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  • 2021-01-12 22:12:35

    F值大小,和是不是合理是没有关系的。

    SPSS方差分析中的F数值大小没有特别的意义,只是用来判断统计学概率上的一个中介值。在方差分析中,可以理解为F值越大,差异越显著,但还是要先看sig的值是否显著,如果sig没有达到显著效果,即使F再大也没有意义。

    一般来说sig<0.05被认为是系数检验显著,显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0,表明自变量可以有效预测因变量的变异,即有95%的把握结论正确。

    扩展资料:

    spss功能介绍:

    1、数据管理

    在10以后,SPSS的每个新增本都会对数据管理功能作一些改进,以使用户的使用更为方便。13中的改进可能主要有以下几个方面:

    1)超长变量名:在12中,变量名已经最多可以为64个字符长度,13中可能还要大大放宽这一限制,以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。

    2)改进的Autorecode过程:该过程将可以使用自动编码模,从而用户可以按自定义的顺序,而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外,Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码,以提高分析效率。

    3)改进的日期/时间函数:本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算,以及对日期变量值的增减更为容易上。

    2、结果报告

    从10起,对数据和结果的图表呈现功能一直是SPSS改进的重点。在16中,SPSS推出了全新的常规图功能,报表功能也达到了比较完善的地步。13将针对使用中出现的一些问题,以及用户的需

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    总第160篇/张俊红

    上一篇讲了假设检验,这一篇讲讲方差分析。

    1.背景:

    假如你们现在针对用户提出了三种提高客单价的策略A、B、C,现在想看一下这三种策略最后对提高客单价的效果有什么不同,那我们怎么才能知道这三种策略效果有什么不同?最简单的方法就是做一个实验,我们可以随机挑选一部分用户,然后把这些用户分成三组A、B、C组,A组用户使用A策略、B组用户使用B策略、C组用户使用C策略,等策略实施一段时间以后,我们来看一下这三组分别的客单价是什么水平?哪组平均客单价高,就说明哪组策略有效果。真的可以得出这的结论吗?是可以,但是不够严谨。

    为什么说不够严谨呢?是因为我们用来做实验的用户是随机挑选的,有可能客单价高的那部分用户(比如高价值用户)本身就要比其他用户群体的客单价高,那为了避免这种可能是因为随机抽样造成的结果不一致问题,我们就需要去证明下,到底是不是因为随机挑选的原因,如果不是,我们就可以去比较各组的平均客单价,哪组客单价较高,就说明哪组策略更有效果。

    我们的最终目的其实就是为了比较各组的平均客单价,但是在比较均值之前,我们需要先证明下各组之间的结果不同是因为策略的原因还是随机挑选的原因,我们把这个过程叫做方差分析。

    2.三个假设:

    方差分析有三个假设:

    1.每组样本数据对应的总体应该服从正态分布
    2.每组样本数据对应的总体方差要相等,方差相等又叫方差齐性;
    3.每组之间的值是相互独立的,就是A、B、C组的值不会相互影响。

    正态检验主要有两种大的方法,一种是统计检验的方法:主要有基于峰度和偏度的SW检验、基于拟合度的KS、CVM、AD检验;另一种是用描述的方法:Q-Q图和P-P图、茎叶图,利用四分位数间距和标准差来判断。

    方差齐性的主要判断方法有:方差比、Hartley检验、Levene检验、BF法。

    由于篇幅问题,关于上面涉及到的方法以后专门来讲,有兴趣的同学可以先自行查阅。

    3.方差分析流程

    3.1建立假设

    H0:各组的客单价均值相等;
    H1:各组的客单价均值不相等或不全等。

    检验水准为0.05。

    3.2计算检验统计量F值

    F值 = 组间方差/组内方差。我们主要是通过比较F值的大小来判断各组之间是否存在显著差异。

    所谓的组间方差就是用来反映组与组之间的差异程度,组内方差就是用来反映各组内部数据的差异程度。

    如果各组之间的客单价相等,即假设H0成立,也就意味着各组之间是没啥区别的,也就是组间方差会很小甚至为0,与之对应的方差很大的概率会很低,所以如果F值越大,表明在假设H0成立的前提下出现出现这一结果的概率越小,相当于我们前面提到的小概率事件,如果一旦小概率事件发生了,我们就有理由去拒绝原假设。

    要来计算方差,我们需要先计算平方和。为了让大家能够更加理解,我们来举个例子来讲解各个指标怎么计算。

    现在有两组数据:

    第一组:80、85、96
    第二组:110、125、130、145、160

    第一组和第二组的总算术平均值为:
    (80+85+96+110+125+130+145+160)/8 = 116.375。

    第一组的算术平均值:(80+85+96)/3 = 87

    第二组的算术平均值:

    (110+125+130+145+160)/5 = 134

    组间平方和(SSA):
    = 第一组平均值与总体平均值的平方和×第一组样本数+第二组平均值与总体平均值的平方和×第二组样本数
    = (87-116.375)^2×3 + (134-116.375)^2×5 = 4141.875

