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标题: 急求统计问题 [打印本页]

作者: yylzj 时间: 12-12-11 23:46
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作者: Vivian_Chang 时间: 12-12-12 11:52
方差分析的系统误差？这还没考虑过诶……来大虾解释一下~~~

作者: 路人十九 时间: 12-12-12 12:38
区组效应既不是随机误差也不是系统误差，因为它是“效应”，不属于误差。
处理效应当然就更加不是“误差”了

作者: 路人十九 时间: 12-12-12 13:00
本帖最后由路人十九于 2012-12-14 10:47 编辑

我不认为处理效应是一种“误差”，它确实是“系统性”的，然而它并不是一种“误差“，它是”效应“
我的个人理解如下：
区组效应反应了由于被试不同质所引起了数据的变化，这种变化在方差分析中的量化就表现为区组间的Sum Square，我们记作SSR，相应的Mean Square我们记作MSR
组内误差/随机性误差，在方差分析中量化体现为残差，它包括了抽样、方法、测试、仪器等各种因素引起的随机误差，我们把相应的Sum Square记作SSE[或者SSW] （这里要指出，在方差分析中量化体现为残差，它包括了抽样、方法、测试、仪器等各种因素引起的随机误差，我们把相应的Sum Square记作SSE[或者SSW] （这里要指出，方差分析方法本身不能侦测到系统误差，即使实验中存在系统误差，它是一个常变量C，它不会体现在方差之中。如果想要观测系统误差，需要专门设计相应的试验，例如采用多种不同的测量方法测量同一对象，以观察其中彼此间的的稳定差异。），相应的Mean Square我们记作MSE或MSW（W是Within的意思）
处理效应是被研究的自变量，也就是不同的试验处理，对观测结果（因变量）产生的影响（显然它不是误差），在方差分析中它就量化表现为组间的Sum Sqaure，我们记作SSB（B是Between）或者SSA（"A"是自变量A或者因素A的意思），相应的Mean Square我们就记作MSB或MSA

区组效应、处理效应、随机性误差显然都可以导致观测结果（因变量）的变化，如果F=MSA/MSE很大，超过了临界水平，这说明在统计意义上MSA>MSE，那么MSA扣取了MSE的那一部分（不是简单的MSA-MSE，而是通过统计方法从MSA扣去MSE）就代表了处理效应；如果MSA/MSE不大，没超过临界，在统计意义上就认为MSA=MSE，那就意味着统计意义下处理效应为0，就是说在统计意义下自变量根本没有对因变量产生作用。

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