方差分析(ANOVA)(Neter、Wasserman 和 Kutner，1990 年)用于檢測多因素模型中的重要因素。在多因素模型中，有一個反應(因變量)和一個或多個因素(自變量)。這是一種常見的設計實驗模型，實驗者為每個因子變量設定值，然后測量響應變量。那么莫納什大學統(tǒng)計學多因素方差分析如何學?

每個因子都可以有一定數(shù)量的值。這些值被稱為因子水平。不同因子的水平數(shù)可以不同。對于設計實驗，給定因子的水平數(shù)往往較少。每個因子和水平的組合就是一個單元。平衡設計是指各單元的觀察數(shù)相等，非平衡設計是指各單元的觀察數(shù)不同。在設計實驗中通常使用平衡設計。

一、多因素方差分析、一般線性模型

多因素方差分析或一般線性模型可以用來確定是否有一個以上的數(shù)字或分類預測因子可以解釋數(shù)字結(jié)果的變化。 多因素方差分析與單因素方差分析類似，通過計算 F 統(tǒng)計量來衡量每個預測因子相對于剩余誤差方差所占的變異量。一般線性模型也稱為多元回歸模型，在所有其他預測因子保持不變的情況下，為每個預測因子生成一個 t 統(tǒng)計量，以及與結(jié)果變量變化相關的斜率估計值。

二、一般線性模型方程(k 個預測因子)：

假設(方差分析)：每個預測因子都有自己的一組假設：

Ho：在控制模型中所有其他預測因素的情況下，結(jié)果變量的平均值不會因預測變量的不同而不同。

HA：在控制模型中所有其他預測因子的情況下，結(jié)果變量的平均值因預測變量而異。

假設(GLM)：每個預測變量都有自己的一套假設：

Ho：在控制模型中所有其他預測因子的情況下，結(jié)果變量與預測變量不呈線性關系。

HA：在控制模型中所有其他預測因子的情況下，結(jié)果變量與預測變量呈線性關系。

三、假設(方差分析)：

隨機樣本

獨立觀察

每組預測因子的總體呈正態(tài)分布。

各組的群體方差相等。

假設(GLM)：

隨機樣本

獨立觀測

結(jié)果的所有數(shù)值預測因子都是線性相關的。

所有預測值的結(jié)果值均呈正態(tài)分布(通過確認殘差的正態(tài)性進行評估)。

所有預測值的結(jié)果分布方差相同(通過目測殘差圖進行評估)。

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