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「剖析成果顯示為光鮮明顯(F(1,18)=31.224，p<.001)，故拒絕虛無假定，即兩組麵食的得分具有顯著差別，豚骨拉麵得分光鮮明顯高於奶油烏龍麵翻譯」
F後面就是組間和組內自由度
後面則是F值
p則是判定其明顯性的值
所以由以上概念也要特別注意的幾個要做ANOVA必需吻合的先決前提
點選變數再按中間箭頭把變數移進右側的框中
因子就是分組所以我把麵類移進去
依變數是我要剖析的所以把分數移進去
跑出來的效果梗概就長這樣子：
df怎麼算？
也有公式可詢
像這邊跑出來明顯性是p=.659
代表變異數是同質的
可以繼續做下一步
(但分歧質的話就是另外一種作法了，可以參考上面的流程圖)
1.想知道每一個樣本在所有樣本的離散程度
可以先用離均差平方和(SS翻譯社 Sum of Square)來加總起來
這個感化就如上圖桃色部份所指的總變異
2.想知道每個組和總平均離得夠不夠遠(整體而言進展越遠越好)
所以就把所有組的平均和總平均相差的平方和也加總起來
也就是組間變異
3.想知道整體而言組內的離散程度(但願組內越近越好)
一樣是把組內的樣本減掉組平均的平方加起來
再把所有組的組內離均差平方和加起來
即是組內變異
在量化論文會用到的統計方式裡
ANOVA大要是最多見最常呈現在論文中的作法了
以下先介紹根基觀念
然後再示範SPSS的操作與解讀
具體而言
ANOVA想做的事或許就像下面的圖
有兩個組別
比方說我有兩個組
第1組：「奶油烏龍麵」、第2組：「豚骨拉麵」
然後各自都有一些點餐的客人給的評分
天成翻譯公司想要對照兩種麵食
哪種客人比較喜歡？Dotch!
然後所有樣本的平均值(總平均)大約在中央
點「闡明」→「比力平均數法」→「單因子變異數闡明」
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這邊增補一點
所謂虛無假定(H0)是指「原本假定兩組的平均數沒有顯著差別」
假如光鮮明顯的話代表要拒絕H0
也就是「有」明顯差別
再來就是變異數同質性檢定
要看它的明顯性
假如不顯著(>.05)
就代表不謝絕虛無假定(H0:變異數同質)
也就代表可以直接看ANOVA結果
這個F值的大小也就決定了你的組跟組之間是不是有顯著的差別
F值越大固然也就代表組跟組之間差別越大 or 組內差別越小
然後就針對自由度來查表
看看F值是否夠大
要大到跨越光鮮明顯的臨界的值才能說
組與組之間有顯著的差別
常態散佈又叫高斯分佈
你要比力分歧組的差別
長得奇形怪狀的比固然比不出什麼工具
所以一定要常態來比才成心義
ANOVA 變異數分析 小筆記
描寫性統計應當不消多說
抽樣必然是要獨立的
不克不及本身決心去挑豚骨拉麵比力高分的幾小我、奶油烏龍特低的幾個
並且簡單隨機抽樣
假如母體常態則抽樣出來的也會是常態
再來就是重頭戲啦!
準備要ANOVA了
基於上述兩個情形
我們才能知道豚骨拉麵和烏龍麵二者的好吃程度有很顯著的分歧
假想說天成翻譯公司今天想要在第2組挑一個樣本
意義就是說
假如組別是1就代表是奶油烏龍麵、組別名碼是2就是豚骨
依此類推
ok後按確定
我但願挑出來的越接近第2組的平均 (應當也就是中間點)
代表說我這個組裡面給豚骨拉麵的分數越接近越好
.
泛起一個對話框
左側是你可以選的變數們
然後點右側的「選項」
點「描寫性統計量」和「變異數同質性檢定」
然後把資料輸進去
奶油烏龍和豚骨拉麵的分數各有十筆
我先輸入奶油烏龍
麵類那裏我就都輸入1
同理在豚骨拉麵的麵類那攔我輸入2
註：內文若有毛病麻煩告訴天成翻譯公司唷><
如下圖
但願他的組內變異越小越好
然後組間變異越大越好
(至於總變異就是組間跟組內的和)
另外在值的處所點一下「...」
因為分組天成翻譯公司們是以數字暗示
但為了瀏覽便利
不然只稀有字會看不懂也會忘記是什麼麵
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1.常態性：母體一定要常態
別的也要迥殊注意
假如不顯著的話，萬萬不要寫「接管虛無假定」
而應當要寫「不謝絕虛無假定」
因為不謝絕只是因為證據不敷
而不代表要接受它!
