anova2

双向方差分析

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p = anova2 (y,代表)
p = anova2 (y,代表,displayopt)
(p(资源)= anova2 (___)
[p(资源统计]= anova2 (___)

描述

anova2执行双向方差分析(方差分析)与平衡设计。执行双向方差分析与不平衡设计,明白了anovan。

例子

p= anova2 (y,代表)返回p值为一个平衡双向方差分析比较两个或两个以上的方法列和观察的两个或两个以上的行y。

代表是复制的数量为每个组的组合因素,必须常数,表明平衡设计。不平衡的设计,使用anovan。的anova2功能测试行和列的主要影响因素及其相互影响。为了测试相互影响,代表必须大于1。

anova2也显示了标准方差分析表。

例子

p= anova2 (y,代表,displayopt)使方差分析表显示的时候displayopt是“上”(默认)和抑制时显示displayopt是“关闭”。

例子

(p,资源描述)= anova2 (___)回报的方差分析表(包括列和行标签)在细胞数组资源描述。复制文本到剪贴板版本的方差分析表,选择编辑>复制文本菜单。

例子

(p,资源描述,统计数据)= anova2 (___)返回一个统计数据结构,您可以使用它来执行多重比较检验。多重比较测试使您能够确定哪些双组意味着是明显不同的。执行这个测试,使用multcompare,提供了统计数据结构作为输入。

例子

全部折叠

打开生活的脚本

加载示例数据。

负载爆米花爆米花
爆米花=6×35.5000 4.5000 3.5000 5.5000 4.5000 4.0000 6.0000 4.0000 3.0000 6.5000 5.0000 4.0000 7.0000 5.5000 5.0000 7.0000 5.0000 4.5000

爆米花的数据来自一项研究品牌和波普尔类型(何克1987)。矩阵的列爆米花品牌、美食、国家、分别和通用的。行波普尔类型、油和空气。在这项研究中,研究人员出现一批每个品牌每个波普尔三次,也就是说,复制的数量是3。前三行对应于石油波普尔,最后三行对应于空气波普尔。响应值的收益率在杯爆米花。

执行一个双向方差分析。保存单元阵列中的方差分析表资源描述容易获得结果。

[p(资源]= anova2(爆米花,3);

列概率F >显示了p值三个品牌的爆米花(0.0000),两种波普尔(0.0001),品牌和波普尔之间的交互类型(0.7462)。这些值表明,爆米花品牌和波普尔类型影响收益率的爆米花,但没有证据的相互影响。

显示单元阵列包含方差分析表。

资源描述
台=6×6单元阵列列1到5{‘源’}{“党卫军”}{“df”}{‘女士’}{' F '}{“列”}{[15.7500]}{[2]}{[7.8750]}{[56.7000]}{‘行’}{[4.5000]}{[1]}{[4.5000]}{[32.4000]}{‘互动’}{[0.0833]}{[2]}{[0.0417]}{[0.3000]}{‘错误’}{[1.6667]}{[12]}{[0.1389]}{0 x0双}{“总”}{[22]}{[17]}{0 x0双}{0 x0双}列6{'不利于> F '} {[7.6790 e-07]} {[1.0037 e-04]} {[0.7462]} {0 x0双}{0 x0双}

存储F因素和因子相互作用的统计独立的变量。

Fbrands =台{2、5}
Fbrands = 56.7000
Fpoppertype =台{3、5}
Fpoppertype = 32.4000
Finteraction =台{4、5}
Finteraction = 0.3000
打开生活的脚本

加载示例数据。

负载爆米花爆米花
爆米花=6×35.5000 4.5000 3.5000 5.5000 4.5000 4.0000 6.0000 4.0000 3.0000 6.5000 5.0000 4.0000 7.0000 5.5000 5.0000 7.0000 5.0000 4.5000

爆米花的数据来自一项研究品牌和波普尔类型(何克1987)。矩阵的列爆米花品牌(美食、国家和通用)。行波普尔类型油和空气。在这项研究中,研究人员出现一批每个品牌每个波普尔的三倍。收益率的值是杯爆米花。

执行一个双向方差分析。还计算统计数据,您需要执行一个多重比较测试的主要影响。

[~,~,统计]= anova2(爆米花,3,“关闭”)
统计=结构体字段:来源:‘anova2 sigmasq: 0.1389 colmeans: [6.2500 - 4.7500 4] coln: 6 rowmeans:[4.5000 - 5.5000]地区:9国米:1 pval: 0.7462 df: 12

的统计数据结构包括

  • 均方误差(sigmasq)

  • 平均收益率的估计为每一个爆米花品牌(colmeans)

  • 观察每个爆米花品牌的数量(coln)

  • 平均收益率的估计为每个波普尔类型(rowmeans)

  • 观察的数量为每个波普尔类型(地区)

  • 交互的数量(国际米兰)

  • 的p值显示交互项显著性水平(pval)

