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1、单因素方差分析方法首先在单因素试验结果的基础上，求出总方差V、组内方差vw、组间方差vB。总方差v=2ijxx组内方差vw=2ijxxi组间方差vB=b2ixx从公式可以看出，总方差衡量的是所有观测值xij对总均值x的偏离程度，反映了抽样随机误差的大小，组内方差衡量的是所有观测值xij对组均值x的偏离程度，而组间方差则衡量的是组均值xi对总均值x的偏离程度，反映系统的误差。在此基础上，还可以得到组间均方差和组内均方差：组间均方差2Bs=1Bav组内均方差2ws=aabvw在方差相等的假定下，要检验n个总体的均值是否相等，须首先给定原假设和备择假设。原假设H0：均值相等即1=2=n备择假设H1：
2、均值不完全不相等则可以应用F 统计量进行方差检验：F=babavvw1B=22ssWB该统计量服从分子自由度a-1，分母自由度为ab-a的 F 分布。给定显著性水平a，如果根据样本计算出的F 统计量的值小于等于临界值aab1aF，则说明原假设H0不成立，总体均值不完全相等，差异并非仅由随机因素引起。下面通过举例说明如何在Excel 中实现单因素方差分析。例 1：单因素方差分析某化肥生产商需要检验三种新产品的效果，在同一地区选取3 块同样大小的农田进行试验，甲农田中使用甲化肥，在乙农田使用乙化肥，在丙地使用丙化肥，得到6 次试验的结果如表 2 所示，试在0.05 的显著性水平下分析甲乙丙化肥的肥
3、效是否存在差异。表 2 三块农田的产量甲50 46 49 52 48 48 乙49 50 47 47 46 49 丙51 50 49 46 50 50 要检验三种化肥的肥效是否存在显著差异，等同于检验三者产量的均值是否相等：给定原假设H0：三者产量均值相等；备择假设H1：三者的产量均不相等，对于影响产量的因素仅化肥种类一项，因此可以采用单因素方差分析进行多总体样本均值检验。新建工作表“例1”，分别单击B3：D8 单元格，输入表2 的产量数值。计算组均值，对应甲的均值，单击B9 单元格，在编辑栏输入“=AVERAGE（B3：B8）”，再次单击 B9 单元格，拖曳鼠标至D9 单元格，求出乙和丙的组
4、均值。计算总均值，单击B10 单元格，在编辑栏输入“=AVERAGE（B9：D9）”。计算机结果如图 1 所示图 1 计算2iijxx，并求各组的组内方差vw的值。求甲组2iijxx的值，单击B14 单元格，在编辑栏输入“=（B3-$B$9）2”。再次单击B14 单元格，拖曳鼠标至B19 单元格。求乙组2iijxx的值，单击C14 单元格，在编辑栏输入“=（C3-$C$9）2”。再次单击 C14 单元格，拖曳鼠标至C19 单元格。求丙组2iijxx的值，单击D14 单元格，在编辑栏输入“=（D3-$D$9）2”。再次单击 D14 单元格，拖曳鼠标至D19 单元格。计算vw的值，单击C20 单元
5、格，在编辑栏输入“=SUM（B14：D19）”。计算结果如图2 所示。图 3 根据组均值和总均值求2xxi的值，单击 B24 单元格，在编辑栏输入“=（B9-B10）2”。再次单击B24 单元格，拖曳鼠标至D24 单元格，求出三个组的值。计算组间方差VB，单击 C25 单元格，在编辑栏输入“=6*SUM(B24:D24)”。计算结果如图 3 所示。图 3 计算F 统计量的值，单击C28 单元格，在编辑栏输入“=C25/（C27-1）/（C20/（C27*E27-C27）”。计算Fa的值，单击C30 单元格，在编辑栏输入“=FINV（C29，C27-1，C27*E27-C27）”。根据临界值给出
6、的检验结果，单击C31 单元格，在编辑栏输入“=IF（C28C30,”三者产量均值不完全相等”,”三者产量均值相等”）”。最终结果如图4 所示。从图 4 中可以看出，运用单因素方差分析，接受了原假设H0，因此在0.05 的显著性水平下可以认为三者的均值相等，即三者的肥效无显著差异。图 4 二、方差分析表在实际工作中，常常将上面的方差分析的过程归纳为一张表格，通过这张表格可以直观地显示出方差分析过程中各个参数的值。方差分析表作为一种默认的方差分析形式，被许多软件作为方差分析的结果输出。后面介绍的 Excel 单 因素分析工具的结果输出中，最终便是以方差分析的形式给出分析结果。对应方差分析的结构如
