方差分析的基本概念 但由于样本来自相同总体，F值一般不会距1 很远，其分布情况(F分布)与组间和组内自由 度有关。 与此相反，如果处理是确有作用的， 即各样 本均数不是取自相同总体，这时用方差分析计算 出来的组内均方仍是个体间变异σ的估计值。但 组间均方则不仅是个体变异所致，同时也由于处 理的作用不同所致
方差分析的基本概念 但由于样本来自相同总体，F值一般不会距1 很远，其分布情况（F分布）与组间和组内自由 度有关。 与此相反，如果处理是确有作用的，即各样 本均数不是取自相同总体，这时用方差分析计算 出来的组内均方仍是个体间变异σ2的估计值。但 组间均方则不仅是个体变异所致，同时也由于处 理的作用不同所致
9.2方差方析 方差分析的基本思想是把全部数据 关于总均值的离均差平方和分解成 几个部分，每一部分表示某因素或 交互作用所产生的效应，将各部分 均方与误差均方相比较，从而确认 或否认某些因素或交互作用的重要 性
9.2 方差方析 ⚫方差分析的基本思想是把全部数据 关于总均值的离均差平方和分解成 几个部分，每一部分表示某因素或 交互作用所产生的效应，将各部分 均方与误差均方相比较，从而确认 或否认某些因素或交互作用的重要 性
方差分析公式概括为： 总变异=组间变异十组内变异 其中：组间变异由各因素所引起； 组内变异由个体差异或者说由误差 引起的
方差分析公式概括为： ⚫ 总变异＝组间变异＋组内变异 其中：组间变异由各因素所引起； 组内变异由个体差异或者说由误差 引起的
常用的方差分析法有以下4种： 完全随机设计资料的方差分析（单因素 方差分析) 随机区组设计资料的方差分析（两因素 方差分析) 拉丁方设计资料的方差分析（三因素方 差分析) R*C析因设计资料的方差分析（有交互 因素的方差分析)
常用的方差分析法有以下４种： ⚫ 完全随机设计资料的方差分析（单因素 方差分析） ⚫ 随机区组设计资料的方差分析（两因素 方差分析） ⚫ 拉丁方设计资料的方差分析（三因素方 差分析） ⚫ R*C析因设计资料的方差分析（有交互 因素的方差分析）
SAS系统中，ANOVA过程可以 处理以上情形的方差分析，但它 要求每个分类因子的组合观察数 相等，即数据是均衡的。若不均 衡，就要求用GLM过程进行处理
⚫SAS系统中，ANOVA过程可以 处理以上情形的方差分析，但它 要求每个分类因子的组合观察数 相等，即数据是均衡的。若不均 衡，就要求用GLM过程进行处理