  • 错误的自由度(df)。

执行多重比较测试,看看爆米花的爆米花收益率之间对不同品牌(列)。

c = multcompare(统计)
注意:您的模型包括一个交互项。测试主要影响很难解释当模型包括交互。

c =3×61.0000 2.0000 0.9260 1.5000 2.0740 0.0000 1.0000 3.0000 1.6760 2.2500 2.8240 0.0000 2.0000 3.0000 0.1760 0.7500 1.3240 0.0116

的前两列c显示组比较。第四列显示了估计组意味着之间的区别。第三和第五列显示95%置信区间的上下极限的真正意思不同。第六列是p价值的假设检验相应的平均差等于零。所有p值(0,0,0.0116)非常小,这表明爆米花收益率在所有三个不同的品牌。

图中显示的多重比较的意思。默认情况下,组1的意思是比较间隔在蓝色突出显示。因为其他两组的比较间隔不相交的间隔组1的意思是,他们是用红色突出显示。缺乏交叉表明意思都不同组1的意思。选择其他组意味着确认所有组意味着明显不同。

执行多重比较检验的爆米花屈服两种波普尔(行)之间的不同。

c = multcompare(统计数据,“估计”,“行”)
注意:您的模型包括一个交互项。测试主要影响很难解释当模型包括交互。

c =1×61.0000 2.0000 -1.3828 -1.0000 -0.6172 0.0001

小p价值0.0001表明,爆米花收益率两波普尔之间的不同类型(空气和油)。该图显示了相同的结果。间隔不相交的比较表明,该集团意味着明显不同。

输入参数

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样本数据,指定为一个矩阵。列对应组的一个因素,行对应组的其他因素和复制。复制为每个组合测量或观察组(水平)的行和列的因素。例如,在以下数据行因素一个有三个水平,列因素呢B有两层,有两个复制(代表= 2)。下标表示行,列,分别和复制。

B = 1 B = 2 ( y 111年 y 121年 y 112年 y 122年 y 211年 y 221年 y 212年 y 222年 y 311年 y 321年 y 312年 y 322年 ] } 一个 = 1 } 一个 = 2 } 一个 = 3

数据类型:单|双

复制的数量为每个组的组合,指定为一个整数。例如,以下数据有两个复制(代表= 2为每个组)行因素的组合一个和列因素B。

B = 1 B = 2 ( y 111年 y 121年 y 112年 y 122年 y 211年 y 221年 y 212年 y 222年 y 311年 y 321年 y 312年 y 322年 ] } 一个 = 1 } 一个 = 2 } 一个 = 3

  • 当代表是1(默认),anova2返回两个p值的向量p:

    • 的p值的零假设所有样本的因素B(即。,all column samples iny)是来自相同的人口。

    • 的p值为零假设,所有样本的因素一个(即。,all row samples iny)是来自相同的人口。

  • 当代表大于1,anova2还返回p值的零假设因素一个和B(即没有互动。,the effects due to factors一个和B是添加剂)。

例子:p =方差分析(y, 3)指定的每个组合组(水平)有三个复制。

数据类型:单|双

指示器显示方差分析表图,指定为“上”或“关闭”。

输出参数

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p价值的F以及,作为标量值返回。一个小p值表明,结果具有统计学意义。常见的重要性水平是0.05或0.01。例如:

  • 一个足够小的p值为零假设组行因素的方法一个表明至少一个row-sample意思是明显不同于其他row-sample手段;即。,there is a main effect due to factor一个

  • 一个足够小的p值为零假设集团(水平)的列因素B表明至少一个column-sample意思是明显不同于其他column-sample手段;即。,there is a main effect due to factorB。

  • 一个足够小的p值的组合组(水平)的因素一个和B表明,有一个相互作用的因素一个和B。

方差分析表,作为细胞数组返回。资源描述有六列。

列名 定义
源 源的变化。
党卫军 由于每个源平方和。
df 自由度与每个源有关。
女士 意味着每个源广场,这是比例SS / df。
F F统计,意思是正方形的比例。
概率F > p值,也就是概率F统计可以取一个值大于计算检验统计量的值。anova2这个概率来自的运作F分布。

方差分析表的行显示数据的可变性,除以源为三个或四个部分,具体取决于的价值代表。

行 定义
列 变化由于差异列的意思
行 由于行意味着之间的差异变化
交互

变化由于行和列(如果之间的互动代表大于1的默认值)
错误 剩余的变化没有解释任何系统的来源

数据类型:细胞

统计数据多个比较测试,作为一个结构返回。使用multcompare进行多重比较测试,提供统计数据作为输入参数。统计数据有九个字段。

场 定义
源 的来源统计数据输出
sigmasq 均方误差
colmeans 估计的值列
coln 观察每组的数量列
rowmeans 估计的行值的含义
地区 每组观察的行数
国际米兰 的相互作用
pval p交互项的值
df 错误的自由度(代表- 1)*r*c在哪里代表是复制的数量和c和r分别组织因素的数量。

数据类型:结构体

引用

[1]豪格,r . V。,和J. Ledolter.工程数据。纽约:麦克米兰,1987。

另请参阅

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主题

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