One Way ANOVA - 版本历史

2024年2月8日 (四) 06:24 RainW

2024-02-08T06:24:15Z

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	== '''节点使用的R语言示例代码''' ==		== '''节点使用的R语言示例代码''' ==
	=== ~~'''配对样本'''~~ ===		=== One Way ANOVA ===
	<syntaxhighlight lang="R">		<syntaxhighlight lang="R">
	~~library(onewaytests)~~

	~~out <- aov.test~~(~~Sepal.Length ~ Species~~, data = ~~iris)~~		aov_ez(
	~~paircomp~~(~~out~~)		id,
	~~paircomp~~(~~out~~, ~~adjust.method~~ = "~~hochberg~~")		dv,
			data,
			between = NULL,
			within = NULL,
			covariate = NULL,
			observed = NULL,
			type = afex_options("type"),
			factorize = afex_options("factorize"),
			return = afex_options("return_aov")
			)

	~~out2 <- kw.test(Sepal.Length ~ Species, data = iris)~~
	~~paircomp(out2)~~
	~~paircomp(out2, adjust.method = "hommel")~~

	~~out3 <- kw.test(Sepal.Length ~ Species, data = iris)~~
	~~paircomp(out3)~~
	~~paircomp(out3, adjust.method = "holm")~~
	~~</syntaxhighlight>~~
	方法参见'''R package: onewaytests'''的官方文档<ref>{{CiteStatsape\|url=https://CRAN.R-project.org/package=onewaytests\|text=https://CRAN.R-project.org/package=onewaytests\|accessdate=2023.12.20}}</ref>

	~~=== '''Anova''' ===~~
	~~<syntaxhighlight lang="R">~~
	~~library(onewaytests)~~

	~~aov.test(Sepal.Length ~ Species, data = iris)~~

	~~out <- aov.test(Sepal.Length ~ Species, data = iris)~~
	~~paircomp(out)~~
	</syntaxhighlight>		</syntaxhighlight>
	方法参见'''R package: ~~onewaytests~~'''的官方文档~~<ref>{{CiteStatsape\|url=https://CRAN.R-project.org/package=onewaytests\|text=https://CRAN.R-project.org/package=onewaytests\|accessdate=2023.12.20}}</ref>~~		方法参见'''R package: afex'''的官方文档

	== '''节点使用指南''' ==		== '''节点使用指南''' ==
			* 用于比较三个或更多独立组的均值是否存在显著差异
			* 该方法假设样本来自服从正态分布的总体，并且各总体具有相同的方差
			* 零假设（H0）：所有组的总体均值相等。

	=== ~~'''~~方法选择~~'''~~ ===		=== 方法选择 ===
	~~对方法选择要点和关键事项进行表述。重点在于实用性。~~		* 无方法选择

	=== ~~'''~~参数配置~~'''~~ ===		=== 参数配置 ===
	~~对参数配置中的一些关键点进行表述（比如变量类型、是否兼容空值、是否要规避复用等，比如立方条样变量不能和自变量重复等）。~~		* 因变量：选择正态分布连续型数值变量。如果选择多个，每个变量做一次ANOVA
			* 分组自变量：选择一个分类分组变量
			* 筛选阈值：选择需要的P值阈值，节点会自动将满足阈值的变量筛选出，数据集也会同步筛选出满足的变量。
			* 因变量和分组自变量要规避复用
			* 此算法兼容空值

	=== ~~'''~~注意事项~~'''~~ ===		=== 注意事项 ===
	~~对注意事项进行表述。~~		* 数据应接近正态分布
			* 组间方差应该相等（方差同质性）
			* 数据应该是独立的，即一个数据点的值不应该影响另一个
			* 最好每个组的样本量相似。较大的样本量差异可能会影响方差分析的结果

	=== '''~~视频链接~~''' ~~===~~		== '''引用''' ==
	~~请前往视频号观看详细的使用指导。 [https://www.bilibili.com 点此链接]~~


	~~== 另行参见 ==~~

	*{{Link Statsape\|url=https://wiki.statsape.com/节点页面名称1\|text=Text Source 1}}
	*{{Link Statsape\|url=https://wiki.statsape.com/节点页面名称1\|text=Text Source 2}}
	*{{Link Statsape\|url=https://wiki.statsape.com/节点页面名称1\|text=Text Source 3}}

	~~== 引用~~ ==
	{{Reflist}}		{{Reflist}}


	{{Navplate AlgorithmNodeList}}		{{Navplate AlgorithmNodeList}}

	[[Category:方差分析]]		[[Category:方差分析]]

