数理统计与Matlab: 第5章 方差分析

5.1 单因素方差分析

5.1.1 方差分析的基本概念

在实际问题中，人们常常需要在不同的条件下对所研究的对象进行对比试验，从而得到若干组数据（样本）。方差分析就是一种分析、处理多组实验数据间均值差异的显著性的统计方法。其主要任务是，通过对数据的分析处理，搞清楚各实验条件对实验结果的影响，以便更有效地指导实践，提高经济效益或者科研水平。

在统计中，人们称受控制的条件为因素，因素所处的状态称为水平。

如果只让一个因素变动，取该因素的多个不同水平进行试验，而其他因素保持不变，称该试验为单因素试验。例如小麦种植产量，只考虑"品种"这一因素，研究4个不同品种产量的差异，其它诸如施肥方案、灌溉方案等因素保持一致，就是一个4水平单因素试验。

如果同时考虑两个因素，例如4个小麦品种在3种不同施肥方案下的产量，就是一个双因素试验。

对于组实验数据，我们假定都来自正态总体，并且具有相同的方差（称为方差齐性），要检验这相互独立的个正态总体

均值间有无差异，即：

H₀：； H₁：诸不全相同

前面我们讲过两正态总体均值的假设检验，有T检验的方法。自然有一个想法，对于，分别检验是否成立，若所有搭配均不拒绝，则接受H₀，只要有一种搭配拒绝原假设认为，那就拒绝H₀，看起来也不算麻烦。不妨称上述想法为"两两T检验法"。

回忆前面内容，设为来自正态总体的简单随机样本，为来自正态总体的简单随机样本，且两样本独立。为比较两个总体的期望，提出如下原假设：

H₀：

当H₀成立时，检验统计量

我们给出函数t2test.m，解决上述计算问题。

function T=t2test(x,y)

m=length(x);

n=length(y);

vx=var(x);

vy=var(y);

a=(mean(x)-mean(y));

b=m+n-2;

c=(m-1)*vx+(n-1)*vy;

d=sqrt(m*n/(m+n));

T=a*d*sqrt(b/c);

以下给出m=10,n=10,且两总体皆服从标准正态分布的情形下，万次模拟的拒绝频率。以下命令文件保存为PnT2.m

N=10000;

m=10; n=10;

alpha=0.05;

t0=tinv(1-alpha/2,m+n-2);

P=0;

for k=1:N

x=randn(1,10); y=randn(1,10);

T=t2test(x,y);

if abs(T)>t0

P=P+1;

end

end

P=P/N

执行上述程序，发现每次频率都在0.05附近，说明上述两个正态总体均值的T检验的确是水平为的检验。

我们设想有8组数据，客观上都是来自标准正态分布，没有差异，每组样本容量都是10。现在用前述"两两T检验法"进行检验，下述程序计算出了万次模拟中拒绝的频率。

N=10000;

n=10; r=8;

alpha=0.05;

t0=tinv(1-alpha/2,n+n-2);

P=0;

for k=1:N

x=randn(8,10);

E=mean(x,2);

[EE,I]=sort(E);

X=x(I,:);

T=t2test(X(1,:),X(8,:));

if abs(T)>t0

P=P+1;

end

end

P=P/N

上述程序模拟发现，拒绝频率大约在0.45左右，严重偏离0.05，说明依照"两两T检验"犯第一类错误的概率严重增大，判定结果很不可靠。

对于8组数据，两两比较共种组合，若每种组合接受原假设的概率为0.95，则28种组合都接受原假设的概率大致估计为，拒绝概率大致估计为0.76。由于相关性，拒绝概率没有达到0.76，但0.45也相当大了。

为了避免上述问题的出现，1923年，波兰数学家R.A.Fisher提出了方差分析(Analysis of Variance简称ANOVA) 法，可以同时判定多组数据均值间差异的显著性检验问题。其检验统计量在H₀成立时服从F分布，这里F分布就是以Fisher姓氏的第一个字母命名的。

5.1.2 单因素方差分析的计算

设有组数据，表示因素A的个水平，每组有个观测值。我们已知实际结果具有以下结构：

(; )

