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第九章協(xié)方差分析
第一節(jié)協(xié)方差分析的意義第九章協(xié)方差分析第一節(jié)協(xié)方差分析的意義
生物試驗(yàn)?zāi)康氖球?yàn)證處理效應(yīng)是否真實(shí)存在,所以應(yīng)對試驗(yàn)誤差進(jìn)行控制,并對變異來源進(jìn)行刨析。其中試驗(yàn)條件的影響是最大因素。協(xié)方差分析有二個(gè)意義,一是對試驗(yàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)控制,二是對協(xié)方差組分進(jìn)行估計(jì)。生物試驗(yàn)?zāi)康氖球?yàn)證處理效應(yīng)是否真實(shí)存在,所以應(yīng)對一、對試驗(yàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)控制
為了提高試驗(yàn)的精確性和準(zhǔn)確性,對處理以外的一切條件都需要采取有效措施嚴(yán)加控制,使它們在各處理間盡量一致,這叫試驗(yàn)控制。但在有些情況下,即使作出很大努力也難以使試驗(yàn)控制達(dá)到預(yù)期目的。例如:研究幾種配合飼料對豬的增重效果,希望試驗(yàn)仔豬的初始重相同,因?yàn)樽胸i的初始重不同,將影響到豬的增重。一、對試驗(yàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)控制研究發(fā)現(xiàn):增重與初始重之間存在線性回歸關(guān)系。但是,在實(shí)際試驗(yàn)中很難滿足試驗(yàn)仔豬初始重相同這一要求。這時(shí)可利用仔豬的初始重(記為x)與其增重(記為y)的回歸關(guān)系,將仔豬增重都矯正為初始重相同時(shí)的增重,于是初始重不同對仔豬增重的影響就消除了。由于矯正后的增重是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法將初始重控制一致而得到的,故叫統(tǒng)計(jì)控制。統(tǒng)計(jì)控制是試驗(yàn)控制的一種輔助手段。經(jīng)過這種矯正,試驗(yàn)誤差將減小,對試驗(yàn)處理效應(yīng)估計(jì)更為準(zhǔn)確。
研究發(fā)現(xiàn):增重與初始重之間存在線性回歸關(guān)系。但是,在實(shí)際試驗(yàn)若y的變異主要由x的不同造成(處理沒有顯著效應(yīng)),則各矯正后的間將沒有顯著差異。若y的變異除掉x不同的影響外,尚存在不同處理的顯著效應(yīng),則可期望各間將有顯著。此外,矯正后的和原y的大小次序也常不一致。所以,處理平均數(shù)的回歸矯正和矯正平均數(shù)的顯著性檢驗(yàn),能夠提高試驗(yàn)的準(zhǔn)確性和精確性,從而更真實(shí)地反映試驗(yàn)實(shí)際。這種將回歸分析與方差分析結(jié)合在一起,對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的方法,叫做協(xié)方差分析(analysisofcovariance)。若y的變異主要由x的不同造成(處理沒有顯著效應(yīng)),則各矯二、估計(jì)協(xié)方差組分
前章曾介紹過表示兩個(gè)相關(guān)變量線性相關(guān)性質(zhì)與程度的相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式:若將公式右端的分子分母同除以自由度(n-1),得(10-1)二、估計(jì)協(xié)方差組分右端除以(n-1)后
其中是x的均方MSx,它是x的方差的無偏估計(jì)量;是y的均方MSy,它是y的方差的無偏估計(jì)量;
右端除以(n-1)后
稱為x與y的平均的離均差的乘積和,簡稱均積,記為MPxy,即
(10-2)稱為x與y的平均的
與均積相應(yīng)的總體參數(shù)叫協(xié)方差(covariance),記為COV(x,y)或。統(tǒng)計(jì)學(xué)證明了,均積MPxy是總體協(xié)方差COV(x,y)的無偏估計(jì)量,即EMPxy=COV(x,y)。于是,樣本相關(guān)系數(shù)r可用均方MSx、MSy,均積MPxy表示為:
(10-3)
