假设方差.docx
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假设方差
方差分析的主要内容
2011-2-1810:
33|发布者:
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摘要:
根据资料设计类型的不同，有以下两种方差分析的方法：
1、对成组设计的多个样本均数比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析......
根据资料设计类型的不同，有以下两种方差分析的方法：
1、对成组设计的多个样本均数比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。
2、对随机区组设计的多个样本均数比较，应采用配伍组设计的方差分析，即两因素方差分析。
两类方差分析的基本步骤相同，只是变异的分解方式不同，对成组设计的资料，总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差），即：
SS总=SS组间+SS组内，而对配伍组设计的资料，总变异除了分解为处理组变异和随机误差外还包括配伍组变异，即：
SS总=SS处理+SS配伍+SS误差。
整个方差分析的基本步骤如下：
1、建立检验假设；
H0：
多个样本总体均数相等；
H1：
多个样本总体均数不相等或不全等。
检验水准为0.05。
2、计算检验统计量F值；
3、确定P值并作出推断结果。
方差分析的应用条件
2011-1-2513:
36|发布者:
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摘要:
应用方差分析对资料进行统计推断之前应注意其使用条件，包括：
1、可比性。
若资料中各组均数本身不具可比性则不适用方差分析。
2、正态性。
即偏态分布资料不适用方差分析。
对偏态分布的资料应考虑用对数变换......
应用方差分析对资料进行统计推断之前应注意其使用条件，包括：
1、可比性。
若资料中各组均数本身不具可比性则不适用方差分析。
2、正态性。
即偏态分布资料不适用方差分析。
对偏态分布的资料应考虑用对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态后再进行方差分析。
3、方差齐性。
即若组间方差不齐则不适用方差分析。
多个方差的齐性检验可用Bartlett法，它用卡方值作为检验统计量，结果判断需查阅卡方界值表。
方差分析主要用于：
1、均数差别的显著性检验；
2、分离各有关因素并估计其对总变异的作用；
3、分析因素间的交互作用；
4、方差齐性检验。
各国的插头资料一揽表
2011-1-1911:
22|发布者:
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guangpenglee|来自:
摘要:
国名（地区）单相电压插头单相电压（V）三相电压（V）频率（Hz）美国A120240/48060......
美洲
国名（地区） 单相电压插头 单相电压（V） 三相电压（V） 频率（Hz）
美国 A 120 240/480 60
夏威夷 A 120 240/480 60
关岛、赛班 A 120 240/480 60
加拿大 A 120 240/480 60
墨西哥 A 127 220 60
巴西 127 220/380 60
智利 220 380 50
哥伦比亚 110 220 60
哥斯达黎加 120 240 60
多尼加 110 220 60
祕魯 110 220 60
厄瓜多尔 127 220 60
摩洛哥 127 220/380 50
波多黎各 120 240 60
阿根廷 220 380 50
委内瑞拉 120 240 60
亚洲
国名（地区） 单相电压插头 单相电压（V） 三相电压（V） 频率（Hz）
韩国 A/D/E 110/200 200/220/380 60
日本 A 100 200 50/60
香港 D/F 200 220/346/380 50
中国 A/C/D/E/F 220 380 50
台湾 A 110 220/380 60
菲律宾 A/C/E 277 220/400 60
泰国 C/D 220 380 50
新加坡 B/C/D 230 400/415/440 50
伊朗 220 380 50
以色列 230 400 50
约旦 220 380 50
科威特 240 415 50
马来西亚 240 400/415/440 50
巴基斯坦 220 380/400 50
越南 120 208/220/380 50
敘利亚 220 380 50
沙特阿拉伯 127 220/380/415 50/60
孟加拉 220 380 50
印尼 127 220/380 50
印度 B/C 230 400 50
欧洲
国名（地区） 单相电压插头 单相电压（V） 三相电压（V） 频率（Hz）
英国 C 240 415/480 50
爱尔兰 220 380 50
法国 D 127/220 380 50
荷兰 D 220 400 50
比利时 D 127/220 380 50
卢森堡 D 120/220 380 50
德国 D 220 380 50
瑞士 D 220 380 50
奥地利 D 220 380 50
意大利 D 127/220 380 50
西班牙 A/D 137/220 220/380 50
葡萄牙 D 220 380 50
丹麦 D 220 380 50
芬兰 D 220 380 50
瑞典 D 220 380 50
挪威 D 220 380 50
希腊 D 220 380 50
波兰 D 220 380 50
土耳其 110 220/380 50
俄罗斯 A/D 127/220 380 50
非洲、澳纽
国名（地区） 单相电压插头 单相电压（V） 三相电压（V） 频率（Hz）
埃及 220 380 50
南非 220 380 50
尼日利亚 220 380 50
澳大利亚 E 240 415 50
新西兰 E 230 400 50
使用excel做方差分析的方法
2011-1-1911:
18|发布者:
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摘要:
今天突然想起来了，也可以使用excel做方差分析，给大家分享下，不过还有很多分析工具一起给大家分享，
今天突然想起来了，也可以使用excel做方差分析，给大家分享下，不过还有很多分析工具一起给大家分享。
方差分析的基本思想
2011-1-1411:
20|发布者:
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摘要:
通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
下面我们用一个简单的例子来说明方差分析的基本思想：
如某克山病区测得11例克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/L）...