2024年1月19日 (五) 11:04 Zeroclanzhang

2024-01-19T11:04:27Z

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	\|productionstate={{图标文件\|Win}} / {{图标文件\|W10}} Win10及以上可用		\|productionstate={{图标文件\|Win}} / {{图标文件\|W10}} Win10及以上可用
	\|productionstatedesc=在[[Update:DecisionLinnc 1.0.0.8\|V1.0]]部署		\|productionstatedesc=在[[Update:DecisionLinnc 1.0.0.8\|V1.0]]部署
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	\|abbreviation=~~[[Has abbreviation::~~ANOVAO]]		\|abbreviation=ANOVAO
	\|funcmaincategory=数据分析		\|funcmaincategory=数据分析
	\|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::方差分析]]		\|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::方差分析]]

Zeroclanzhang：撤销Zeroclanzhang（讨论）的版本5838

2024-01-19T10:45:13Z

撤销Zeroclanzhang（讨论）的版本5838

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Zeroclanzhang：重定向页面至One Way ANOVA

2024-01-19T10:38:13Z

重定向页面至One Way ANOVA

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2024年1月18日 (四) 09:38 Zeroclanzhang

2024-01-18T09:38:50Z

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	\|simpleicon=One Way ANOVA_Pure.svg		\|simpleicon=One Way ANOVA_Pure.svg
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第18行：		第18行：
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	\|nodeavailabletablelist=~~Table_For_Downstream~~		\|nodeavailabletablelist=df;MSE;F-Value;PES;P-Value
	\|nodeconfiguration=VariableList;~~DropManu~~		\|nodeconfiguration=VariableList;DropMenu
	\|nodeinputports=WorkFlow-Control ➤;Transfer-Variable ◆;Transfer-Table ■		\|nodeinputports=WorkFlow-Control ➤;Transfer-Variable ◆;Transfer-Table ■
	\|nodeoutputports=WorkFlow-Control ➤;Transfer-Variable ◆;Transfer-Table ■		\|nodeoutputports=WorkFlow-Control ➤;Transfer-Variable ◆;Transfer-Table ■
第272行：		第272行：
	== 引用 ==		== 引用 ==
	{{Reflist}}		{{Reflist}}


	{{Navplate AlgorithmNodeList}}		{{Navplate AlgorithmNodeList}}

	[[Category:方差分析]]		[[Category:方差分析]]

2024年1月17日 (三) 13:33 Zeroclanzhang

2024-01-17T13:33:01Z

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	通常在流行文献中提到，当每个总体遵循[[正态分布]]的假设被严重违反时，这些''F''检验都不是[[健壮统计\|健壮的]]，特别是对于小的阿尔法水平和不平衡的布局。<ref>{{cite journal \|last=Blair \|first=R. C. \|year=1981 \|title=A reaction to 'Consequences of failure to meet assumptions underlying the fixed effects analysis of variance and covariance.' \|journal=Review of Educational Research \|volume=51 \|issue= 4\|pages=499–507 \|doi=10.3102/00346543051004499}}</ref> 此外，还有人声称，如果违反了[[同方差性]]的基本假设，[[I型错误]]的特性会严重恶化。<ref>{{cite journal \|last1=Randolf \|first1=E. A. \|last2=Barcikowski \|first2=R. S. \|year=1989 \|title=Type I error rate when real study values are used as population parameters in a Monte Carlo study \|journal=Paper Presented at the 11th Annual Meeting of the Mid-Western Educational Research Association, Chicago }}</ref>		通常在流行文献中提到，当每个总体遵循[[正态分布]]的假设被严重违反时，这些''F''检验都不是[[健壮统计\|健壮的]]，特别是对于小的阿尔法水平和不平衡的布局。<ref>{{cite journal \|last=Blair \|first=R. C. \|year=1981 \|title=A reaction to 'Consequences of failure to meet assumptions underlying the fixed effects analysis of variance and covariance.' \|journal=Review of Educational Research \|volume=51 \|issue= 4\|pages=499–507 \|doi=10.3102/00346543051004499}}</ref> 此外，还有人声称，如果违反了[[同方差性]]的基本假设，[[I型错误]]的特性会严重恶化。<ref>{{cite journal \|last1=Randolf \|first1=E. A. \|last2=Barcikowski \|first2=R. S. \|year=1989 \|title=Type I error rate when real study values are used as population parameters in a Monte Carlo study \|journal=Paper Presented at the 11th Annual Meeting of the Mid-Western Educational Research Association, Chicago }}</ref>