相應(yīng)的總體相關(guān)系數(shù)ρ可用x與y的總體標(biāo)準(zhǔn)差、,總體協(xié)方差COV(x,y)或表示如下:
(10-4)相應(yīng)的總體相關(guān)系數(shù)ρ可用x與y的總體標(biāo)準(zhǔn)差均積與均方具有相似的形式,也有相似的性質(zhì)。在方差分析中,一個(gè)變量的總平方和與自由度可按變異來源進(jìn)行剖分,從而求得相應(yīng)的均方。統(tǒng)計(jì)學(xué)已證明:兩個(gè)變量的總乘積和與自由度也可按變異來源進(jìn)行剖分而獲得相應(yīng)的均積。這種把兩個(gè)變量的總乘積和與自由度按變異來源進(jìn)行剖分并獲得獲得相應(yīng)均積的方法亦稱為協(xié)方差分析。均積與均方具有相似的形式,也有相似的性質(zhì)。在方差分析中,
在隨機(jī)模型的方差分析中,根據(jù)均方MS和期望均方EMS的關(guān)系,可以得到不同變異來源的方差組分的估計(jì)值。同樣,在隨機(jī)模型的協(xié)方差分析中,根據(jù)均積MP和期望均積EMP
的關(guān)系,可得到不同變異來源的協(xié)方差組分的估計(jì)值。有了這些估計(jì)值,就可進(jìn)行相應(yīng)的總體相關(guān)分析。這些分析在遺傳、育種和生態(tài)、環(huán)保的研究上是很有用處的。在隨機(jī)模型的方差分析中,根據(jù)均方MS和期望均方第二節(jié)單因素試驗(yàn)資料的協(xié)方差分析
設(shè)有k個(gè)處理、n次重復(fù)的雙變量試驗(yàn)資料,每處理組內(nèi)皆有n對觀測值x、y,則該資料為具kn對x、y觀測值的單向分組資料,其數(shù)據(jù)一般模式如表10-1所示。第二節(jié)單因素試驗(yàn)資料的協(xié)方差分析設(shè)有k
表10-1kn對觀測值x、y的單向分組資料的一般形式表10-1kn對觀測值x、y的單向分組資料的
表10-1中的x和y變量的自由度和平方和的剖分參見單因素試驗(yàn)資料的方差分析方法一節(jié)。其乘積和的剖分則為:
總變異的乘積和SPT是xji與和yji與的離均差乘積之和,即:
(10-5)
=kn-1表10-1中的x和y變量的自由度和平方和的剖分參其中,其中,
處理間的乘積和SPt是與和與的離均差乘積之和乘以n,即:
處理內(nèi)的乘積和SPe是與和與的離均差乘積之和,即:
(10-7)
(10-6)=k(n-1)
處理間的乘積和SPt是與以上是各處理重復(fù)數(shù)n相等時(shí)的計(jì)算公式,若各處理重復(fù)數(shù)n不相等,分別為n1、n2、…、nk,其和為,則各項(xiàng)乘積和與自由度的計(jì)算公式為:(10-8)
以上是各處理重復(fù)數(shù)n相等時(shí)的計(jì)算公式,若各處=SPT-SPt
=-k=dfT-dft
(10-9)
有了上述SP和df,再加上x和y的相應(yīng)SS,就可進(jìn)行協(xié)方差分析。有了上述SP和df,再加上x和y的相應(yīng)SS【例10.1】為了尋找一種較好的哺乳仔豬食欲增進(jìn)劑,以增進(jìn)食欲,提高斷奶重,對哺乳仔豬做了以下試驗(yàn):試驗(yàn)設(shè)對照、配方1、配方2、配方3共四個(gè)處理,重復(fù)12次,選擇初始條件盡量相近的長白種母豬的哺乳仔豬48頭,完全隨機(jī)分為4組進(jìn)行試驗(yàn),結(jié)果見表10-2,試作分析?!纠?0.1】為了尋找一種較好的哺乳仔豬食欲增進(jìn)劑,以增
表10-2不同食欲增進(jìn)劑仔豬生長情況表(單位:kg)表10-2不同食欲增進(jìn)劑仔豬生長情況表(單位:kg
此例,
=18.25+15.40+15.65+13.85=63.15=141.80+130.10+144.80+133.80=550.50
k=4,n=12,kn=4×12=48
此例,
協(xié)方差分析的計(jì)算步驟如下:(一)求x變量的各項(xiàng)平方和與自由度
1、總平方和與自由度
dfT(x)=kn-1=4×12-1=47
協(xié)方差分析的計(jì)算步驟如下:2、處理間平方和與自由度=k-1=4-1=33、處理內(nèi)平方和與自由度2、處理間平方和與自由度=k-1=4-1=33、處理內(nèi)平方
(二)求y變量各項(xiàng)平方和與自由度
1、總平方和與自由度(二)求y變量各項(xiàng)平方和與自由度2、處理間平方和與自由度
3、處理內(nèi)平方和與自由度
2、處理間平方和與自由度(三)
