單因子的變異數分析

One-Way ANOVA

～Analysis of Variance (ANOVA)～

單因子的變異數分析

單因子的變異數分析

～完全隨機

基本變異數分析表

變異數分析的步驟建議

第1步

第2步

第3步

設立兩個假設：

ቊ H

𝜇

= 𝜇

= ⋯ = 𝜇

= 𝜇 H

𝜇

, 𝜇

, ⋯ ⋯ 𝜇

𝐹^∗ = 𝑀𝑆𝐴 𝑀𝑆𝐸

建立變異數分析表（ANOVA table），並 利用「F檢定」做檢定：

下結論並做決策或推論：

𝐹^∗ > 𝐹_{𝑘−1,𝑛𝑇−𝑘, 𝛼} → 拒絕H₀ 𝐹^∗ ≤ 𝐹_{𝑘−1,𝑛𝑇−𝑘, 𝛼} → 不拒絕H₀

總變異＝組間變異＋組內變異( SST＝SSA＋SSE) SST

SSA

SSE

෍

j=1 k

෍

i=1 n_j

𝑥_𝑖j − ҧҧ𝑥 ² = n_T ∙ 1

n_T ෍

j=1 k

෍

i=1 n_j

𝑥_𝑖j − ҧҧ𝑥 ² = n_T ∙ 𝝈_T² = (n_T − 1)S_T² (總變異，sum of squares total)

(組內變異，sum of squares error)

(組間變異，sum of squares among groups)

෍

j=1 k

෍

i=1 n_j

ҧ𝑥j − ҧҧ𝑥 ² = ෍

j=1 k

n_jതx_j² − n_Tതതx² = n × k × 1 k෍

j=1 k

തx_j² − തതx² = n_T ∙ 𝝈²_തx

෍

j=1 k

෍

i=1 n_j

(𝑥_𝑖j − ҧ𝑥_j)² = ෍

j=1 k

n_j 1 n_j ෍

i=1 n_j

(𝑥_𝑖j − ҧ𝑥_j)² = ෍

j=1 k

n_j ∙ 𝝈_j² = ෍

j=1 k

(n_j−1) ∙ S_j²

(假設每個抽樣樣本數都相同，n=n_j )

變異數分析表(ANOVA Table)

MSA

MSE

(樣本內均方) (樣本間均方)

𝑀𝑆𝐴 = σ

σ

ҧ𝑥

− ҧҧ𝑥

𝑘 − 1 = SSA

k − 1

𝑀𝑆E = σ

σ

(𝑥

− ҧ 𝑥

)

n

− k = SSE n

− k

𝐹

= 𝑀𝑆𝐴 𝑀𝑆𝐸

~𝐹

(mean square between)

(mean square within)

變異來源 平方和 自由度 平均平方和

F檢定

SSA

𝐹^∗ = 𝑀𝑆𝐴

隨機(組內)

SSE

總和

SST

案例1

為瞭解台灣地區稻米的產量是否會因北、中、南產生差異，

於是自北、中、南隨機抽取若干樣本，得到資料如下所示：

（單位：公噸/公畝）

地區 產量

北部 1 3 2

中部 3 2 4 2

南部 7 6 4

「應用統計學 二版」p349，李德治、童惠玲，博碩文化

若母體滿足變異數分析之假設，請你利用上述資料檢定，

在顯著水準0.05下，台灣區稻米的產量是否會因北、中、

南產生差異？

案例1 解說(a)

ቊ H

𝜇

= 𝜇

= 𝜇

= 𝜇 H

𝜇

, 𝜇

, 𝜇

(1)假設1,2,3分別代表北部、中部、

南部，所以假設檢定：

(2)計算各平方和

地區 產量 ҧ𝑥_j 𝑺_j²

北部 1 3 2 2 1

中部 3 2 4 2 2.75 0.917

南部 7 6 4 5.67 2.333

ҧҧ𝑥 = 3.4 𝜎_T² = 3.24

SST = n_T ∙ 𝝈_T² = n_T − 1 S_T² = 10 × 3.24 = 32.4 SSE = ෍

j=1 k

(n_j−1) ∙ S_j² = 2 × 1 + 3 × 0.917 + 2 × 2.33 = 9.417 SSA = SST − SSE = 32.4 − 9.417 = 22.983

案例1 解說(b)

