数据方差分析用什么做

① Excel如何进行方差分析

工具/材料：电脑、Excel。

第一步，打开文件以下图为例子，A列是一年级学生的恋爱次数、B列二年级、C列是三年级。

② 用Excel如何做方差分析

1、首先打开Excel，输入数据。这里是探讨的是光照和PH两因素是否对冬虫夏草子实体长度的作用。

③ spss做单因素两个处理怎么做方差分析

方差即标准差σ或S的平方，又称均方，它由离均差平方和被自由度相除而得。方差分析时我们将总离均差平方和即总变异分析为几个组成部分，其自由度也分解为相应的几部分，故方差分析又称变异数分析。它是处理实验研究资料时重要的分析方法之一，内容很多，本章仅介绍两个以上样本均数差别的显著性检验。检验前对资料应有如下要求：被比较的各组应分别随机来自各自的正态总体，各总体相互独立并具有相同的方差即σ12=σ22=σ32……σk2。以方差分析：无重复双因素分析为例，操作方式如下
1、选择需要进行方差分析的数据区域，然后单击数据选项卡
2、在分析功能组中单击数据分析按钮，弹出数据分析对话框
3、在分析工具列表框中选择方差分析：无重复双因素分析，单击确定,弹出方差分析：无重复双因素分析对话框
4、单击输入区域后的文本框，在表格中选择区域：$A$2:$B$20，单击输出选项，再单击后面的文本框，在表格中选择单元格：$E$1，再单击确定即可。两个定性变量的相关性分析不能采用方差分析，因为方差分析的因变量必需是定量的（自变量可以是定性的，也可以是定量的）。两个定性变量之间的相关性（或独立性）

④ WPS怎么做方差分析

WPS做方差分析步骤操作如下：

1、打开操作软件wps表格制作。

⑤ 怎么用excel做方差分析

excel无重复双因素方差分析说输入区域包含非数值型数据是因为相关设置不当造成的，通过更正能解决该问题。其中的具体步骤如下：

1、直接打开对应的窗口，点击数据分析进入。

⑥ 16种常用的数据分析方法-方差分析

方差分析(Analysis ofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，又叫F检验。是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。

 

方差波动来源

由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，而方差分析的基本原理认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SSw，组内自由度dfw。

总偏差平方和 SSt = SSb +SSw。

 

方差分析应用场景

方差分析在工作场景中如何应用呢？看案例：

假如产品针对用户提出了三种提高客单价的策略A、B、C，现在要评估3种策略对提高客单价的效果差异。

如何知道3种策略效果有什么不同？最简单的方法就是做一个实验。

如：随机挑选一部分用户，然后把这些用户分成三组A、B、C组，A组用户使用A策略、B组用户使用B策略、C组用户使用C策略，

策略实施一段时间以后，分析3组分别的客单价水平。哪组平均客单价高，就说明哪组策略有效。

 

可是，这样得出的结论是否有偏差呢？

当然有，出现偏差的来源:

其一是实验的用户是随机挑选的，有可能客单价高的那部分用户(如高价值用户)集中出现在某一组中，造成这组的策略效果更好。

当然，按照方差原理的差别基本来源，还有可能由于策略执行过程中，实验条件造成的策略结果差异。

为了排除实验结果中，上述两种来源造成的结果偏差，就需要使用方差分析去证做进一步证实。最终获得更严谨、更有说服力的策略结论。

 

方差分析中的名词解释

方差：又叫均方，是标准差的平方，是表示变异的量。

因素：方差分析的研究变量；例如，研究裁判打分的差异，裁判就被称为因素；

水平：因素中的内容称为水平；例如，总共有3个裁判打分，则裁判因素的水平就是3；

观测因素：又称观测变量，指对影响总体的因素；

控制因素：又称控制变量，指影响观测变量的因素；

 