求x和y兩變量的各項(xiàng)離均差乘積和與自由度
1、總乘積和與自由度=kn-1=4×12-1=47(三)求x和y兩變量的各項(xiàng)離均差乘積和與自由度=kn-1
2、處理間乘積和與自由度=1.64=k-1=4-1=33、處理內(nèi)乘積和與自由度2、處理間乘積和與自由度=k-1=4-1=33、處理平方和、乘積和與自由度的計(jì)算結(jié)果列于表10-3。
表10-3x與y的平方和與乘積和表平方和、乘積和與自由度的計(jì)算結(jié)果列于表10
(四)
對x和y各作方差分析(表10-4)表10-4初生重與50日齡重的方差分析表
分析結(jié)果表明,4種處理的供試仔豬平均初生重間存在著極顯著的差異,其50日齡平均重差異不顯著。須進(jìn)行協(xié)方差分析,以消除初生重不同對試驗(yàn)結(jié)果的影響,減小試驗(yàn)誤差,揭示出可能被掩蓋的處理間差異的顯著性。(四)對x和y各作方差分析(表10-4)表
1、誤差項(xiàng)回歸關(guān)系的分析
誤差項(xiàng)回歸關(guān)系分析的意義是要從剔除處理間差異的影響的誤差變異中找出50日齡重(y)與初生重(x)之間是否存在線性回歸關(guān)系。計(jì)算出誤差項(xiàng)的回歸系數(shù)并對線性回歸關(guān)系進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),若顯著則說明兩者間存在回歸關(guān)系。這時(shí)就可應(yīng)用線性回歸關(guān)系來校正y值(50日齡重)以消去仔豬初生重(x)不同對它的影響。然后根據(jù)校正后的y值(校正50日齡重)來進(jìn)行方差分析。如線性回歸關(guān)系不顯著,則無需繼續(xù)進(jìn)行分析。(五)協(xié)方差分析1、誤差項(xiàng)回歸關(guān)系的分析(五)協(xié)方差分析
回歸分析的步驟如下:
(1)
計(jì)算誤差項(xiàng)回歸系數(shù),回歸平方和,離回歸平方和與相應(yīng)的自由度從誤差項(xiàng)的平方和與乘積和求誤差項(xiàng)回歸系數(shù):
(10-10)
誤差項(xiàng)回歸平方和與自由度
(10-11)
dfR(e)=1
誤差項(xiàng)離回歸平方和與自由度
=85.08-47.49=37.59
(10-12)回歸分析的步驟如下:誤差項(xiàng)離回歸平方(2)
檢驗(yàn)回歸關(guān)系的顯著性(表10-5)表10-5哺乳仔豬50日齡重與初生重的回歸關(guān)系顯著性檢驗(yàn)表F檢驗(yàn)表明,誤差項(xiàng)回歸關(guān)系極顯著,表明哺乳仔豬50日齡重與初生重間存在極顯著的線性回歸關(guān)系。因此,可以利用線性回歸關(guān)系來校正y,并對校正后的y進(jìn)行方差分析。(2)檢驗(yàn)回歸關(guān)系的顯著性(表10-5)表10-5哺乳2、對校正后的50日齡重作方差分析(1)求校正后的50日齡重的各項(xiàng)平方和及自由度利用線性回歸關(guān)系對50日齡重作校正,并由校正后的50日齡重計(jì)算各項(xiàng)平方和是相當(dāng)麻煩的,統(tǒng)計(jì)學(xué)已證明,校正后的總平方和、誤差平方和及自由度等于其相應(yīng)變異項(xiàng)的離回歸平方和及自由度,因此,其各項(xiàng)平方和及自由度可直接由下述公式計(jì)算。2、對校正后的50日齡重作方差分析①校正50日齡重的總平方和與自由度,即總離回歸平方和與自由度
(10-13)
=-=47-1=46②校正50日齡重的誤差項(xiàng)平方和與自由度,即誤差離回歸平方和與自由度
(10-14)
=-=44-1=43上述回歸自由度均為1,因僅有一個(gè)自變量x。①校正50日齡重的總平方和與自由度,即總離回歸③校正50日齡重的處理間平方和與自由度
=57.87-37.59=20.28(10-15)=k-1=4-1=3
(2)
列出協(xié)方差分析表,對校正后的50日齡重進(jìn)行方差分析(表10-6)表10-6表10-2資料的協(xié)方差分析表③校正50日齡重的處理間平方和與自由度表10-查F值:=4.275(由線性內(nèi)插法計(jì)算),由于F=7.63>,P<0.01,表明對于校正后的50日齡重不同食欲添加劑配方間存在極顯著的差異。故須進(jìn)一步檢驗(yàn)不同處理間的差異顯著性,即進(jìn)行多重比較。表10-6表10-2資料的協(xié)方差分析表查F值:=4.