通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
下面我们用一个简单的例子来说明方差分析的基本思想：
如某克山病区测得11例克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/L）如下：
患者：
0.841.051.201.201.391.531.671.801.872.072.11
健康人：
0.540.640.640.750.760.811.161.201.341.351.481.561.87
问该地克山病患者与健康人的血磷值是否不同？
从以上资料可以看出，24个患者与健康人的血磷值各不相同，如果用离均差平方和（SS）描述其围绕总均数的变异情况，则总变异有以下两个来源：
组内变异，即由于随机误差的原因使得各组内部的血磷值各不相等；
组间变异，即由于克山病的影响使得患者与健康人组的血磷值均数大小不等。
而且：
SS总=SS组间+SS组内v总=v组间+v组内
如果用均方（即自由度v去除离均差平方和的商）代替离均差平方和以消除各组样本数不同的影响，则方差分析就是用组内均方去除组间均方的商（即F值）与1相比较，若F值接近1，则说明各组均数间的差异没有统计学意义，若F值远大于1，则说明各组均数间的差异有统计学意义。
实际应用中检验假设成立条件下F值大于特定值的概率可通过查阅F界值表（方差分析用）获得。
假设检验分析法对计数型测量系统的分析实例
2010-6-2918:
19|发布者:
dragonair|查看:
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14|原作者:
sdyebaihe|来自:
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摘要:
计数型测量系统是一种测量数值为一有限的分类数量的测量系统。
其中通/止规是最常用的计数型量具，它只有两种可能的检测结果，而不能获得充分的参考数值。
在这种情况下，可采用假设检验分析法对其进行评定。
实例：
利...
计数型测量系统是一种测量数值为一有限的分类数量的测量系统。
其中通/止规是最常用的计数型量具，它只有两种可能的检测结果，而不能获得充分的参考数值。
在这种情况下，可采用假设检验分析法对其进行评定。
实例：
利用假设检验分析法分析某卡规的检测能力是否可接受：
1取样：
选取30个覆盖过程范围的零件，要求其中一些零件低于或高于产品规范限值。
然后由三名评价人以盲测的方式测量所有零件各三次，将所测量的数据记录于表1-1《计数型量具假设检验分析数据表》中。
“1”表示为可接受判断，“0”表示为不为可接受判断，基准判断和计量基准值不预先确定。
2根据表1-1《计数型量具假设检验分析数据表》中的0和1数据的结果将评价人A和B、B和C、A和C利用交叉表方法进行统计，统计结果填入下1-2《数据总结表》中。
表1—1计数型量具假设检验分析数据表
（详见附件1-1）
表1-2 数据总结表
A*B A*C B*C A*Ref B*Ref C*Ref
0*0 5 6 5 6 5 6
1*0 0 0 1 0 1 0
0*1 1 0 0 0 0 0
1*1 84 84 84 84 84 84
1.3计算P0和Pe：
P0=对角线单元中观测值的总和
Pe=对角线单元中期望值的总和
将所得结果分别填入表1-3，表1-4，表1-5三个交叉表中。
表1-3 A与B交叉表（详见附件1-3）
B 总计
0.00 1.00
A 0.00 计算 5 1 6 Po:
0.99
期望的计算 0.3 5.7 6
1.00 计算 0 84 84 Pe:
0.89
期望的计算 4.7 79.3 84
总计 计算 5 85 90
期望的计算 5.0 85.0 90
表1-4 B与C交叉表（详见附件1-4）
C 总计
0.00 1.00
B 0.00 计算 5 0 5 Po:
0.99
期望的计算 0.3 4.7 5
1.00 计算 1 84 85 Pe:
0.89
期望的计算 5.7 79.3 85
总计 计算 6 84 90