方差分析的3 个假定基础

1.每组样本数据对应的总体应该服从正态分布；

正态检验主要有两种大的方法，一种是统计检验的方法：主要有基于峰度和偏度的SW检验、基于拟合度的KS、CVM、AD检验；另一种是用描述的方法：Q-Q图和P-P图、茎叶图，利用四分位数间距和标准差来判断。

2.每组样本数据对应的总体方差要相等，方差相等又叫方差齐性；

方差齐性的主要判断方法有：方差比、Hartley检验、Levene检验、BF法。

3.每组之间的值是相互独立的，就是A、B、C组的值不会相互影响。

 

单因素方差分析-F 检验

方差分析把总的变异分为组间变异和组内变异：

组间变异:各组的均数与总均数间的差异；

组内变异：每组的每个测量值与该组均数的差异

离差平方和为：SS总=SS组间+SS组内

F统计量可表述为：F=MS组间/MS组内。

F值结论理解：通过计算得到的F值就可以查到P值，P值小于0.05，则拒绝原假设，认为其是有统计学意义的。

 

案例：

某饮料生产企业研制出一种新型饮料。饮料的颜色共有四种，分别为橘黄色、粉色、绿色和无色透明。

这四种饮料的营养含量、味道、价格、包装等可能影响销售量的因素全部相同，先从地理位置相似、经营规模相仿的五家超级市场上收集了前一期该种饮料的销售量情况

 

表中20个数据各不相同，原因可能有两个方面：

一、销售地点影响。相同颜色的饮料在不同超市的销售量不同。案例中五个超市地理位置相似、经营规模相仿，因此把不同地点的销售量差异做为随机因素影响。

二、饮料颜色不同的影响。在同一超市不同颜色的饮料销售量不同。即使营养成分、味道、价格、包装等方面因素都相同，销售量也不相同。

这种不同虽然有类似抽样随机性造成，但更可能是人们对不同颜色的偏爱造成的。

根据上述分析，把案例分析问题归结为：检验饮料颜色对销售量是否有影响。

 

分析过程

一、建立假设：原假设“颜色对销售量没有影响”

二、计算不同颜色饮料销售量水平均值

无色饮料销售量均值＝136.6÷5＝27.32箱

粉色饮料销售量均值＝147.8÷5＝29.56箱

桔黄色饮料销售量均值＝132.2÷5＝26.44箱

绿色饮料销售量均值＝157.3÷5＝31.46箱

三、计算各种颜色饮料销售量的总均值

各种颜色饮料销售量总的样本平均数＝(136.6+147.8+132.2+157.3)÷20＝28.695箱

四、计算离差平方和、F值

F值=组间方差/组内方差=76.8455/（4-1）/ 39.0840/（20-4）=10.486

五、算出P值，做出结论

P值=根据F值算出P值＝0.000466

结论解读：

P-值＝0.000466＜显著水平标准=0.05，假设不成立，说明饮料的颜色对销售量有显著影响。

⑦ 方差分析，请问该怎么做

单因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。
方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）
在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，
打开单因素方差分析对话框
在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok
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⑧ 如何用SPSS做两因素方差分析的数据分析

1、确保数据满足平行性假设的前提下，用协方差分析进行检验， 在菜单栏上执行：analyse--GLM--univariate。

⑨ 怎样用SPSS对数据进行方差分析

方差分析的设计类型很多
如：单因素方差分析 、随机区组设计的方差分析、重复测量的方差分析.等等........
不知道你指的是哪一种？
如果是单因素方差分析，在SPSS中选择“Analyze---compare means----one way ANOVA”
如果是随机区组设计的方差分析 选择 Analyze---General Liner model ---Univariate
如果是重复测量设计 选择Analyze---General Liner model ---repeated measures
因此需要明确资料的设计类型 选择合适的统计学方法。

⑩ 如何使用excel进行方差分析

一、如图，比较两组数据之间的差异性。

(10)数据方差分析用什么做扩展阅读：

一、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；

新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；

二、过程改进

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；

②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；

③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；

④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；

⑤数据分析所需资源是否得到保障。