    组内平方和(SSE):
    = 第一组平方和 + 第二组平方和
    =(80-87)^2+(85-87)^2+(96-87)^2

    +(110-134)^2+(125-134)^2+(130-134)^2

    +(145-134)^2+(160-134)^2
    =134+1470=1604

    总体平方和(SST):
    =所有样本数据与总体平均值之间的平方和
    =(80-116.375)^2+(85-116.375)^2+(96-116.375)^2

    +(110-116.375)^2+(125-116.375)^2+(130-116.375)^2

    +(145-116.375)^2+(160-116.375)^2
    =5745.875

    通过以上数据,我们可以看出 SST = SSA + SSE

    总平方和会有一个问题,就是随着数据量越大,这个值会越大,所以我们引入另外一个概念:均方。均方=平方和/自由度,其中自由度是样本数-1

    组间均方(MSA) = SSA/自由度 = 4141.875/(2-1) = 4141.875
    组内均方(MSE) = SSE/自由度 = 1604/(8-2) = 267.333

    MSA又称为组间方差,MSE称为组内方差。

    F = MSA/MSE = 4141.875/267.333 = 15.4933

    3.3确定边界值并做出决策

    此时我们就可以通过查F表,来获得置信度为95%时的F边界值:

    如果F<F边界值表面各组数据之间没有显著差异,接受H0假设;
    如果F≥F边界值表面各组数据之间存在明显差异,拒绝H0假设,接受H1假设。

    如果我们证实了各组数据之间是存在明显差异的,这个时候就可以去拿各组的均值来进行比较,均值越大,可以说明策略效果越好。

    F值表:
    https://wenku.baidu.com/view/3165819af71fb7360b4c2e3f5727a5e9846a2743.html

    一般最后我们都可以得到下面这么一个表:

    误差源自由度(df)平方和(SS)均方和(MS)F值显著性(P值)
    组间(因素影响)     
    组内(误差影响)     
    总和     

    以上就是简单的方差分析的基本原理与流程,也是单因素方差分析(单因素,就是只有策略这一个维度),还有双因素方差分析,就是不止考虑策略这一个维度,还需要别的维度,比如时间、地域之类的,还有交叉作用的双因素分析,就是不止策略和地域分别的影响,这两者结合在一起可能会产生第三种影响。关于方差分析的更多内容,我们之后再来分享。

    你还可以看:

    聊聊置信度与置信区间

    统计学的假设检验


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  • 原标题:手把手教你用Graphpad做单因素方差分析方差分析就是对试验数据进行分析,检验方差相等的多个正态总体均值是否相等,进而判断各因素对试验指标的影响是否显著,根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素...

    原标题:手把手教你用Graphpad做单因素方差分析

    方差分析就是对试验数据进行分析,检验方差相等的多个正态总体均值是否相等,进而判断各因素对试验指标的影响是否显著,根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。

    试验中要考察的指标称为 试验指标,影响试验指标的条件称为 因素,因素所处的状态称为 水平,若试验中只有一个因素改变则称为 单因素试验,若有两个因素改变则称为 双因素试验,若有多个因素改变则称为 多因素试验。

    ——《百度百科》

    今天,我们就以动物行为学数据进行一下示范,因为影响因素只有药物,所以我们应该使用单因素方差进行分析的方法。

    我们回顾一下进行单因素方差的基本步骤:

    a.对各个组数据进行正态性检验

    b.对各个组数据进行方差齐性检验

    c.进行各个组之间均值的比较(单因素方差分析)

    0 1

    下面是我们的数据,我们首先进行数据的统计描述

    0 2

    首先打开Graphpad软件,输入数据,更改组名,更改Data1为Total distance

    0 3

    进行数据正态性检验:选中数据 – Analyze - Column analyses - Normality and Log normality Tests -选中组别-OK

    0 4

    进行正态性检验软件参数设置

    0 5

    查看结果,因为选中了四种统计方法,所以出现了四种统计结果来进行高斯分布的描述,我们只看一种就可以了。四种方法均显示, Passed normality test (alpha=0.05), P value summary为ns。因此,可以进行单因素方差分析了。

    0 6

    选中数据,进行单因素方差分析

    0 7

    这里呢,我们首先假设方差相等

    0 8

    设定需要比较的组,或者两两比较也行

    0 9

    方差如果相等的话就可以直接看结果了,但是方差不等,如下所示,那么我们应该假设方差不等。

    10

    我们应该选择方差不等,使用Brown-Forsythe and Welch ANOVA tests。

    11

    然后查看结果,看看之间的比较是否具有显著性差异。这里显示出了Significant,星号,P值等。

    1 2

    作图,选择图形,Column,Mean/meadian&error,我们来做个基本的柱状图

    13

    调色,改变标签。(不会的请看Graphpad做小提琴图和箱线图等)。

    14

    进行显著性标记,模型组和空白组我们使用#表示,模型组和给药组我们用*表示,进行标记。

    15

    保存Graphpad文件,保存TIFF图片,300dpi。

    怎么样,跟着小编,你学会单因素方差的应用和操作了吗?

    转载自公众号【Paper绘图】

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