表示水平Ai下的理论均值，为实验误差，诸相互独立且服从正态分布。

为了看出因素A个水平影响的大小，将进行分解，令

，

表示水平Ai对试验结果的影响，称为Ai的水平效应。显然

这时数据有如下结构：

(; ) (5-1)

于是，我们需要进行的假设检验为：

H₀：； H₁：诸不全为零 (5-2)

 

记

，() ，

(5-3)

称为总离差平方和，它反映了样本观测值之间的总的变异程度。以下我们将分解为两部分，以便区别水平效应与随机误差的影响。

其中

记

， (5-4)

称为组内平方和，它反映了每组的组内随机误差。称为组间平方和，反应的是组与组之间的差异。上述推导说明，总离差平方可以分解为

(5-5)

一个自然的想法是：如果在总离差平方和中，所占比例很大，则拒绝原假设，认为客观上存在水平效应。

在H₀成立时容易计算

； (5-6)

因此，当H₀成立时，有

， (5-7)

(5-8)

对于自由度，求临界值，当时拒绝H₀即可。

表5-1 单因素方差分析表

方差来源	平方和	自由度	均方	F值	临界值	显著性
组间	SA
误差	SE
总和	ST

实际计算时常采用方差分析表，如表5-1所示。当时，称为不显著，即认为各组均值之间没有显著差异，在显著性一栏不做任何标记。当时，称为较显著，即认为各组均值之间有较显著差异，在显著性一栏用(*)标记。当时，称为显著，即认为各组均值之间有显著差异，在显著性一栏用*标记。当时，称为极显著，即认为各组均值之间有极显著差异，在显著性一栏用**标记。

上述传统的方差计算表，在计算机普及后稍有变动，表中最后两列可以变动为直接计算H₀成立时F分布大于此F值的概率，是否显著一看自明。

例5.1 为了研究三种不同伤寒杆菌对于小白鼠存活天数的影响，分三组实验，实验数据如下：

A1: 2, 4, 3, 2, 4, 7, 7, 2, 5, 4

A2: 5, 6, 8, 5, 10,7, 12,6, 6

A3: 7, 11,6, 6, 7, 9, 5, 10,6, 3,10

试检验不同伤寒杆菌对于小白鼠存活天数有无显著影响？

解 原假设H₀没有显著差异。以下利用Matlab计算，并将计算结果汇总到表5-2中。

x1=[2, 4, 3, 2, 4, 7, 7, 2, 5, 4];

x2=[5, 6, 8, 5, 10,7, 12,6, 6];

x3=[7, 11,6, 6, 7, 9, 5, 10,6, 3,10];

n1=length(x1);

n2=length(x2);

n3=length(x3);

X1=sum(x1), mx1=mean(x1),

X2=sum(x2), mx2=mean(x2),

X3=sum(x3), mx3=mean(x3),

n=n1+n2+n3, X=X1+X2+X3, mx=X/n,

SE=(x1-mx1)*(x1-mx1)'+(x2-mx2)*(x2-mx2)'+(x3-mx3)*(x3-mx3)',

SA=n1*(mx1-mx)^2+n2*(mx2-mx)^2+n3*(mx3-mx)^2,

F=(SA/2)/(SE/27),

finv(0.9,2,27),

finv(0.95,2,27),

finv(0.99,2,27),

p=1-fcdf(F,2,27),

表5-2 不同伤寒杆菌对小白鼠存活天数影响的方差分析表

方差来源	平方和	自由度	均方	F值	临界值	显著性
组间	70.4293	2	35.2146	6.9030	2.5106	**
误差	137.7374	27	5.1014		3.3541
总和	208.1667	29			5.4881

可以认为不同伤寒杆菌对小白鼠存活天数有极显著影响。

上述最后一行命令执行的结果为p=0.0038，实际判定时，此值更能说明显著性程度。

当各组样本容量相等时，Matlab自带了单因素方差分析函数anova1，并且自动返回类似的方差分析表,调用格式为anova1(x),这里x为矩阵，按列分组，第一列为第一组数据，要求每组数据相同。

