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单因素方差分析举例(单因素方差分析+作图)

   

单因素方差剖析举例(单因素方差剖析+作图)

介绍

之前的推文中,我们介绍了origin如何进行数据描写以及正态性剖析。那么对于平时的常用的统计办法——单因素方差剖析,首选先要进行的是数据的正态性剖析,符合正态后,我们可以应用单因素方差剖析进行剖析。

 

图文介绍

数据的正态性检测

1. 打开origin软件,输入数据

2. 正态性检验

3. 成果显示,数据为正态性

单因素方差剖析

1. 选中数据友优资源网,选择单因素方差剖析

2. 设置一下数据,如果竖着输入,就选择原始;横着输入,就选择索引。

3. 均值比拟选择第一个统计办法(Origin优选出了好几个统计办法,差别不大,选择第一个即可)

4. 方差齐性检验,选择第一个办法即可

5. 可以选择其中一个或者二者都选

6. 看一下最终成果,包含描写性统计成果,可以以此来进行作图应用

7. 总体方差中P小于0.05,表明该四组数据中,至少有两组数据平均值有明显差异

8. 均值比拟部分,比如第一行,Model Control, Sig为1,即解释Model和Control比拟具有明显性差别,概率小于0.05;比如最后一行,Drug 2和Drug 1比拟,Sig为0,即解释Drug 2和Drug 1比拟没有明显性不同,P值为0.99713,大于0.05。

9. 方差齐性这里,概率为0.71288,大于0.05,以为四组数据的方差没有明显不同。(如果方差不齐,须要应用非参数检验。对于自己的数据不属于正态或者方差不齐,要么对数据重新筛选,符合正态和方差齐性。要么就直接应用非参数检验进行剖析)

10. 那么最后,我们应用均值加减尺度误进行作图,可以应用文本工具将符号标志上去。一般情形下,Model和Control比拟用#,药物组和Model比拟用*。

11. 你也可以应用标志显友优资源网著性的符号,不过这个似乎用起来不是很好

12. 怎么样,今天的教程你学会了吗?

 

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