Excel的统计分析(操作实例).ppt

step 1 单因素方差分析 step 2 输入区域：A3:C11 step 3 F临界值 （二）双因素方差分析 双因素方差分析对应的是两因素试验。在双因素试验中，试验的结果同时受两个因素的影响，这两个因素分别称为行因素和列因素。 列因素 1 2 3 ...... k 行因素 1 A11 A12 A12 ...... A1k 2 A21 A22 A23 ...... A2k 3 A31 A32 A33 ...... A3k ...... ...... ...... ...... ...... ...... n An1 An2 An3 ...... Ank 数据结构 1. 无重复的双因素方差分析 无重复：不考虑两个影响因素之间的相互影响。 案例4 某实验室做实验，按照体重的轻重将30只同性别老鼠分为6组，5只老鼠设为一组，分别用5种方法染尘，测得的各鼠全肺湿重数据见下图，分析不同的处理方法度全肺湿重有无影响。 step 1 无重复双因素分析 step 2 B2:F7 step 3 2. 可重复的双因素方差分析 如果两个因素对因变量的影响是独立的，但如果两个因素搭配在一起会对因变量产生一种新的效应，就需要考虑交互作用对因变量的影响，此时可用可重复的双因素方差分析。 析因设计方差分析 交叉设计方差分析 可重复 案例5 A、B两种药物联合应用对红细胞增加数的影响，数据见下图，判断哪一种用药方法疗效更好。 step 1 可重复双因素分析 step 2 B3:C8 A2:C8 step 3 误差 Thanks For You Attention ! 各位老师、同学，你们好 针对计量资料的统计推断中，最常用到的就是t检验和方差分析 双样本等方差检验和双样本异方差检验类似于两样本均数的比较（独立样本t检验），平均值的成对二样本分析类似于配对资料的比较（配对t检验） 如果直接根据偏度系数和峰度系数判断正态性，可以用各系数除以相应的标准误，取绝对值，查U界值表，如U0.05=1.96，上述结果小于1.96，则P0.05。当两个P值都大于0.05时，可认为服从近似正态分布。 在“假设平均差”中输入0，表示原假设（无效假设）H0为u1-u2=0 P0.05，拒绝原假设（无效假设），新肥料获得的平均产量与旧肥料获得的平均产量不相等 P0.05，差别无统计学意义，尚不能认为服用该减肥药前后的体重有变化。 在实际科研中，当比较两组资料均数是否相等时，可采用前面介绍的t检验，但当组数大于2组是，就需要使用方差分析，不然容易增加犯第一类错误的概率。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分为两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。 随机区组设计，又称为配伍组设计，属于两因素方差分析用于多个样本均数间的比较，例如将动物按体重、窝別等性质配伍，然后随机的分配到各个处理组。或者同一受试对象在不同时间点上的观察，或同一样本分成多份，每一份给予不同处理的比较也可用随机区组设计。 析因设计：在两个或多个实验因素的各水平组合的基础上，研究各实验因素的主效应已经各因素之间的交互作用。主效应是指某因素各单独效应的平均效应，即某一因素各水平之间的平均差别。单独效应是指其他因素水平固定时，同一因素不同水平之间的差异。 交叉设计：是一种特殊的自身对照设计，按事先设计好的实验次序，在各个时期对受试对象先后实施各种处理，以比较处理组间的差异。 协方差分析：科研设计的目的之一就是排除研究因素的影响和干扰，然而有些影响因素在设计阶段无法排除或者控制时，我们只有在统计分析阶段，采用特殊的方法对该影响因素进行控制，就是利用协方差分析。 重复测量数据方差分析：在不同时间点上对同一观察指标进行多次测量所得的数据，该方法常用来分析不同时间点上该指标的差异，如果研究目的是观察处理因素随着时间变化的趋势，这时可用重复测量设计。 随机区组设计、两个因素的析因设计、两种处理方式的交叉设计等属于两因素方差分析 统计学上的因素是指研究者所关心的实验条件，而水平是指因素的具体表现形式。注意该实验效应为定量的。 3种不同的缝合方式对伤口缝合完成时间的多少有显著影响, 一般我们看F值和F crit值得大小就可以了。如果FFcrit，说明这个因素对结果有显著作用 单因素方差分析只是考虑一个分类型自变量对数值型因变量的影响。在实际问题的研究中，有时需要考虑几个因素对结果的影响 差异源=误差来源，行=行因素（分组），列=列因素（5种处理方法），MS=均方 输入区域应该把各组的名字包含进去 列=A药使用情况差异有统计学意义，通过相互来看，A药和B药使用对红细胞数增加有交互作