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會議紀律翻譯服務

天成翻譯公司們但願的是組間差別越大越好
組內差別越小越好

具體而言
ANOVA想做的事或者就像下面的圖
有兩個組別
例如說天成翻譯公司有兩個組
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
我想要對照兩種麵食
哪一種客人比較喜好？Dotch!

設想說我今天想要在第2組挑一個樣本

人人有無發現一個奇異的單字：Post-hoc

常態散佈又叫高斯散佈
你要比力不同組的差別
長得奇形怪狀的比當然比不出什麼器械
所以必然要常態來比才成心義

1.想知道每個樣本在所有樣本的離散程度
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份所指的總變異

2.想知道每一個組和總平均離得夠不敷遠(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(進展組內越近越好)
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

然後點右側的「選項」
點「描述性統計量」和「變異數同質性檢定」

但願造成差異的只有組的平均數
而不是因為其他有的沒的緣由
所以要比較的話仍進展二者的變異數要同質
也就是離散水平是差不多的

再來就是變異數同質性檢定
要看它的顯著性
假如不顯著(>.05)
就代表不謝絕虛無假設(H0:變異數同質)
也就代表可以直接看ANOVA結果

然後把資料輸進去
奶油烏龍和豚骨拉麵的分數各有十筆
天成翻譯公司先輸入奶油烏龍
麵類那裏我就都輸入1
同理在豚骨拉麵的麵類那攔天成翻譯公司輸入2

1.常態性：母體必然要常態

跑出來的結果或者就長如許子：

這個F值的巨細也就決定了你的組跟組之間是不是有光鮮明顯的差別
F值越大固然也就代表組跟組之間差別越大 or 組內差別越小
然後就針對自由度來查表
看看F值是否夠大
要大到跨越光鮮明顯的臨界的值才能說
組與組之間有光鮮明顯的差別

ANOVA
全名叫Analysis of Variance
事實上ANOVA雖然叫做變異數闡明
但其實他比較的仍然是組與組之間
對於某一個依變數的「平均數」
是不是有明顯的差別

 .

由以上推導出來的
然則概念上
天成翻譯公司們但願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)」的工具
除掉以後就是均方和(MS)
也就是我們所要的

但假如是三組以上呢？
因為最後算出來的是所有的值
所以即便知道最後後果是有的組和組之間真的有差別
我們卻沒法知道是哪兩組紛歧樣！

註：內文如有毛病麻煩告知天成翻譯公司唷><

我進展挑出來的越靠近第2組的平均 (應當也就是中心點)
代表說我這個組裡面給豚骨拉麵的分數越接近越好

「闡明成果顯示為明顯(F(1,18)=31.224，p<.001)，故拒絕虛無假定，即兩組麵食的得分具有光鮮明顯差別，豚骨拉麵得分光鮮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則是判斷其顯著性的值

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
組間的差異、組內的差別

因為他離散水平不一
高矮胖瘦是我們沒設施去更改它的
所以能脫手腳的就是在「自由度」上了
是以除一般做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成心義
所以翻譯公司把他們兩個的方式看成是另一種ANOVA也不為過

接著看ANOVA的表格
這跟我們直接用手算的表很像
根基上就是先看後面明顯性
這邊很明顯是非常光鮮明顯(他上面寫.000不代表等於0，而是比.001還要小)

基於上述兩個景遇
我們才能知道豚骨拉麵和烏龍麵二者的好吃水平有很光鮮明顯的分歧

ANOVA 變異數闡發 小筆記

然而假如分歧質的話呢？

不外遵照你樣本數、同質性等分歧
要選用的Post-hoc方式也分歧
假如組別有三組以上、又有明顯的話
則請參考上面流程圖來選擇合用的Post-hoc吧！

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

抽樣一定是要自力的
你要闡發資料固然是要足夠公道
不克不及自己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

 .　

2.自力性：樣本必然是自力的簡單隨機抽樣

以下將示範ANOVA的上機

這兩組的曲線長這樣子

凡是要剖斷是不是同質
是用Levene同質性檢定

這就是需要Post-hoc 後續闡明的處所了
他的方式其實有點像T檢定
都是兩兩互比
但是因為兩兩互比其實輕易產生型I毛病(輕易明顯而無中生有)
所以Post-hoc 是用更為嚴苛的體式格局來檢修

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

這邊彌補一點
所謂虛無假設(H0)是指「原本假定兩組的平均數沒有光鮮明顯差別」
若是顯著的話代表要拒絕H0
也就是「有」光鮮明顯差別

出現一個對話框
左側是你可以選的變數們

df怎麼算？
也有公式可詢

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，所以要在測量那裏，把「標准」改為「名義」(不外不改似乎不會影響)

照如許的設法來當起點
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：

再來就是重頭戲啦!
準備要ANOVA了

什麼是Post-hoc？
回憶一下前面的較量爭論
因為我們是一次把所有組間組內都較量爭論出MS
假如只有兩組的話
固然很簡單就知道是這兩組有差

在量化論文會用到的統計方式裡
ANOVA大概是最常見最常呈現在論文中的作法了
以下先介紹基本觀念
然後再示範SPSS的操作與解讀

高矮胖瘦紛歧樣到底該怎麼比
其實數學家也有法子

ANOVA剖析的流程可能以下圖：

起首就先剖斷是不是同質
若同質的話就直接看ANOVA的剖析表
但如果分歧質就利用Welch/Brown

以下圖
翻譯公司隨便挑一個樣本
進展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)

論文中回報的方式如下：

 .

點完之後就會發現麵類裡面顯示為數值代表的麵種了!!
這就是方才在變數設定值的用途

別的也要特別注意
若是不顯著的話，萬萬不要寫「接管虛無假定」
而應該要寫「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!
這點很多人寫錯
一定要注意

 .

然後所有樣本的平均值(總平均)大約在中間

假如想要看變數代表的意義
點一下上面這個鍵「數值符號」

別的在值的處所點一下「...」
因為分組我們是以數字透露表現
但為了瀏覽輕易
否則只稀有字會看不懂也會遺忘是什麼麵

點「闡發」→「對照平均數法」→「單因子變異數闡明」

描寫性統計應當不用多說