大家好，今天本篇文章就来给大家分享单因素方差分析适用条件，以及单因素方差分析的主要用途对应的知识和见解，内容偏长哪个，大家要耐心看完哦，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

1单因素方差分析的适用范围是什么？

单因素多变量方差分析适用老埋于（两个）个因素、（两）个以上观测变量的检验。

单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。

单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。

扩展资料：

一、条件原理不同

1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系

2、单因素方差分析：假定因素所处的状态称为水平，试验中只有一个因素改变。

二、假设原理不同

1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同侍链蚂地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景

2、单因素方差分析：δi表示在水平Ai下总体的均值μi与总平均μ的差异，称其为因子A的第i个水平Ai的效应。

三、影响不同

1、两因素方差分析：通过分析研究中不唤裤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。

2、单因素方差分析：每个总体的方差σ2相同；从每个总体中抽取的样本。

2单因素方差分析适用条件

我来认真回唯唯答你：胡缓

1.有一定的样本量

2.变量间相互独立

3.假设变量服从正裤山模态分布

3如果方差不齐,能否用SPSS做单因素方差分析

one-way ANOVA方差分析项的post Hoc test分别有二选项:1.假设方差齐时有一系列的分析方法可选.2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.

再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.

如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非要进行方差分析则需要把means±SD范围外的数据剔除.

实际操作中对方差齐性等适用条件的把握:

1.单因素方差分析:根据BOX的研究结果,在单因素方差分析中,如果各组的例数相同(即碧族散均衡),或总体呈正态分布,则方差分析模型对方差略微不齐有一定的耐受力,只要穗带最大与最小方差之比小于3,分析结果都是稳定的

2.单元格内无重复数据的方差分析分析:以配伍设计的方差分析最为典型,此悔氏时不需要考虑正态性和方差齐性问题,原因在于正态性和方差齐性的考察是以单元格为基本单位的,此时每个格子中只有一个元素,当然没法分析了.除配伍设计的方差分析外,交叉设计,正交设计等也可以出现无重复数据的情况.但必须指出,这里只是因条件不足,无法考察适用条件,而不是说可以完全忽视这两个问题.如果根据***知识认为可能在不同单元格内正态性,方差齐性有问题,则应当避免使用这种无重复数据的设计方案.

3.有重复数据的多因素方差分析：由于正态性,方差齐性的考察以单元格为基本单位,此时单元格数目往往很多,平均每个单元格内的样本粒数实际上比较少.此时实际上很难检验出差别；另一方面,也可能只是因为极个别单元格方差不齐而单质检验不能通过.根据实际经验,实际在多因素方差分析中,极端值的影响远远大于方差齐性等问题的影响,因此实际分析中可以直接考察因变量的分布情况,如果数据分布不是明显偏态,不存在极端值,而一般而言方差齐性和正态齐性不会有太大问题,而且也可以基本保证单元格内无极端值.因此在多因素方差分析中,方差齐性往往只限于理论讨论,但对于较重要的研究,则建模后的残差分析是非常重要的.

4单因素方差分析与配对样本T检验有什么区别？

1、适用条件陆迅不同

单因素方差分析的适用条件：每个总体均服从正态分布；每个总体的方差σ2相同；从每个总体中抽取的样本相互独立。

T检验的适罩塌用条件：已知一个总体均数；可得到一个样本均数及该样本标准差；样本来自正态或近似正态总体。

2、检验原理不同

单因素方差分析：通过分析研究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。

T检验：用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

T检验的三种方法

独立样本T检验和配对样本T检验功能上都是比较差异，而且均物悉圆是比较两个组别差异。但二者有着实质性区别，如果是比较不同性别，婚姻状况（已婚和未婚）样本对某变量的差异时，应该使用独立样本T检验。如果比较组别之间有配对关系时，只能使用配对样本T检验。

另外独立样本T检验两组样本个数可以不相等，而配对样本T检验的两组样本量需要完全相等，并且独立样本T检验与配对样本T检验时在SPSS的数据放置格式不同。

T检验的第三种分析方法为单样本T检验。比如问卷某题项选项表示为1分代表非常不满意，2分代表比较不满意，3分代表一般，4分代表比较满意，5分代表非常满意，当想分析样本对此题项的态度是否有明显的倾向，比如明显高于3分或者明显低于3分时，即可以使用单样本T检验。

关于单因素方差分析适用条件的内容到此结束，希望对大家有所帮助。