例5.2 某班学生共分别住在四个宿舍，某次英语水平考试成绩如下：

表5-3 各宿舍学生英语成绩表

宿舍一	86	74	78	76	73	82
宿舍二	59	76	63	66	75	65
宿舍三	79	71	82	66	87	96
宿舍四	86	91	95	77	88	85

问不同宿舍学生英语水平有无显著差异？

解 利用复制粘贴的办法输入矩阵x，由于anova1要求按列分组，故使用x=x'命令，然后再执行命令

p=anova1(x),

返回值为p =0.002，故差异极显著。Matlab同时返回了两个图形。

图5-1 Matlab中anova1返回的方差分析表

 

图5-2 Matlab中anova1返回的各组数据图

图5-2中各线含义依次为：最小值、1/4分位数、中位数、3/4分位数、最大值。

5.1.3 单因素方差分析的多重比较

经过方差分析之后，如果拒绝原假设，认为各组之间的均值有显著差异，那么，这个判断是对整体而言的，并不是说每两个不同的组之间均值都存在显著差异。那么，如何确定哪两个组之间有显著差异、无显著差异呢？这就要对每种搭配做一对一的比较，即多重比较。Matlab提供了multcompare函数用于进行多重比较，为了使用这个函数，在用anova1做方差分析的时候要使用如下的三个输出的调用格式

[P,ANOVATAB,STATS] = anova1(x)

在例5.2的数据输入之后，假定x已经经过转置使得每组数据按列排列，执行上述命令后，则除了返回上述两个图形外，还返回

P =

0.0020

ANOVATAB =

'Source' 'SS' 'df' 'MS' 'F' 'Prob>F'

'Columns' [1.1963e+003] [ 3] [398.7778] [7.0768] [0.0020]

'Error' [1.1270e+003] [20] [ 56.3500] [] []

'Total' [2.3233e+003] [23] [] [] []

STATS =

gnames: [4x1 char]

n: [6 6 6 6]

source: 'anova1'

means: [78.1667 67.3333 80.1667 87]

df: 20

s: 7.5067

其中最后一个输出结果STATS用于多重比较函数调用。继续执行命令

COMPARISON = multcompare(STATS,'alpha',0.1)

得到输出结果

 

COMPARISON =

1.0000 2.0000 0.2251 10.8333 21.4415

1.0000 3.0000 -12.6082 -2.0000 8.6082

1.0000 4.0000 -19.4415 -8.8333 1.7749

2.0000 3.0000 -23.4415 -12.8333 -2.2251

2.0000 4.0000 -30.2749 -19.6667 -9.0585

3.0000 4.0000 -17.4415 -6.8333 3.7749

上述结果中，逐行显示一对一比较的结果。第一列与第二列是参与比较的组号，第三列与第五列是均值差的置信区间，置信水平由输入变量alpha=0.1确定。第四列为两组样本均值的差。若第三列置信下限与第五列置信上限正负符号相同，则差异显著。由于alpha=0.1，我们可以发现第1，2组差异较显著，第2，3组差异较显著，第2，4组差异较显著，其它对比差异不显著。

再修改上述输入变量alpha的值，重新计算

COMPARISON = multcompare(STATS,'alpha',0.05)

输出结果为

COMPARISON =

1.0000 2.0000 -1.2972 10.8333 22.9639

1.0000 3.0000 -14.1305 -2.0000 10.1305

1.0000 4.0000 -20.9639 -8.8333 3.2972

2.0000 3.0000 -24.9639 -12.8333 -0.7028

2.0000 4.0000 -31.7972 -19.6667 -7.5361

3.0000 4.0000 -18.9639 -6.8333 5.2972

只有第2，3组，第2，4组有显著差异。继续执行

COMPARISON = multcompare(STATS,'alpha',0.01)

