anova方差分析结果解读

Question

如题所述

Answer 1

anova方差分析结果解读如下：

组间：

df组间 = 组数s - 1 = 10 -1 = 9

MS组间 = SS组间 / df组间 = 0.720046732/9 = 0.08000519

F = MS组间 / MS组内 = 0.08000519 / 0.11936129 = 0.67027753

P-value > 0.05，接受零假设H0：两组样本对应的总体等方差，无显著差异

F crit 是P-value = 0.05对应的临界值，F < F crit也可以推断出落在接受域，接受零假设H0

组内：

df组内 = 样本n - 组数s = 17812 - 10 = 17802

总计：

SS总计 = SS组间 + SS组内 = 0.720046732 + 2124.869738 = 2125.589785

df总计 = df组间 + df组内 = 9 + 17802 = 17811

方差分析：

单因素方差分析（One Way ANOVA，One Way Analysis Of Variance）是一种统计学假设检验方法，常用于分析单个因素的加入对变量的影响有无显著性。

通俗一点，方差分析就是指分析单因素的变化给总体带来的变化和波动是否显著的过程。而总体的变化和波动是通过方差、标准差来度量的，问题也就转化为研究单因素的加入，样本对应的总体是否具有不一样的方差。

两个样本是否具备相同的方差，直接通过计算样本方差S^2即可，但关注的不是一次抽样的样本方差，而是这组样本对应的总体的方差。用样本方差来估计总体方差，需要进行假设检验辅助验证推断。