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阿姆哈拉語翻譯

然後點右側的「選項」
點「描寫性統計量」和「變異數同質性檢定」

但若是是三組以上呢？
因為最後算出來的是所有的值
所以即便知道最後結果是有的組和組之間真的有差異
我們卻無法知道是哪兩組紛歧樣！

基於上述兩個景象
我們才能知道豚骨拉麵和烏龍麵二者的好吃水平有很顯著的分歧

這邊補充一點
所謂虛無假定(H0)是指「本來假設兩組的平均數沒有光鮮明顯差異」
若是光鮮明顯的話代表要謝絕H0
也就是「有」明顯差異

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

1.想知道每個樣本在所有樣本的離散水平
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分所指的總變異

2.想知道每一個組和總平均離得夠不夠遠(整體而言但願越遠越好)
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

df怎麼算？
也有公式可詢

然後所有樣本的平均值(總平均)大約在中央

泛起一個對話框
左側是你可以選的變數們

所以由以上概念也要特殊注意的幾個要做ANOVA必需吻合的先決條件

點「Post Hoc 檢定」
這邊就要決意要哪類Post Hoc了
假如各組樣本數一樣
就用LSD或Tukey
若各組樣本數差許多
就用Scheffe
(而若同質性檢定沒過，分歧質的話就用Games-Howell)

我進展挑出來的越接近第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

各人有無發現一個怪異的單字：Post-hoc

 .　

3.同質性：兩組曲線的高矮胖瘦要差不多

因為他離散水平不一
高矮胖瘦是我們沒法子去更改它的
所以能脫手腳的就是在「自由度」上了
是以除了一般做ANOVA外
如果分歧質的話
則可使用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體例來盡可能讓組與組之間比起來有意義
所以你把他們兩個的方法當作是另外一種ANOVA也不為過

假如想要看變數代表的意義
點一下上面這個鍵「數值符號」

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
麵類那兒天成翻譯公司就都輸入1
同理在豚骨拉麵的麵類那攔我輸入2

在量化論文會用到的統計方式裡
ANOVA或許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

 .

接著看ANOVA的表格
這跟天成翻譯公司們直接用手算的表很像
根基上就是先看後面光鮮明顯性
這邊很明顯長短常顯著(他上面寫.000不代表等於0，而是比.001還要小)

SPSS上機：ANOVA

由以上推導出來的
可是概念上
天成翻譯公司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)」的器材
除掉之後就是均方和(MS)
也就是天成翻譯公司們所要的

這個表就是ANOVA最主要的計算

論文中回報的體式格局如下：

所以
就把他們兩個相除
算出來的就是「F值」

跑出來的後果也許就長如許子：

照如許的設法來當出發點
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：

在闡發前要注意的就是資料的整頓
SPSS其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)
另一欄就是要用來闡發的陸續變數(就是依變項，本例是得分)

描寫性統計應當不消多說

別的也要特別注意
假如不明顯的話，千萬不要寫「接管虛無假設」
而應當要寫「不謝絕虛無假定」
因為不謝絕只是因為證據不夠
而不代表要接管它!
這點良多人寫錯
一定要注意

不外遵照你樣本數、同質性等不同
要選用的Post-hoc方法也不同
若是組別有三組以上、又有明顯的話
則請參考上面流程圖來選擇合用的Post-hoc吧！

ANOVA 變異數闡明 小筆記

進展造成差別的只有組的平均數
而不是因為其他有的沒的原因
所以要比力的話仍希望二者的變異數要同質
也就是離散程度是差不多的

再來就是重頭戲啦!
準備要ANOVA了

抽樣一定是要自力的
你要分析資料固然是要足夠公道
不克不及本身刻意去挑豚骨拉麵對照高分的幾個人、奶油烏龍特低的幾個
並且簡單隨機抽樣
若是母體常態則抽樣出來的也會是常態

ANOVA闡明的流程大概以下圖：

起首就先判定是否同質
若同質的話就直接看ANOVA的分析表
但如果分歧質就使用Welch/Brown

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、組內的差異

另外我也進展第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

點了以後會跳出這個視窗
在值的地方輸入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

以下將示範ANOVA的上機

以下圖
我設定兩個變數
一個是麵類、一個是得分
而因為麵類是分組用的變數，所以要在丈量那兒，把「標准」改為「名義」(不外不改好像不會影響)

「剖析成績顯示為明顯(F(1,18)=31.224，p<.001)，故謝絕虛無假定，即兩組麵食的得分具有光鮮明顯差別，豚骨拉麵得分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則是判斷其明顯性的值

1.常態性：母體必然要常態

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
(但不同質的話就是另一種作法了，可以參考上面的流程圖)

那到底要如何才算是有「顯著差別」？

 .

具體而言
ANOVA想做的事大要就像下面的圖
有兩個組別
歧說我有兩個組
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
我想要比較兩種麵食
哪種客人比力喜好？Dotch!

接著就點左下角資料檢視

點「闡明」→「對照平均數法」→「單因子變異數闡明」

天成翻譯公司們但願的是組間差異越大越好
組內差別越小越好

高矮胖瘦紛歧樣到底該怎麼比
其實數學家也有辦法

2.自力性：樣本必然是自力的簡單隨機抽樣

別的在值的處所點一下「...」
因為分組我們是以數字示意
但為了瀏覽輕易
否則只稀有字會看不懂也會忘掉是什麼麵

常態分佈又叫高斯散佈
翻譯公司要比力分歧組的差別
長得奇形怪狀的比當然比不出什麼器械
所以一定要常態來比才成心義

什麼是Post-hoc？
回想一下前面的計算
因為我們是一次把所有組間組內都計較出MS
假如只有兩組的話
當然很簡單就知道是這兩組有差

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
依變數是天成翻譯公司要剖析的所以把分數移進去

每每要判定是不是同質
是用Levene同質性檢定

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後按肯定

ANOVA
全名叫Analysis of Variance
事實上ANOVA固然叫做變異數剖析
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」
是否有顯著的差別

 .

如下圖
翻譯公司隨意挑一個樣本
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)

這兩組的曲線長這樣子

再來就是變異數同質性檢定
要看它的顯著性
假如不明顯(>.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後果

註：內文若有毛病麻煩告知天成翻譯公司唷><

 .

假想說我今天想要在第2組挑一個樣本

這個F值的巨細也就決意了你的組跟組之間是否有明顯的差別
F值越大當然也就代表組跟組之間差別越大 or 組內差異越小
然後就針對自由度來查表
看看F值是不是夠大
要大到跨越明顯的臨界的值才能說
組與組之間有明顯的差異