无交互作用的二因子变异数分析.ppt

15.1k個平均數之間的差異F分配15.2實驗設計：隨機化15.3單因子變異數分析處理均方，SS(Tr)除以k－1
為樣本平均數之間的變異，以MS(Tr)表示。
誤差均方，SSE除以k(n－1)
為樣本內部的變異，以MSE表示。F統計量檢定F0.01=6.36，F＝36.71>6.36，因此不接受虛無假設。快速計算公式解答：電腦軟體分析範例15.2樣本數不同的計算公式1.H0:μ1＝μ2＝μ3
HA:這些μ並不是全部相等的。
2.α＝0.05
3.若F≧3.89，則不接受虛無假設，自由度：(2，12)
4.SST=37.45SS(Tr)=15.12SSE=22.34
變異數分析表：15.4多重比較t化變域法k＝4、df＝16，q0.05＝4.05

平均數差距<2.5，則不顯著
在差距不顯著的處理下方，劃上一條橫線
15.5實驗設計：區集化區集設計15.6二因子變異數分析15.7無交互作用的二因子變異數分析二因子變異數分析表1.H0's：α1＝α2＝α3＝α4＝0
β1＝β2＝β3＝0
HA‘s：處理效果並未全部等於零；
區集效果並未全部等於零。
2.α＝0.05
3.處理效果：F≧4.76，區集效果：當F≧5.14時不受虛無假設
變異數分析表

5.F＝6.21>4.76，不接受處理效果的虛無假設
F＝9.28>5.14，不接受區集效果的虛無假設。
結論：這四所學校的八年級學生，其平均閱讀能力測驗的成績是不一樣的；15.8實驗設計：重複取樣15.9有交互作用的二因子變異數分析15.10實驗設計：深入探討1.H0‘s：列效果、欄效果、與處理效果，
均全部等於零。
HA's：這些效果並未全部等於零。
2.α=0.05。
3.對列、欄、與處理效果而言，
若F≧4.76，不接受虛無假設。
4.

5.就列而言，F=0.08，小於4.76，無法不接受虛無假設
結論：促銷方式與包裝方式對早餐食品的銷售量有影響，但是地區則沒有太大的影響。
不完全區集設計(incompleteblockdesigns)