7、表3 所示，其中对于组间方差vw的计算可直接根据公式vw=v-vB给出。表 3 方差分析表方差自由度均方差F 统计值组间方差vBvB=b2ixxa-1 2Bs=1BavF=22sswB组内方差vwvw=v-vBAb-a 2ws=aabvw总方差 v V=2ijxxAb-1 下面通过举例说明如何采用方差分析表给出单因素方差分析的结果。例 2 方案分析表某公司研制出了A、B、C、D4 种新型生产设备，让6 个熟练工人分别操作相同的时间，统计他们生产的零件的数量如表4 所示，试在0.01 的显著水平下检验这4 种设备单位时间生产的零件数是否存在显著差异。表 4 4 种机器生产的零件数量A 75 46
8、 50 56 73 48 B 47 50 65 72 46 49 C 48 50 52 46 49 65 D 68 48 49 63 51 70 需要检验4 中设备单位时间内生产的零件数是否存在显著差异，对应原假设H0：4 种设备生产的零件数均值相等；备择假设H1：4 种设备生产零件数均值不相等，可采用单因素方差分析予以检验。新建一工作表“例2”，分别单击B3：E8 单元格，输入表4 中的零件数。计算组均值。对应A 组的均值，单击B9 单元格，在编辑栏输入“=AVERAGE(B3:B8)”，再次单击 B9 单元格，拖曳鼠标至D9 单元格，求出B、C、D 的组均值。计算总均值。单击B10 单元格
9、，在编辑栏输入“=AVERAGE(B9：D9)”。计算结果如图5所示。根据组均值和总均值计算组间方差vB。求2xxi的值，单击B14 单元格，在编辑栏输入“=（B9-B10）2”。再次单击B14 单元格，拖曳鼠标至E14 单元格，求出三个组的值。计算vB的值，单击C15 单元格，在编辑栏输入“=SUM（B14：E14）*6”。计算结果如图 6 所示。图 6 根据总均值计算方差v。求2ijxx的值，单击B19 单元格，在编辑栏输入“=（B3-B10）2”。再次单击 B19 单元格，拖曳鼠标至E24单元格，求出所有的值。计算 v 的值，单击C25 单元格，在编辑栏输入“=SUM（B19：E24）”
10、。计算结果如图7所示。方差分析表结构，根据总方差和组间方差计算组内方差，单击C33 单元格在编辑栏输入“=C34-C32”分别给出自由度，单击D32单元格，在编辑栏输入“=C27-1”；单击 D33单元格，在编辑栏输入“=C27*E27-C27”；单击 D34单元格，在编辑栏输入“=C27*E271”。计算方差分析表中的均方差。组间均方差，单击E32单元格，在编辑栏输入“=C32/D32”。组内均方差，单击E33单元格，在编辑栏输入“=C33/D33”。计算 F 统计量的值，单击 F32 单元格，在编辑栏输入“=E32/E33”。结果如图9 所示。图 9 根据 F 值计算 p 值，单击G32单
11、元格，在编辑栏输入“=FDIST（F32，D32，D33）”。说明：1-p 值反映了可以以多大的把握认为原假设成立。如果计算的p 值小于给定的显著性水平0.05 则应该接受原假设，否则应拒绝原假设。给出检验结论，单击C36单元格，在编辑栏输入“=IF（G32C28,“四种设备生产的零件数均值相等”，“四种设备生产零件数均值不相等”）”。结果如图10 所示图 10 从图 10 可以看出，运用方差分析表，拒绝原假设H0，因此在0.01 的显著性水平下认为三者均值不相等，即四种设备单位时间内生产的零件数的均值不相等。在 Excel 运用方差分析-单因素方差分析工具进行方差分析。例3 方差分析：单因素
12、方差分析仍采用例2 中的数据，某公司研制出了A、B、C、D4 种新型设备，让6 个熟练工人分别操作相同的时间，统计生产的零件数量如表4 所示，试应用方差分析：单因素方差分析在0.01 的显著性水平下检验这4 种设备单位时间生产的零件数是否存在显著差异。给定原假设H0：4 种设备生产的零件数均值相等，备折假设H1：4 种设备生产的零件数均值不相等，应用方差分析：单因素方差分析工具予以检验，具体操作步骤如下：新建一个工作表“例3”，分别单击B3：E8单元格，输入表4 中 4 台机器对应的零件数。选择“方差分析：单因素方差分析工具”进行分析，单击【工具】菜单中的【数据分析】选项，出现【数据分析】对话框。在【数据分析】对话框中，单击【方差分析：单因素方差分析】，如图11 所示，单击【确定】按钮。