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方差分析目录ANOVA(方差分析)的概念OnewayANOVA的概念ANOVA的原理应用MINITAB实习–弹射器再多想一想简要及附录ANOVA的概念(1)-ANOVA是什么?ANOVA的概念(2)-包含在哪里?ANOVA的概念(3)–路径分析OnewayANOVA的概念(1)–概要我们要观察的一个input变量(因子)有多个样本时,我们实际上在实施单因子实验(SingleFactorExperiment).我们要分析对象的因子是否有水平间的差异确定3个供应商的平均交货期是否有差异确定某个机器的设定值在5个水平间变化时，零件的尺寸是否不同现在开始做第一次实验!…观察.OneANOVA的概念(2)–例题存在电流对焊接强度的影响吗？OneANOVA的概念(3)–例题OnewayANOVA的概念(3)–例题设定假设!!!此设计的数学模型是：OneANOVA的概念(6)–变量选定ANOVA的原理(1)–总变动ANOVA的原理(2)–总变动ANOVA的原理(3)–总变动ANOVA的原理(4)–自由度ANOVA的原理(5)–方差分析表ANOVA的原理(6)–F分布ANOVA的原理(7)–例题ANOVA的原理(8)–例题ANOVA的原理(9)–统计的假定单一因子实验分析实验结果移动到MINITABWorksheet.数据有没有异常点利用管理图进行确认.(稳定性分析)利用统计方差分析等方差检验程序进行等方差检验.方差同一时实施(p-value0.05)ANOVA.用统计方差分析单因子方差分析进行分析.所有的数据在1列时(Stacked):One-way按水平别数据分几列时(Unstacked):采用One-way(Unstacked..).解释F-ratio.F-value高p-value显著水平时(一般5-10%)推翻零假设(Ho).推翻零假设时,利用统计方差分析主效应图或统计方差分析区间图对均值差异利用区间图说明.利用Minitab的Anova视窗中的残差项目(残差Plot)对残差实施评价.为测试实际的显著性,对有影响的Epsilon-Squared进行计算.根据分析结果找出方案.设置假设应用MINITAB分析(2)–输入数据主效果图、箱图及区间图主效果图及箱图应用MINITAB分析(9)–εSquaredEpsilon-Squared虽然是一个有争议的统计量,但其结果提供实质性的显著性情报.Epsilon-Squared根据适当的input变量说明的output变量的大小.该统计量很容易计算.这值是Sum-of-Squares(Effect)/Sum-of-Squares(Total).在采取措施以前应经常要确认这值.应用MINITAB分析(10)–结论知道了是谁刷的厚.单因子方差分析的P-value0.05,可采用备择假设(Ha)“作业者中至少有一名刷的厚度与其他不同(或大或小)”.这厚度差异,作业者实际影响的效果占51%.在95%的置信水平中(显著水平为5%)确认为Walt有所不同.决定对Walt进行再教育.参考区间图或主效应图实习–解释按组别各准备CATAPULT发射者(3名)的变化?(跟球类无关)角度每2度变化时(4水平)距离是?(用乒乓球)各条件用同样的条件各15回Test利用这DATA利用Minitab与前面路径一样实施ANOVA分析结果发表–F-检验和t-检验F-检验和t-检验在前面关于油漆厚度的实验所得到的结果中,针对Bob的结果和Walt的结果进行比较,将t-test得到的T值进行平方时就得到与F值相同的结果应用MINITAB分析(7)–残差分析①目的：二次检验前面的分析是否有不可信的证据（残差有异常现象）②路径：统计-方差分析-单因子…点击图形-点四合一7、判差应用MINITAB分析(7)–残差分析③残差输出结果：④残差分析结论：没有足够的证据证明其残差分析有异常应用MINITAB分析(8)–Plots8、附图应用MINITAB分析(8)–Plots统计方差分析主效应图图形箱线图IntervalPlot