输出结果为

COMPARISON =

1.0000 2.0000 -4.5448 10.8333 26.2115

1.0000 3.0000 -17.3781 -2.0000 13.3781

1.0000 4.0000 -24.2115 -8.8333 6.5448

2.0000 3.0000 -28.2115 -12.8333 2.5448

2.0000 4.0000 -35.0448 -19.6667 -4.2885

3.0000 4.0000 -22.2115 -6.8333 8.5448

发现只有第2，4组有极显著的差异。

5.2 双因素方差分析

5.2.1 有重复实验的双因素方差分析

如果实验同时受到两个因素的共同影响，因素有个水平，因素有个水平，一共有种搭配方案，每种搭配有做个实验数据，实验数据表依照表5-4所示排列。

首先引进记号

在的三个下标中，若有的下标为点，则表示对该下标求和，例如

， ，

相应的平均值记为

， ，

依此类推。

将上述诸看成是随机变量，并且假设满足以下线性模型

， （5-9）

，，

表5-4 双因素有重复试验数据表

		因素
因 素

其中是各种搭配下的总平均数的理论值，是因素的第个水平的效应，是因素的第个水平的效应，是与的交互作用，即搭配效应。是相互独立的正态随机变量，均值为零，方差为，并且诸相互独立。满足

， （5-10）

对于上述有重复试验的双因素实验，方差分析检验如下三个假设：

H₀₁： （5-11）

H₀₂： （5-12）

H₀₃：， （5-13）

类似单因素方差分析，记总离差平方和为

（5-14）

则有如下分解式

自由度为 （5-15）

其中

， 自由度为 （5-16）

， 自由度为 （5-17）

， 自由度为 （5-18）

， 自由度为 （5-19）

由此可得检验统计量，当H₀₁成立时，

（5-20）

时，拒绝H₀₁，认为因素作用显著。

当H₀₂成立时，

（5-21）

时，拒绝H₀₂，认为因素作用显著。

当H₀₃成立时，

（5-22）

时，拒绝H₀₃，认为交互作用显著。

方差计算可以类似地用方差计算表进行。

Matlab自带的函数anova2用于处理双因素方差分析，调用格式为

[P,TABLE,STATS] = anova2(x,n)

其中P返回概率值，TABLE返回方差计算表，STATS返回的信息用于多重比较。输入变量n表示每种搭配下样本容量，记号同前述公式。x为数据矩阵，为na行b列，格式与表5-4完全一致。

例5.3 杨树一年中生长高度受两种因素影响，A：施肥方案，B：深翻方案。对于4种施肥方案及3种深翻方案，共12种搭配，各实验3株，实验结果如表5-5所示。试问施肥方案、深翻方案、两者的交互作用对于苗高有无显著影响？

表5-5 杨树苗增高实验数据表

	B1	B2	B3
A1	52 43 39	41 47 53	49 38 42
A2	48 37 29	50 41 30	36 48 47
A3	34 42 38	36 39 44	37 40 32
A4	45 58 42	44 46 60	43 56 41

 

解 利用复制粘贴的办法对矩阵x赋值，注意到anova2的要求，重复数据按列排列，故对x进行转置，x=x'。转置之后x为9行4列矩阵，每列表示4种施肥方案的数据，行对应的是3种深翻方案。执行Matlab命令：

[P,TABLE,STATS] = anova2(x,3)

计算结果为：

P =

0.0259 0.7504 0.9540

TABLE =

'Source' 'SS' 'df' 'MS' 'F' 'Prob>F'

'Columns' [ 562.0833] [ 3] [187.3611] [3.6838] [0.0259]

'Rows' [ 29.5556] [ 2] [ 14.7778] [0.2906] [0.7504]

'Interaction' [ 76.6667] [ 6] [ 12.7778] [0.2512] [0.9540]

'Error' [1.2207e+003] [24] [ 50.8611] [] []

'Total' [1.8890e+003] [35] [] [] []

STATS =

source: 'anova2'

sigmasq: 50.8611

colmeans: [44.8889 40.6667 38 48.3333]

coln: 9

rowmeans: [42.2500 44.2500 42.4167]

rown: 12

inter: 1

pval: 0.9540

df: 24

同时返回图形，图形中显示了方差分析表。诸列（Columns）表示的是4种施肥方案，诸行（Rows）表示的是3种深翻方案，从上述方差分析表中可以看出，施肥方案有显著影响，深翻方案无显著影响，两因素间无交互作用。

COMPARISON = multcompare(STATS,'alpha',0.05)

结果显示

Note: Your model includes an interaction term. A test of main

effects can be difficult to interpret when the model includes

interactions.

