文档介绍：第六章
方差分析
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主要内容
方差分析简介
单因素方差分析
多因素方差分析
协方差分析
第2页，共65页。
方差分析简介
(1) 方差分析的概念
ht”，另一变量是饲料品种（变量值分别为1,2,3,4），变量名为“fodder”，输入数据并保存。
第3步 方差相等的齐性检验：由于方差分析的前提是各个水平下（这里是不同的饲料folder影响下的体重weight）的总体服从方差相等的正态分布，且各组方差具有齐性。其中正态分布的要求并不是很严格，但对于方差相等的要求是比较严格的，因此必须对方差相等的前提进行检验。
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单因素方差分析
不同饲料的方差齐性检验结果
Test of Homogeneity of Variances
猪重
Levene Statistic
df1
df2
Sig.
.024
3
15
.995
方差齐性检验的H0假设是：方差相等。从上表可看出相伴根据Sig.=> （）说明应该接受H0假设（即方差相等）。故下面就用方差相等的检验方法。
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单因素方差分析
猪重
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Between Groups
3
.000
Within Groups
15
Total
18
几种饲料的方差检验（ANOVA）结果
上表是几种饲料方差分析的结果，组间（Between Groups）平方和（Sum of Squares），自由度（df）为3，；组内（Within Groups），自由度为15，；。由于组间比较的相伴概率Sig.（p值）=<，故应拒绝H0假设（四种饲料喂猪效果无显著差异），说明四种饲料对养猪的效果有显著性差异。
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单因素方差分析
第4步 多重比较分析：通过上面的步骤，只能判断4种饲料喂猪效果是否有显著差异。如果想进一步了解究竟是哪种饲料与其他组有显著性的均值差别（即哪种饲料更好）等细节问题，就需要在多个样本均值间进行两两比较。由于第3步检验出来方差具有齐性，故选择一种方差相等的方法，这里选LSD方法；；
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单因素方差分析
第5步 运行主要结果及分析：
多重比较（Multiple Comparisons）结果
猪重 LSD
(I) 饲料品种
(J) 饲料品种
Mean Difference （I-J）
Std. Error
Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound
Upper Bound
1
2
-*
.000
-
-
3
-*
.000
-
-
4
-*
.000
-
-
2
1
*
.000
3
-*
.000
-
-
4
-*
.000
-
-
3
1
*
.000
2
*
.000
4
-*
.000
-
-
4
1
*
.000
2
*
.000
3
*
.000