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郴州安仁餐饮配送iso认证公司科普:
显然,以上要求还是比较严格的,那么在实际操作中应如何掌握?首先在以上条件中,对独立性的要求是最严的,但除了重复测量等特殊情况外,该条件一般都可以满足。
下面是对正态性和方差齐性的不同情况的考虑。
(1)单因素方差分析
因模型中只有一个因素,设计较为简单,样本有充足的信息量对正态性和方差齐性进行考察,这已经成为标准步骤。但是许多人误将正态性理解为因变量应当服从正态分布,显然这种想法和实际的要求不是一回事,真正应当考察的是模型残差是否服从正态分布。不过从经验上讲,由于模型有一定的稳定性,只要因变量分布不是明显偏态,分析结果一般是较稳定的。
(2)单元格内无重复数据的方差分析
以配伍设计的方差分析最为典型,此时在建模前不需要考虑正态性和方差齐性问题,原因在于正态性和方差齐性的考察是以单元格为基本单位,此时,每个单元格中只有一个元素,当然没法分析。需要指出的是,这里是因为条件不足无法分析,并不是说可以完全忽视这个问题。
(3)有重复数据的多因素方差分析
由于正态性和方差齐性的考察是以单元格为基本单位,此时单元格数目往往很多,平均每个单元格内的样本数实际上比较少。另一方面,这时也可能因为极个别单元格方差不齐而导致检验不能通过。根据实际经验,在多因素分析中,极端值的影响远大于方差齐性等问题的影响,因此在分析中可以直接考察因变量的分布情况,如果数据分布不是明显偏态,不存在极端值,则一般而言方差齐性和正态性不会有太大的问题,而且也可以基本保证单元格内无极端值。因此,在多因素方差分析中,方差齐性往往只限于理论探讨。但对于较重要的研究,建模后的残差分析是非常重要的。
郴州安仁餐饮配送iso认证公司简介:
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