3、根據(jù)線性回歸關(guān)系計(jì)算各處理的校正50日齡平均重誤差項(xiàng)的回歸系數(shù)表示初生重對50日齡重影響的性質(zhì)和程度,且不包含處理間差異的影響,于是可用根據(jù)平均初生重的不同來校正每一處理的50日齡平均重。校正50日齡平均重計(jì)算公式如下:(10-16)
3、根據(jù)線性回歸關(guān)系計(jì)算各處理的校正50日齡平均
公式中:為第i處理校正50日齡平均重;為第i處理實(shí)際50日齡平均重(見表10-2);為第i處理實(shí)際平均初生重(見表10-2);為全試驗(yàn)的平均數(shù),為誤差回歸系數(shù),=7.1848
將所需要的各數(shù)值代入(10-16)式中,即可計(jì)算出各處理的校正50日齡平均重(見表10-7)。公式中:
表10-7各處理的校正50日齡平均重計(jì)算表表10-7各處理的校正50日齡平均重計(jì)算表4、各處理校正50日齡平均重間的多重比較各處理校正50日齡平均重間的多重比較,即各種食欲添加劑的效果比較。
(1)
t檢驗(yàn)檢驗(yàn)兩個(gè)處理校正平均數(shù)間的差異顯著性,可應(yīng)用t檢驗(yàn)法:
(10-17)
(10-18)
4、各處理校正50日齡平均重間的多重比較
式中,為兩個(gè)處理校正平均數(shù)間的差異;為兩個(gè)處理校正平均數(shù)差數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤;為誤差離回歸均方;
n
為各處理的重復(fù)數(shù);為處理i的x變量的平均數(shù);為處理j的x變量的平均數(shù);
SSe(x)為x變量的誤差平方和
式中,為兩個(gè)處理校正平均數(shù)
=10.3514-12.0758=-1.7244=37.59/43=0.8742n=12=1.52,=1.28,SSe(x)=0.92將上面各數(shù)值代入(10-18)式得:
于是例如,檢驗(yàn)食欲添加劑配方1與對照校正50日齡平均重間的差異顯著性:=10.3514
查t值表,當(dāng)自由度為43時(shí)(見表10-6誤差自由度),t0.01(43)=2.70(利用線性內(nèi)插法計(jì)算),|t|>t0.01(43),P<0.01,表明對照與食欲添加劑1號配方校正50日齡平均重間存在著極顯著的差異,這里表現(xiàn)為1號配方的校正50日齡平均重極顯著高于對照。其余的每兩處理間的比較都須另行算出,再進(jìn)行t檢驗(yàn)。查t值表,當(dāng)自由度為43時(shí)(見表10-6誤差自
(2)最小顯著差數(shù)法(LSD法)
利用t檢驗(yàn)法進(jìn)行多重比較,每一次比較都要算出各自的,比較麻煩。當(dāng)誤差項(xiàng)自由度在20以上,x變量的變異不甚大(即x變量各處理平均數(shù)間差異不顯著),為簡便起見,可計(jì)算一個(gè)平均的采用最小顯著差數(shù)法進(jìn)行多重比較。計(jì)算公式如下:(2)最小顯著差數(shù)法(LSD法)
(10-19)
公式中SSt(x)為x變量的處理間平方和。然后按誤差自由度查臨界t值,計(jì)算出最小顯著差數(shù):(10-20)
本例x變量處理平均數(shù)間差異極顯著,不滿足“x變量的變異不甚大”這一條件,不應(yīng)采用此法,此處所介紹的最小顯著差數(shù)法進(jìn)行多重比較。為了便于讀者熟悉該方法,仍以本例的數(shù)據(jù)說明之。此時(shí)由=43,查臨界t值得:
t0.05(43)=2.017,t0.01(43)=2.70于是LSD0.05=2.017×0.4353=0.8LSD0.01
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