1702656470
1702656471
1702656473
Excel统计分析与应用大全 7.2 双因素方差分析
1702656474
1702656475
与单因素方差分析不同,当方差分析中需要考虑两个因素的作用时,只需分析组间变差和误差的变量,称为双因素方差分析。
1702656476
1702656477
双因素方差分析根据双因素对相应变量的影响是否独立分为两类:当两个因素对相应变量的影响相互独立,即两个因素不相互作用对相应变量产生效应时,称为无重复的双因素分析;当两个因素对相应变量的影响不相互独立时,即两个因素相互作用对相应变量产生一种新的效应时,称为有重复的双因素方差分析。
1702656478
1702656479
与双因素方差分析对应的是双因素试验。在双因素试验中,可以通过示例3来进行分析。
1702656480
1702656481
示例3:
1702656482
1702656483
如表7.2所示,为了分析Y与n两个因素对所考察的随机变量Θ的影响,我们可以在分析时假定用Y表示行因素的分类数目,n表示列因素的分类数目,则双因素方差分析的结果以列因素n和行因素Y表示,从而构成双因素方差分析的数据结构。
1702656484
1702656485
1702656486
1702656487
1702656489
7.2.1 无重复的双因素方差分析
1702656490
1702656491
无重复的双因素方差分析是最基本的双因素方差分析,因其不需考虑两个因素之间的相互影响。
1702656492
1702656493
示例4:
1702656494
1702656495
以某品牌手机销售公司1至4月份的手机销售数量为例,随机抽取5名销售员,并通过该5名销售人员1至4月份的销售数量的双因素方差分析不同月份的销售数量是否存在差异,不同销售员之间的销售数量是否存在差异。原始数据如图7.7所示。
1702656496
1702656497
1702656498
1702656499
1702656500
图7.7 示例4原始数据
1702656501
1702656502
Excel 2013中的具体操作步骤如下:
1702656503
1702656504
①提出行因素原假设:该公司不同销售员间的销售数量不存在差异;备择假设:该公司不同销售员间的销售数量存在差异。
1702656505
1702656506
提出列因素原假设:该公司不同月份间的销售数量不存在差异;备择假设:该公司不同月份间的销售数量存在差异。
1702656507
1702656508
②转到“数据”选项卡,在“分析”选项组中单击“数据分析”按钮;在弹出的“数据分析”对话框中选择“方差分析:无重复双因素分析”,如图7.8所示;单击“确定”按钮即可弹出如图7.9所示的“方差分析:无重复双因素分析”对话框。
1702656509
1702656510
1702656511
1702656512
1702656513
图7.8 “数据分析”对话框
1702656514
1702656515
1702656516
1702656517
1702656518
图7.9 “方差分析:无重复双因素分析”对话框
1702656519
[
上一页 ]
[ :1.70265647e+09 ]
[
下一页 ]