期望的计算 6.0 84.0 90
表1-5 A与C交叉表（详见附件1-5）
C 总计
0.00 1.00
A 0.00 计算 6 0 6 Po:
1.00
期望的计算 0.4 5.6 6
1.00 计算 0 84 84 Pe:
0.88
期望的计算 5.6 78.4 84
总计 计算 6 84 90
期望的计算 6.0 84.0 90
1.4利用科恩的“Kappa”来确定两个评价人对同一目标评价值的一致程度。
计算出“Kappa”值，所得结果填入下表，表示每两个评价人之间判断的一致程度：
A*B B*C A*C
Kappa 0.90 0.90 1.00
1.5将1.3中的三个交叉表变换为三个评价人分别与基准（REF）交叉，得到各自的P0和Pe。
进而参照1.4中的计算程序，计算出三个评价人各自的“Kappa”值，所得结果填入下表，表示每个评价人与基准判断一致的程度：
A B C
Kappa 1.00 0.90 1.00
1.6“Kappa”的判定准则：
“Kappa”>0.75，表示评价人有好的一致性，若小于0.40，则表示一致性差，该测量系统应改进或重新评价该量具。
在本例中，所有“Kappa”均大于0.75，说明该测量系统可以满足一般测量要求。
抽样取证与抽样检验的区别
2008-2-2209:
34|发布者:
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2|原作者:
不详|来自:
中国信息验证网
摘要:
一、抽样取证和抽样检验的共同点抽样取证和抽样检验二者共同之处就是抽样，即从一定数量的物品中抽取具有代表性的样品。
同时，二者都是办理行政案件中收集证据的过程。
二、抽样取证和抽样检验的区别1．含义不同抽...
一、抽样取证和抽样检验的共同点
抽样取证和抽样检验二者共同之处就是抽样，即从一定数量的物品中抽取具有代表性的样品。
同时，二者都是办理行政案件中收集证据的过程。
二、抽样取证和抽样检验的区别
1．含义不同
抽样取证是案件办理的需要，按《行政处罚法》第37条规定，为防止证据灭失而从涉案物品中选取少量具有代表性的同形态物品，并按原物质形态固定起来。
而抽样检验是为了真实、客观反映同形态、同批次物品的整体质量水平，按设定好的方案、程序抽取规定数量的物品作为样品，并按标准规定的检验方法进行检验。
2．目的不同
二者抽取的样品虽然都是收集证据，但其目的、用途有着根本区别。
抽样取证的样品可以直接作为证据使用（物证），而抽样检验的样品不能直接作为证据，要通过对样品依据规定的检验方法进行科学检验，其检验结果才是办理行政案件的有效证据。
因此，抽样检验中的抽取样品，其直接目的是为了检验。
3．方式不同
抽样取证的过程是收集和固定证据的过程，实际操作时只要在见证或公证情况下，随意抽取同种物品中任意数量即可，其方法和数量没有强制规定和固定模式。
而抽样是为了检验，其方法、过程、数量都有严格的规定。
国家就抽样检验的方法按不同的物质形态制定了相应的国家标准，企业制定的产品企业标准中也对抽样方法作了相应的规定。
所以，在行政执法中涉及的抽样检验，实际操作中必须严格按标准执行。
另外，随机抽样是规范抽样的方法之一，与随意有着本质的区别，不能混为一谈。
正因为抽样取证和抽样检验的抽样有着本质的区别，所以二者在行政执法的实际操作中不能混淆。
为了保证行政执法活动的程序合法，收集的证据符合证据规则，笔者认为，行政案件中涉案物品的内在质量的判断，其被检的样品必须是按照不同形态物质抽样标准规定的方法、程序、数量进行采集，并留有可能因结果有异议而用于复检的备样；同时将抽样依据、标准和方法在抽样文书中注明。
只有这样，才能避免和减少对涉案物品质量的错判、漏判的风险，保证行政案件办理的质量。
两种假设检验思想的比较
2008-2-1017:
26|发布者:
小葱|查看:
1977|评论:
3|原作者:
不详|来自:
中国统计网
摘要:
【提 要】 目的 探讨经典统计学派与贝叶斯学派假设检验思想的异同。
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