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        基于變異系數(shù)相同的異方差分析

        2018-05-22 13:17:39戴金輝
        統(tǒng)計與決策 2018年9期
        關鍵詞:水平影響實驗

        戴金輝

        (山東工商學院 統(tǒng)計學院,山東煙臺264005)

        0 引言

        如果只涉及兩總體,檢驗其均值是否相等,這是假設檢驗問題;而涉及到檢驗多個總體的均值是否相等時,倘若應用假設檢驗進行兩兩均值比較,有時可能會行不通,即使可行,效率也低下,這時如果用方差分析來解決問題,則起到事半功倍的效果。方差分析是一種特殊形式的假設檢驗,方差分析可以同時對多個總體均值是否相等進行檢驗,如果把其他影響因素的作用固定下來,僅考慮一個影響因素對實驗結果的影響,就是單因素方差分析;考慮兩個影響因素,在其共同作用下只進行多次實驗(超過一次),就是有重復的雙因素方差分析。因素在不同的水平下,實驗的次數(shù)可以相同也可以不同。

        方差分析滿足三個假定:(1)每個總體都應該服從正態(tài)分布;(2)各個總體的方差相等;(3)實驗結果是相互獨立的。如果各個總體的方差不相等,就不滿足方差分析的條件,不能直接進行方差分析了,本文針對一種特殊情況——在各個總體方差不相等的條件下,但是各個總體的變異系數(shù)相同,進行方差分析。

        1 基于變異系數(shù)相同的單因素方差分析

        1.1 變異系數(shù)相同的單因素方差分析思路

        設A1,A2,…,An是因素A的m個取值,假定在第i個水平下進行了ni次實驗,實驗結果為Xij,并且Xij~N(,i=1,2,…,m;j=1,2,…,ni方差不相等,不能直接進行方差分析。如果Xij~N(μi,,i=1,2,…,m;j=1,2,…,ni中,滿足條件Xij~N(kiμ,σ2)i=1,2,…,m;j=1,2,…,ni,即μi=kiμ,σi=kiσ i=1,2,…,m,即各個不同因素水平對應的變異系數(shù)v=,i=1,2,…,m為一個

        i常數(shù)則可以對Xij進行處理,得到Yij,其中i=1,2,…,m;j=1,2,…,ni,則Yij~N(μ,σ2),i=1,2,…,m;j=1,2,…ni,Yij滿足方差分析的條件,進行方差分析。單因素方差分析的數(shù)據(jù)結構模型為:

        在單因素方差分析中,表示所有實驗結果的數(shù)目;,表示所有實驗結果的均值,則表示第i個水平實驗結果的均值,則

        1.2 變異系數(shù)相同的單因素方差分析步驟

        第一步:提出原假設與備擇假設

        第二步:構造檢驗統(tǒng)計量

        總平方和

        其自由度為n-1。

        為了假設檢驗的需要,對總平方和進行分解,把它分解為因素A及其實驗誤差兩個部分:

        組間平方和SSR是因素A的均值與總均值之間的離差平方和。

        其自由度為m-1。

        離差項平方和SSE指除因素A外,由于實驗誤差影響產(chǎn)生的離差平方和。

        其自由度為n-m。

        由于各平方和受到實驗結果數(shù)目的影響,為了消除實驗結果數(shù)目對平方和計算結果的影響,可以用各平方和除以對應的自由度,得到均方。

        第三步:根據(jù)顯著性水平α,確定臨界值Fα(m-1,n-1)。

        第四步:做出統(tǒng)計決策。若F>Fα(m-1,n-1) ,拒絕原假設,各總體均值都相等,如果F<Fα(m-1,n-1) ,不拒絕原假設,各總體均值不全相等。

        以上內(nèi)容列成方差分析表,見表1。

        表1 方差分析表

        2 基于變異系數(shù)相同的無重復雙因素方差分析

        2.1 變異系數(shù)相同的無重復雙因素方差分析思路

        考慮兩個影響因素,分別為因素A與因素B,因素A有m個水平,因素B有n個水平,但在Ai與Bj的共同作用下只進行一次實驗,也就是在組合(Ai,Bj)i=1,2,…,n;j=1,2,…,m下只有一次實驗結果Xij,并且Xij~N(),i=1,2,…,m;j=1,2,…,ni方差不相等,不滿足方差分析的條件(2),不能直接進行方差分析。如果Xij~N(μij,),i=1,2,…,m;j=1,2,…,n中,滿足條件Xij~N(kijμ,σ2),i=1,2,…,m;j=1,2,…,n,即μij=kij μ,σij=kijσ,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n即各個不同因素水平對應的變異系數(shù)n為一個常數(shù)則可以對Xij進行處理,得到Yij,其中Yij=2,…,m;j=1,2,…,n,Yij滿足方差分析的條件,可以進行方差分析。

        無重復的雙因素方差分析的數(shù)據(jù)結構模型為:在無重復的雙因素方差分析中,所有實驗結果的數(shù)目表示所有實驗結果的均值,則,表示因素A第i個水平實驗結果的均值,則表示因素B第j個水平實驗結果的均值,則

        2.2 變異系數(shù)相同的無重復雙因素方差分析步驟

        第一步:提出原假設與備擇假設

        HA0:μ1.=μ2.=…=μm.(因素A對實驗結果沒有顯著影響)

        HA1:μ1.,μ2.,…,μm.不全相等(因素A對實驗結果有顯著影響)

        HB0:μ.1=μ.2=…=μ.n(因素B對實驗結果沒有顯著影響)

        HB1:μ.1,μ.2,…,μ.n不全相等(因素B對實驗結果有顯著影響)

        第二步:構造檢驗統(tǒng)計量

        其自由度為mn-1。

        為了假設檢驗的需要,對總平方和進行分解,把它分解為因素A、因素B及其實驗誤差三個部分:

        因素A的組間平方和SSR是均值與總均值之間的離差平方和。

        其自由度為n-1。

        因素B的組間平方和SSC是均值與總均值之間的離差平方和。

        其自由度為m-1。

        離差項平方和SSE指除因素A、因素B外,由于實驗誤差影響產(chǎn)生的離差平方和。

        其自由度為(m-1)(n-1)。

        第三步:根據(jù)顯著性水平α,因素A的臨界值Fα(m-1,(m-1)(n-1)) ,因素 B 的臨界值Fα(n-1,(m-1)(n-1))。

        第四步:做出統(tǒng)計決策。

        若因素A的統(tǒng)計量的值FA>Fα(m-1,(m-1)(n-1)) ,拒絕原假設,因素A的各總體均值都相等,如果FA<Fα(m-1,(m-1)(n-1)),不拒絕原假設,因素A的各總體均值不全相等。

        若因素B的統(tǒng)計量的值FB>Fα(n-1,(m-1)(n-1)) ,拒絕原假設,因素B的各總體均值都相等,如果FB<Fα(n-1,(m-1)(n-1)),不拒絕原假設,因素B的各總體均值不全相等。

        以上內(nèi)容列成方差分析表,見表2。

        表2 無重復的雙因素方差分析表

        3 基于變異系數(shù)相同的有重復雙因素方差分析

        3.1 變異系數(shù)相同的有重復雙因素方差分析思路

        在因素A與因素B的共同作用下,組合(Ai,Bj)i=1,2,…,n,j=1,2,…,m進行l(wèi)次實驗(等重復實驗),一次實驗結果Xijk,并且Xijk~N(μij,),i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;k=1,2,…,l方差不相等,不滿足方差分析的條件(2),不能直接進行方差分析。如果Xijk~N(μij,σ),i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;k=1,2,…,l中 ,滿 足 條 件Xijk~N(kijμ,σ2),i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;k=1,2,…,l,即μij=kijμ,σij=kijσ,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n即各個不同因素水平對應的變異系數(shù)2,…,m;j=1,2,…,n為一個常數(shù)則可以對Xij進行處理,得到Yij,其中,則Yij~N(μ,σ2),i=1,2,…,m;j=1,2,…,ni,Yij滿足方差分析的條件,可以進行方差分析。

        有重復的雙因素方差分析的數(shù)據(jù)結構模型為:

        在有重復的雙因素方差分析中,所有實驗結果的數(shù)目,表示所有實驗結果的均值,則,表示因素A第i個水平與因素B第j個水平實驗結果的均值,則,表示因素A第i個水平實驗結果的均值,則

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        表示因素B第j個水平實驗結果的均值,則

        3.2 變異系數(shù)相同的有重復雙因素方差分析步驟

        第一步:提出原假設與備擇假設

        HA0:μ1..=μ2..=…=μm..(因素A對實驗結果沒有顯著影響)

        HA1:μ1..,μ2..,…,μm..不全相等(因素A對實驗結果有顯著影響)

        HB0:μ.1.=μ.2.=…=μ.n.(因素B對實驗結果沒有顯著影響)

        HB1:μ.1.,μ.2.,…,μ.n.不全相等(因素B對實驗結果有顯著影響)

        HAB0:μij.( )

        i=1,2,…,m;j=1,2,…,n全相等(因素 A與因素B交互作用對實驗結果沒有顯著影響)HAB1:μij.( )

        i=1,2,…,m;j=1,2,…,n不全相等(因素A與因素B交互作用對實驗結果有顯著影響)

        第二步:構造檢驗統(tǒng)計量

        其自由度為mnl-1。

        為了假設檢驗的需要,對總平方和進行分解,把它分解為因素A、因素B、因素A與因素B、實驗誤差四個部分:

        其中:

        因素A的組間平方和SSA是均值i..與總均值之間的離差平方和:

        因素B的組間平方和SSB是均值與總均值之間的離差平方和:

        因素A與因素B的交互作用平方和SSAB是均值xijk與均值之間的離差平方和:

        離差項平方和SSE指除因素A、因素B外、因素A與因素B交互作用外,由于實驗誤差影響產(chǎn)生的離差平方和:

        由于各平方和受到實驗結果的個數(shù)的影響,為了消除實驗結果數(shù)目對平方和計算結果的影響,可以用各平方和除以對應的自由度,得到均方。

        因素A的組間均方為

        因素B的組間均方為

        因素A與因素B的交互作用的組間均方為

        離差項均方為

        因素A的檢驗統(tǒng)計量為

        因素B的檢驗統(tǒng)計量為

        因素A與因素B的交互作用的檢驗統(tǒng)計量為FAB=

        第三步:根據(jù)顯著性水平α,因素A的臨界值Fα(m-1,mn(l-1)) ,因素B的臨界值Fα(n-1,mn(l-1)) ,因素A與因素B的交互作用的臨界值為Fα((m-1)(n-1),mn(l-1))。

        第四步:做出統(tǒng)計決策

        若因素A的統(tǒng)計量的值FA>Fα(m-1,mn(l-1)) ,拒絕原假設,因素A的各總體均值都相等,如果FA<Fα(m-1,mn(l-1)),不拒絕原假設,因素A的各總體均值不全相等。

        若因素B的統(tǒng)計量的值FB>Fα(n-1,mn(l-1)) ,拒絕原假設,因素B的各總體均值都相等,如果FB<Fα(n-1,mn(l-1)),不拒絕原假設,因素B的各總體均值不全相等。

        若因素A與因素B的交互作用的統(tǒng)計量的值FAB>Fα((m-1)(n-1),mn(l-1)),拒絕原假設,因素A與因素B的交互作用的各總體均值都相等,如果FAB<Fα((m-1)(n-1),mn(l-1)),不拒絕原假設,因素A與因素B的交互作用的各總體均值不全相等。

        以上內(nèi)容列成方差分析表,見表3。

        表3 有重復的雙因素方差分析表

        4 結束語

        在進行方差分析時,如果各總體的方差不相等,不能直接進行方差分析,如果各總體的變異系數(shù)相等,則可以把原始的實驗數(shù)據(jù)除以變異系數(shù)進行變換,變換后的數(shù)據(jù)方差相同,就可以直接進行方差分析了。

        參考文獻:

        [1] 傅惠民,鄔文娟.多因子異方差分析[J].航空動力學報,2005,(6).

        [2] 茆詩松,周紀薌.概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2007.

        [3] 戴金輝,袁靜.單因素方差分析與多元性回歸分析檢驗方法比較[J].統(tǒng)計與決策,2016,(9).

        [4] 戴金輝,代金輝.方差分析在跳水運動員成員成績管理中的應用[J].統(tǒng)計與決策,2016,(22).

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