這點許多人寫錯
必然要注意
點了以後會跳出這個視窗
在值的處所輸入1、標志輸入「奶油烏龍麵」，新增
然後再在值輸2、符號輸入「豚骨拉麵」，新增
我們進展的是組間差異越大越好
組內差別越小越好
接著看ANOVA的表格
這跟我們直接用手算的表很像
基本上就是先看後面明顯性
這邊很明顯長短常明顯(他上面寫.000不代表等於0，而是比.001還要小)
點「Post Hoc 檢定」
這邊就要決議要哪類Post Hoc了
假如各組樣本數一樣
就用LSD或Tukey
若各組樣本數差良多
就用Scheffe
(而若同質性檢定沒過，不同質的話就用Games-Howell)
3.同質性：兩組曲線的高矮胖瘦要差不多
打開SPSS開新資料後
點左下角的變數檢視
就會跳到變數設定的處所
那到底要如何才算是有「光鮮明顯差別」？
接著就點左下角資料檢視
點完以後就會發現麵類裡面顯示為數值代表的麵種了!!
這就是方才在變數設定值的用途
如下圖
天成翻譯公司設定兩個變數
一個是麵類、一個是得分
而因為麵類是分組用的變數，所以要在丈量哪裏，把「標准」改為「名義」(不外不改似乎不會影響)
但如果是三組以上呢？
因為最後算出來的是所有的值
所以即使知道最後成果是有的組和組之間真的有差別
我們卻沒法知道是哪兩組紛歧樣！
人人有無發現一個怪異的單字：Post-hoc
以下將示範ANOVA的上機
所以
就把他們兩個相除
算出來的就是「F值」
這個表就是ANOVA最主要的計較
這就是需要Post-hoc 後續闡明的處所了
他的方式其實有點像T檢定
都是兩兩互比
但是因為兩兩互比其實輕易產生型I毛病(輕易顯著而無中生有)
所以Post-hoc 是用更為嚴苛的方式來查驗
進展造成差異的只有組的平均數
而不是因為其他有的沒的緣由
所以要比較的話仍進展二者的變異數要同質
也就是離散水平是差不多的
在闡發前要注意的就是資料的整頓
SPSS個中一欄資料要認的是你的分組(也就是自變項、因子，如本例就是麵類：奶油烏龍麵、豚骨拉麵)
另一欄就是要用來剖析的連氣兒變數(就是依變項，本例是得分)
ANOVA
全名叫Analysis of Variance
事實上ANOVA固然叫做變異數分析
但其實他比較的依然是組與組之間
對於某一個依變數的「平均數」
是否有明顯的差別
因為他離散水平不一
高矮胖瘦是我們沒舉措去更改它的
所以能脫手腳的就是在「自由度」上了
是以除一般做ANOVA外
如果分歧質的話
則可以使用Welch和Brown的方式 (SPSS都可以跑)
他們就是透過某種更改自由度的方式來盡可能讓組與組之間比起來成心義
所以你把他們兩個的方式當作是另外一種ANOVA也不為過
如果想要看變數代表的意義
點一下上面這個鍵「數值符號」
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別的天成翻譯公司也但願第1組離第2組越遠越好
也就是說
希望豚骨拉麵的平均分數
可以或許跟奶油烏龍麵分數拉遠一點
每每要剖斷是不是同質
是用Levene同質性檢定
高矮胖瘦紛歧樣到底該怎麼比
其實數學家也有設施
由以上推導出來的
然則概念上
我們希望要看的是整體而言的平均值
只是這邊要除掉的是稱為「自由度(df)」的器械
除掉以後就是均方和(MS)
也就是我們所要的
論文中回報的體式格局如下：
SPSS上機：ANOVA
不外遵照你樣本數、同質性等不同
要選用的Post-hoc方式也不同
若是組別有三組以上、又有顯著的話
則請參考上面流程圖來選擇適用的Post-hoc吧！
這兩組的曲線長這樣子
ANOVA分析的流程可能以下圖：
起首就先鑒定是不是同質
若同質的話就直接看ANOVA的分析表
但如果分歧質就利用Welch/Brown
但是如果分歧質的話呢？
2.自力性：樣本必然是自力的簡單隨機抽樣
算出組間和組內均方和後
也就差不多找出整體平均而言的
組間的差別、組內的差別
照如許的設法來當起點
想要所有的樣本平均而言都可以或許「組內越近」、「組間差越大」
於是就有了公式了：
什麼是Post-hoc？
回憶一下前面的較量爭論
因為天成翻譯公司們是一次把所有組間組內都計算出MS
假如只有兩組的話
固然很簡單就知道是這兩組有差
本文引用自: http://belleaya.pixnet.net/blog/post/30754486-%5B%E6%95%99%E5%AD%B8%5D-%5B%E7%B5%B1%E8%A8%88%5D-anov有關各國語文翻譯公證的問題歡迎諮詢天成翻譯公司02-77260931
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