了原先的实验设计，将多个样本均数的同时比较转变为两个样本均数的多次比较。若采用实验设计所对应的方差分析同时分析多个样本均数的差别，则可避免以上问题。
多个样本均数比较方差分析
第一节方差分析的基本思想和应用条件
方差分析（analysis of variance, ANOVA）的理论依据是F分布，故又称F检验。在处理实验设计资料时，主要用于推论多个处理组处理效应的差别。
下面结合例11-1的试验结果，介绍方差分析的基本思想及其应用条件。
多个样本均数比较方差分析
例11-1 为了解烫伤后不同时期切痂对肝脏三磷酸腺苷（简写为ATP）的影响，将30只雄性大鼠随机分成3组, 每组10只：A组为烫伤对照组，B组为烫伤后24小时(休克期)切痂组，C组为烫伤后96小时（非休克期）切痂组。全部动物统一在烫伤后168小时处死并测量其肝脏的ATP含量，结果见表11-1。这一问题的解决可以归结为三组ATP总体均数差别的比较。如果三组ATP的总体均数存在差别，则推论B组和C组的处理对ATP有影响。
多个样本均数比较方差分析
多个样本均数比较方差分析
方差分析的应用条件
①各组样本是相互独立的随机样本且来自正态总体。
②各组总体方差相等，即方差齐性（homoscedasticity）。
上述两个条件与两均数比较的t检验的应用条件是相同的。实际上，当组数为2时，方差分析与两均数比较的t检验是等价的，且对同一资料有。
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