變異來源 平方和 自由度 平均平方和 F檢定

因子(組間) SSA=22.983 2 MSA=11.492

𝐹^∗ = 𝑀𝑆𝐴 𝑀𝑆𝐸

= ^11.492

1.345 = 8.544 隨機(組內) SSE=9.417 7 MSE=1.345

總和 SST=32.4 9

在顯著水準0.05下，F* =8.544＞ F_0.05,2,7=4.74，故拒絕H₀，即北、中、

南三區稻米產量有顯著差異。

(3)計算ANVOA Table

案例2

某企業想要研究三種新進員工職前教育訓練課程(1)電視教 學；(2)講師講習；(3)實地觀摩，對學習效果是否有影響。

於是將新進員工隨機分成三組，分別施以不同職前教育訓 練課程，結訓後的實習成績如下表所示，請問在顯著水準

0.05下，三種課程方式是否會影響實習成績？

「現代統計學」p205，吳柏林 著，五南圖書

訓練課程 實習成績

電視教學 70 83 88 92 85 80 90

講師講習 76 85 80 90 85 88 90 94 實地觀摩 82 80 75 89 70 72

案例2 解說

ቊ H

𝜇

= 𝜇

= 𝜇

= 𝜇 H

𝜇

, 𝜇

, 𝜇

(1)建立假設檢定。假設各訓練方式實 習成績平均為：μ₁～電視教學；μ₂

～講師講習；μ₃～實地觀摩；

(2)計算ANVOA Table

訓練課程 實習成績 ҧ𝑥_j

電視教學 70 83 88 92 85 80 90 84

講師講習 76 85 80 90 85 88 90 94 86

實地觀摩 82 80 75 89 70 72 78

變異來源 平方和 自由度 平均平方和 F檢定 因子(組間) SSA=229 2 MSA=114.5

𝐹^∗ = 𝑀𝑆𝐴 𝑀𝑆𝐸

= ^114.5

45.44 = 2.52 隨機(組內) SSE=818 18 MSE=45.44

總和 SST=1047 20

(3)顯著水準0.05下，F* =2.52＜ F_0.05,2,18=3.55，故接受H₀，即此三種教 育訓練課程對實習成績並無影響。

案例3

市調公司接受一委託案，調查市面上相同屬性的四種不同 品牌飲料，其銷售情形是否有顯著差異。該公司乃選擇20 個消費傾向類似的地區，且每一品牌飲料隨機指定其中五 個不重複的地區做調查。下列資料是每一品牌飲料在各該 地區平均每一千人口的銷售箱數：

品牌 銷售箱數

甲 31 28 30 27 29 乙 26 28 25 29 27 丙 31 29 32 32 31 丁 27 25 28 24 26

「應用統計學 二版」p347，李德治、童惠玲，博碩文化

(A)市調人員擬以變異數分

(B)若在顯著水準0.05下，

品牌銷售量是否有顯著 差異？

案例3 解說(a)

(A)變異數分析需滿足下列三個條件：

1. 常態性假設～每個小母體分配均為常態分配。

2. 同質性假設～各常態分配的變異數皆相等。

3. 獨立性假設～抽樣方法為簡單隨機抽樣，被抽樣的樣本彼此獨立。

(B) (1)建立假設檢定：

ቊ H

𝜇

= 𝜇

= 𝜇

= 𝜇

= 𝜇 H

𝜇

, 𝜇

, 𝜇

, 𝜇

(2)計算ANVOA Table ：

品牌 銷售箱數 樣本數 樣本和 樣本 平均數

甲 31 28 30 27 29 5 145 29 乙 26 28 25 29 27 5 135 27 丙 31 29 32 32 31 5 155 31 丁 27 25 28 24 26 5 130 26

總平均 ҧҧ𝑥 = 29+27+31+26 ൗ

4 = 28.25

案例3 解說(b)

(2)計算ANVOA Table

變異來源 平方和 自由度 平均平方和 F檢定 品牌(組間) SSA=73.75 4-1=3 MSA=24.58

𝐹^∗ = 𝑀𝑆𝐴 𝑀𝑆𝐸

= ^24.58

2.25

= 10.926 隨機(組內) SSE=36 20-4=16 MSE=2.25

總和 SST=109.75 20-1=19

顯著水準0.05下，F* =10.926＞ F_0.05,3,16=3.24，故拒絕H₀，即此四種 品牌銷售均數有顯著差異。

SSA = ෍

j=1 k

෍

i=1 n_j

ҧ𝑥j − ҧҧ𝑥 ² = ෍

j=1 k

n_jതx_j² − n_Tതതx²

= 5 29 ² + 5 27 ² + 5 31 ² + 5 26 ² − 20 28.25 ² = 73.75 其中

SSE = SST – SSA = 109.75 - 73.75 = 36

The End