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文档介绍:twoway anova,两因素方差分析
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第三节 随机区组设计的两因素方差分析(two—way ANOVA)
1、用途:用于随机区组设计的多个样本均数比较,其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等.
随机区组设计考虑了个体差异的影响,可分析处理因素和个体差异对实验效应的影响,所以又称两因素实验设计,比完全随机设计的检验效率高。该设计是将受试对象先按配比条件配成配伍组(如动物实验时,可按同窝别、同性别、体重相近进行配伍),每个配伍组有三个或三个以上受试对象,再按随机化原则分别将各配伍组中的受试对象分配到各个处理组。
值得注意的是,同一受试对象不同时间(或部位)重复多次测量所得到的资料称为重复测量数据(repeated measurement data),对该类资料不能应用随机区组设计的两因素方差分析进行处理,需用重复测量数据的方差分析。
2、计算公式:随机区组设计的两因素方差分析是把总变异中的离均差平方和SS与自由度分别分解成处理间、区组间和误差三部分,其计算公式见表5。4。
变异来源
离均差平方和
自由度
均方

N—1
处理间
k—1
区组间
b—1
误差

# b区组数
3、分析步骤(以例说明):
例5。2某医师研究A、B和C三种药物治疗肝炎的效果,将32只大白鼠感染肝炎后,按性别相同、体重接近的条件配成8个配伍组,然后将各配伍组中4只大白鼠随机分配到各组:对照组不给药物,其余三组分别给予A、B和C药物治疗。一定时间后,测定大白鼠血清谷丙转氨酶浓度(IU/L),。问四组大白鼠的血清谷丙转氨酶是否相同。
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四组大白鼠血清谷丙转氨酶浓度(IU/L)
区组
对照组
试验组
合计
A药组
B药组
C药组
1
652。4
2
741。3
432。5
3
362。7
4
5
782。8
462。8
2083。3
6
412。2
312。8
7
730。4
494。6
484。9
296。3