方差分析
试验指标是观测值eg:降水量是试验因素,而降水量的多少是因素水平,试验处理必须是重复的,试验单位也应该是重复的。
固定模型是事先选择固定因素的固定水平;而随机模型是事先选择固定因素,但不确定因素水平,现在常用的是混合模型。
构架的数学关系是:
总体:观测数值=总体均值+处理效应+实验误差
样本:观测数值=样本均值+处理效应+实验误差
原始数据是:k个水平(处理),每次处理重复N次:
将观测值与样本均值的关系分解为(观测值与同一处理观测值均值)and(同一处理观测值均值与样本均值),即:
化简之后得到:
推导得到:SST=SST+SSE,
实际上就是总变异=处理间变异+处理内变异;而总自由度=处理间自由度+处理内自由度
在处理间,因为只有一个条件均值约束,所以df=k-1。在总体看来,n次独立实验,只有一个均值条件约束,所以df=nk-1,基于三者关系得到处理间自由度的值:
这样处理后则得到总均方:
总均方一般不等于处理间均方加处理内均方,因为分母不同。
采用F检验,比较处理间(处理效应)和处理内方差(实验误差),看两者是不是一样的。如果是一样的,则满足H0假设。
还存在其他多重比较方法,常用LSD或者SSR方法
单因素方差分析中,控制观测次数尽量相等,不仅分析麻烦也降低了灵敏度。
二因素方差分析存在两个因素,所以要考虑主效应和互作。
无实验重复是因素之间有AB个组合,每个组合有1次实验,所以共有AB次试验。
无实验重复是因素之间有AB个组合,每个组合有n次实验,所以共有nAB次试验。
AB两个因素需要判断是否具有交互作用,一般都认为有交互作用。
效应模型即是将因素数量拓展为两个: