¿En qué condiciones se puede utilizar el análisis diferencial para el análisis estadístico?

1. Cada muestra debe ser una muestra aleatoria independiente;

2. Cada muestra proviene de una población distribuida normalmente;

3. Las varianzas generales son iguales, es decir, las varianzas son homogéneas.

El uso del análisis de varianza:

1. Comparación de las medias de dos o más muestras;

2. Análisis de la relación entre dos o más factores La interacción de la Prueba de homogeneidad de varianzas entre dos muestras.

Los datos obtenidos del estudio fluctúan debido a la influencia de diversos factores. Las causas de las fluctuaciones se pueden dividir en dos categorías: una son factores aleatorios incontrolables y la otra son factores controlables que afectan los resultados.

Datos ampliados:

El principio básico del análisis de varianza es que las diferencias entre los valores medios de diferentes grupos de tratamiento tienen dos fuentes básicas:

1. Condiciones experimentales, es decir, la diferencia provocada por diferentes tratamientos se denomina diferencia entre grupos. Se expresa como la suma de las desviaciones al cuadrado entre la media de cada grupo de variables y la media general, registrada como SSb y dfb.

2. Se denomina diferencia intragrupo al error aleatorio, como la diferencia provocada por un error de medición o por diferencias interindividuales, que se expresa por la suma de las desviaciones al cuadrado entre el valor medio de cada grupo de variables y el valor del grupo de variables, registrado como SSw, los grados de libertad dentro del grupo son dfw.

Suma total de desviaciones cuadráticas SSt = SSb+SSw.

Según los diferentes tipos de diseño de datos, existen dos métodos de análisis de varianza:

1. El análisis de varianza de diseño completamente aleatorio, es decir, el análisis de varianza unidireccional, se utiliza en. Diseños multigrupo. Comparación de medias de muestras.

2. El análisis de varianza, es decir, el análisis de varianza de dos factores, se utiliza para comparar las medias de múltiples muestras en un diseño de bloques aleatorios.

En la suma de las desviaciones al cuadrado de las variables observadas, si la proporción de la suma de las desviaciones al cuadrado entre grupos es grande, significa que los cambios en las variables observadas son causados ​​principalmente por las variables de control y pueden puede explicarse principalmente por las variables de control, las variables de control tienen un impacto significativo en las variables observadas.

Por otro lado, si la proporción de la suma de las desviaciones al cuadrado entre grupos es pequeña, significa que los cambios en las variables observadas no son causados ​​principalmente por las variables de control y no pueden explicarse principalmente por la variables de control. Los diferentes niveles de variables de control no tienen un impacto significativo en las variables observadas y los cambios en las variables observadas son causados ​​por variables aleatorias.

Enciclopedia Baidu - Análisis de varianza