文档介绍：方差分析二多因素方差分析
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学****要点
两因素方差分析的定义；
两因素方差分析设计基本思想；
多因素方差分析；
重复测量方差分析
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方差分析
单因素：完全随机设计
两因素：随机区组设计
多因素：析因、拉丁方、正交设计
重复测量设计
单组
多组
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方差分析（二）两因素、多因素方差分析
第一节两因素方差分析（随机区组设计）
第二节多因素方差分析（析因设计）
第三节重复测量设计方差分析
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第一节
随机区组设计资料（配伍组）
—双因素
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资料类型：
随机区组设计（randomized block design）是将受试对象按自然属性（如实验动物的窝别、体重，病人的性别、年龄及病情等）相同或相近者组成区组，然后把每个区组中的受试对象随机地分配给不同处理。设计中有两个因素，一个是处理因素，另一个是按自然属性形成的区组。区组的选择原则是“区组间差别越大越好，区组内差别越小越好”。
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它是比完全随机设计更精细的一种设计方法，这样设计的资料作方差分析的检验效能较高，因为在此种设计的方差分析表中多了一个分析内容──区组间的变异，致使误差均方有一定程度的缩小。
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两因素方差分析定义：
既分析各处理组间有无差别，又同时分析各配伍组间有无差别，以说明研究因素和配伍因素有无影响均数间比较的检验方法。
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两因素方差分析基本思想：
将所有测量值上的总变异按照其变异的来源分解为三个部分：
1）处理组间变异（处理因素的影响）用MS处理表示
2）区组间的变异（配伍因素的影响）用MS区组表示
3）误差变异（个体因素的影响）用MS误差表示
F处理= MS处理/ MS误差；F区组 = MS区组/ MS误差
如果：处理因素（或配伍因素）确无效的话， F ≈1；
处理组因素（或配伍因素）确有效的话，F >>1
F越大，P值越小，就越有理由认为组间有差别。
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随机区组设计的方差分析表
变异来源
SS
df
MS
F
处理组
SS处理
k-1
SS处理/ k-1
MS处理/ MS误差
区组
SS区组
b-1
SS区组/ b-1
MS区组/ MS误差
误差
SS误差
N-k- b+1
SS误差/v误差
总
SS总
N-1
表8 随机区组设计的方差分析表
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