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第一类错误概率比较性第一类错误概率:对应于单个配对比较的第一类错误概率。实验性第一类错误概率:几个配对比较中至少有1个犯第一类错误的概率,记为αEW。若总体个数较多,实验性第一类错误概率则更大。第29页,共63页,星期日,2025年,2月5日控制实验性错误概率Bonferroni修正在逐个检验中使用更小的比较性错误概率。如果要检验C个配对比较并希望总的实验性第一类错误的最大概率为αEW,那么令比较性错误概率等于αEW/C对于固定的样本容量,降低犯第一类错误的概率将导致犯第二类错误的概率增加。这类错误对应于实际上两个总体均值不相等,但却接受了两个总体均值相等的假设的情形。第30页,共63页,星期日,2025年,2月5日练习?观察值样本1样本2样本31165174169214916415431561801614142158148样本均值153169158样本方差96.6797.3382.00第31页,共63页,星期日,2025年,2月5日练习?观察值样本1样本2样本31165174169214916415431561801614142158148样本均值153169158样本方差96.6797.3382.00第32页,共63页,星期日,2025年,2月5日练习为检验三家工厂生产的机器混合一批原料所需平均时间是否相同,Jacobs化学公司得到了关于混合原料所需时间的如下数据。利用这些数据检验三家工厂混合一批原料所需平均时间是否相同。设α=0.05。用FisherLSD方法检验厂家1与厂家3均值的相等性。(LSD=3.54,有显著差异)用FisherLSD方法求总体1与总体2均值之差的95%的置信区间估计。(-8.54,-1.46)方法完全相同!制造商1制造商2制造商3202820262619243123222722第33页,共63页,星期日,2025年,2月5日6方差分析与实验设计方差分析引论方差分析:k个总体均值相等性检验多重比较方法实验设计:完全随机化设计实验设计:随机化区组设计析因实验第34页,共63页,星期日,2025年,2月5日在实验性研究中,感兴趣的变量是明确规定的。因此,研究中的一个或多个因素可以被控制,使得数据可以按照因素如何影响变量来获得。(因果关系)在观察性或非实验性研究中,则不去控制这些因素。(抽样调查)第35页,共63页,星期日,2025年,2月5日单因子实验只涉及到有k个总体或处理的一个因子的实验。例:Chemitech开发了一种新的城市供水过滤系统,其元件需从几家供应商处购买,然后Chemitech在位于南加州哥伦比亚的工厂装配这些元件。由工程部负责确定新过滤系统的最佳装配方法。考虑过各种可能之后,小组将范围缩小至三种方法:方法A、方法B及方法C。这些方法在产品装配步骤上有所不同。Chemitech的管理者希望确定哪种装配方法每周生产的过滤系统数最大。第36页,共63页,星期日,2025年,2月5日完全随机化设计处理被随机地指派给实验单元的一种实验设计。假定从Chemitech的生产车间的全体装配工人中抽取了由三名员工组成的样本,这三名随机抽取的工人被称为实验单元。随机化的概念是所有实验设计的一个重要原理。第37页,共63页,星期日,2025年,2月5日完全随机化设计第38页,共63页,星期日,2025年,2月5日数据收集ObservationMethodAMethodBMethodC15858482646957355715946664475676849样本均值626652样本方差27.526.531.0样本标准差5.245.155.57第39页,共63页,星期日,2025年,2月5日完全随机化设计总体方差的组间估计总体方差的组内估计方差估计量的比较:F检验ANOVA表方差来源平方和自由度均方F处理5202260.009.18误差3401228.33合计86014第40页,共63页,星期日,2025年,2月5日完全随机化设计配对比较结论:方法A与方法B要优于方法C第41页,共63页,星期日,2025年,2月5日?第42页,共63页,星期日,2025年,2月5日练习?第43页,共63页,星期日,2025年,2月5日练习?第44页,共63页,星期日,2025年,
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