四、单因素组间方差分析

1. 又叫完全随机方差分析，>=3组，每一组相互独立，只接受一种实验处理
分为 各组样本量相同（常见）和各组样本量不同两种。

五、方差分析事后检验

1.必要性：也叫平均数的逐对比较或多重比较。

2.手段众多，常用T检验（LSD，较宽松，容易发现差异）和q检验（HSD，较严格，有时与LSD法结果相矛盾）。

3.多因素分析结果中，如交互作用达到显著水平，要做简单效应检验。

六、方差分析的种类

按自变量个数：单因素、多因素

按自变量水平间的关系：组间（自变量相互独立）、组内（自变量相互关联）、混合（组间+组内）

七、方差分析的基本原理
平方和可分解

总平方和=组间平方和+组内平方和

第七讲 方差分析（2）

一、单因素组间方差分析（One-way ANOVA）

也称完全随机方差分析（complete randomized ANOVA），指的是把被试随机分为若干组（大于等于3组），每组只接受一种实验处理、因此，这些组之间是相互独立的。

（1）各组样本量相同（常见）

（2）各组样本量不同

二、方差分析事后检验

必要性：当F统计量达到显著水平（P<0.05）水平时，说明至少有一对组平均数的差异是显著的。需要进一步检验将它们找出来、这个过程被称为事后检验（post hoc comparison），也称平均数的逐对比较，或多重比较。

其手段众多，常用的如下：

（1）T检验（LSD）（常用）

（2）q检验（HSD）

三、小结

方差分析种类

依据自变量个数，可分为

单因素和多因素（双因素）

依据自变量水平间关系，可分为

组间、组内、混合

平方和可分解是其基本原理

总平方和、组间平方和、组内平方和

其他类型方差分析在此基础上变形，如：

随机区间方差分析

多因素方差分析

方差分析常需要做事后检验

在F统计量达到显著水平时，要做事后检验

事后检验方法不同，结果会稍有不同

多因素分析结果中如果交互作用达到显著水平，要做简单效应检验（详见第7章第7节）

需要看书