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方差分析（analysisofvariance,簡稱為ANOVA）,方差分析是對多個樣本平均數差異顯著性檢驗的一種方法，也就是推斷對多個樣本均數是否相等的方法。,方差分析的適用條件各處理組樣本來自正態(tài)總體各樣本是相互獨立的隨機樣本各處理組的總體方差相等，即方差齊性,方差分析（analysisofvariance,簡稱為ANOVA）,方差分析單因素方差分析雙因素方差分析（重復試驗和非重復試驗）多因素方差分析協(xié)方差分析,方差分析（analysisofvariance,簡稱為ANOVA）,單因素方差分析單因素方差分析也叫一維方差分析，用以對單因素多個獨立樣本均數進行比較，給出方差分析表，并可以進行兩兩之間均數的比較（多重比較），本節(jié)將介紹如何利用單因子方差分析命令對數據進行統(tǒng)計處理。,方差分析（analysisofvariance,簡稱為ANOVA）,方差分析（analysisofvariance,簡稱為ANOVA）,,,1在三個不同密度的小麥地里測量其株高2/3處的日平均溫度，一共測量6天，所得數據如下表，分析不同密度的小麥地其株高2/3處的日平均溫度有無顯著差異。(密度1>密度2>密度3),方差分析（analysisofvariance,簡稱為ANOVA）,,方差分析（analysisofvariance,簡稱為ANOVA）,,方差分析（analysisofvariance,簡稱為ANOVA）,,方差分析（analysisofvariance,簡稱為ANOVA）,單因素方差分析齊次性檢驗結果：t=0.357，p=0.706>0.05,通過方差齊次性檢驗。即本例屬于方差相等時的方差分析問題，這為下面的分析作準備。,方差分析（analysisofvariance,簡稱為ANOVA）,單因素方差分析結果，包括組間離差平方和、組內離差平方和總離差平方和。從表中可知，p=0.033密度2>密度3),,,,,,,從表中可知，p=0.047F0.01（pt0.01（pF0.01（p<0.01），說明方程通過了顯著性檢驗，說明魚產量依投餌量、放養(yǎng)量的二元線性回歸達到顯著水平,系數檢驗表,從表中可知X1和X2對應的t均大于t0.01（p<0.01），說明投餌量和放養(yǎng)量對魚產量的偏回歸系數達極顯著水平，偏回歸系數通過顯著性檢驗，即魚產量與投餌量、放養(yǎng)量之間存在真實的多元線性關系。因此，所建方程為Y=-4.349+0.584X1+2.964X2,