COMPARISON =

1.0000 2.0000 -5.0520 4.2222 13.4964

1.0000 3.0000 -2.3853 6.8889 16.1631

1.0000 4.0000 -12.7187 -3.4444 5.8298

2.0000 3.0000 -6.6075 2.6667 11.9409

2.0000 4.0000 -16.9409 -7.6667 1.6075

3.0000 4.0000 -19.6075 -10.3333 -1.0591

多重比较的结果发现，第3，4种施肥方案差异显著。Matlab返回的注释说明，对于有交互项的情形，上述多重比较仅供参考。

5.2.2 无重复实验的双因素方差分析

要把交互作用与随机误差区别开，就必须对每种搭配进行重复试验。如果两个因素间确无交互作用，线性模型可以简化为：

， （5-23）

此时检验H₀₁与H₀₂即可。

利用anova2仍可进行方差分析，其原理仍是平方和分解与检验。不再一一罗列公式。

例5.4 某养猪场进行猪增重试验，选择4个品种的猪和3种饲料，共12中搭配方案，每种饲养一头，三个月后增重数据如表5-6所示。试研究品种与饲料对于猪增重的影响。

解 复制粘贴输入数据矩阵x，执行

[P,TABLE,STATS] = anova2(x)

表5-6 猪增重数据表

	饲料1	饲料2	饲料3
品种1	51	53	52
品种2	56	57	58
品种3	45	49	47
品种4	42	44	43

计算结果为：

P =

0.0156 0.0000

TABLE =

'Source' 'SS' 'df' 'MS' 'F' 'Prob>F'

'Columns' [ 10.5000] [ 2] [ 5.2500] [ 9] [ 0.0156]

'Rows' [332.2500] [ 3] [110.7500] [189.8571] [2.4683e-006]

'Error' [ 3.5000] [ 6] [ 0.5833] [] []

'Total' [346.2500] [11] [] [] []

STATS =

source: 'anova2'

sigmasq: 0.5833

colmeans: [48.5000 50.7500 50]

coln: 4

rowmeans: [52 57 47 43]

rown: 3

inter: 0

pval: NaN

df: 6

可以看出，诸列（Columns）间差异显著，说明饲料作用显著；诸行（Rows）间差异极显著，说明在这4个猪的品种间，增重差异极显著。

对于无重复实验可以可靠地进行多重比较。继续计算：

COMPARISON = multcompare(STATS,'alpha',0.05, 'estimate','column')

结果为

COMPARISON =

1.0000 2.0000 -3.9071 -2.2500 -0.5929

1.0000 3.0000 -3.1571 -1.5000 0.1571

2.0000 3.0000 -0.9071 0.7500 2.4071

发现第1，2种饲料差异显著。

COMPARISON = multcompare(STATS,'alpha',0.05, 'estimate','row')

结果为

COMPARISON =

1.0000 2.0000 -7.1588 -5.0000 -2.8412

1.0000 3.0000 2.8412 5.0000 7.1588

1.0000 4.0000 6.8412 9.0000 11.1588

2.0000 3.0000 7.8412 10.0000 12.1588

2.0000 4.0000 11.8412 14.0000 16.1588

3.0000 4.0000 1.8412 4.0000 6.1588

4个猪的品种，每种搭配对比，增重差异都显著。

COMPARISON = multcompare(STATS,'alpha',0.01, 'estimate','row')

结果为

COMPARISON =

1.0000 2.0000 -8.1014 -5.0000 -1.8986

1.0000 3.0000 1.8986 5.0000 8.1014

1.0000 4.0000 5.8986 9.0000 12.1014

2.0000 3.0000 6.8986 10.0000 13.1014

2.0000 4.0000 10.8986 14.0000 17.1014

3.0000 4.0000 0.8986 4.0000 7.1014

4个猪的品种，每种搭配对比，增重差异都极显著。