	~~以下是您要求的维基百科内容的中文翻译，我已保留Markdown格式和wiki标记：~~

	然而，这是一个误解，基于20世纪50年代及更早期的工作。第一次全面调查这个问题的蒙特卡罗模拟是Donaldson（1966年）所作。<ref>{{cite journal \|title=Power of the F-Test for Nonnormal Distributions and Unequal Error Variances \|first=Theodore S. \|last=Donaldson \|year=1966 \|journal=Paper Prepared for United States Air Force Project RAND \|url=https://www.rand.org/pubs/research_memoranda/RM5072.html }}</ref> 他表明，在通常的偏差（正偏态，不等方差）下，“''F''-检验是保守的”，因此它找到一个变量显著性的可能性比它应该的要小。然而，随着样本量或单元数的增加，“功效曲线似乎趋于基于正态分布的那种”。Tiku（1971）发现，“''F''的非正态理论功效与正态理论功效的差异，可以通过一个随着样本量增加而急剧减少的修正项来表示。”<ref>{{cite journal \|first=M. L. \|last=Tiku \|title=Power Function of the ''F''-Test Under Non-Normal Situations \|journal=[[Journal of the American Statistical Association]] \|volume=66 \|issue=336 \|year=1971 \|pages=913–916 \|doi=10.1080/01621459.1971.10482371 }}</ref> 非正态性问题，尤其是在大样本中，远没有流行文章所暗示的那么严重。		然而，这是一个误解，基于20世纪50年代及更早期的工作。第一次全面调查这个问题的蒙特卡罗模拟是Donaldson（1966年）所作。<ref>{{cite journal \|title=Power of the F-Test for Nonnormal Distributions and Unequal Error Variances \|first=Theodore S. \|last=Donaldson \|year=1966 \|journal=Paper Prepared for United States Air Force Project RAND \|url=https://www.rand.org/pubs/research_memoranda/RM5072.html }}</ref> 他表明，在通常的偏差（正偏态，不等方差）下，“''F''-检验是保守的”，因此它找到一个变量显著性的可能性比它应该的要小。然而，随着样本量或单元数的增加，“功效曲线似乎趋于基于正态分布的那种”。Tiku（1971）发现，“''F''的非正态理论功效与正态理论功效的差异，可以通过一个随着样本量增加而急剧减少的修正项来表示。”<ref>{{cite journal \|first=M. L. \|last=Tiku \|title=Power Function of the ''F''-Test Under Non-Normal Situations \|journal=[[Journal of the American Statistical Association]] \|volume=66 \|issue=336 \|year=1971 \|pages=913–916 \|doi=10.1080/01621459.1971.10482371 }}</ref> 非正态性问题，尤其是在大样本中，远没有流行文章所暗示的那么严重。

2024年1月17日 (三) 12:22 Zeroclanzhang

2024-01-17T12:22:53Z

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	ANOVA是一个相对健壮的程序，对于违反正态性假设具有一定的容忍度。<ref name=Kirk>{{cite book \|first=RE \|last=Kirk \|year=1995 \|title=Experimental Design: Procedures For The Behavioral Sciences \|url=https://archive.org/details/experimentaldesi00roge \|url-access=registration \|edition=3 \|location=Pacific Grove, CA, USA \|publisher=Brooks/Cole}}</ref>		ANOVA是一个相对健壮的程序，对于违反正态性假设具有一定的容忍度。<ref name=Kirk>{{cite book \|first=RE \|last=Kirk \|year=1995 \|title=Experimental Design: Procedures For The Behavioral Sciences \|url=https://archive.org/details/experimentaldesi00roge \|url-access=registration \|edition=3 \|location=Pacific Grove, CA, USA \|publisher=Brooks/Cole}}</ref>

	单向ANOVA可以推广到因子和多变量布局，以及协方差分析。~~{{clarify\|date=September 2014}}~~		单向ANOVA可以推广到因子和多变量布局，以及协方差分析。

	通常在流行文献中提到，当每个总体遵循[[正态分布]]的假设被严重违反时，这些''F''检验都不是[[健壮统计\|健壮的]]，特别是对于小的阿尔法水平和不平衡的布局。<ref>{{cite journal \|last=Blair \|first=R. C. \|year=1981 \|title=A reaction to 'Consequences of failure to meet assumptions underlying the fixed effects analysis of variance and covariance.' \|journal=Review of Educational Research \|volume=51 \|issue= 4\|pages=499–507 \|doi=10.3102/00346543051004499}}</ref> 此外，还有人声称，如果违反了[[同方差性]]的基本假设，[[I型错误]]的特性会严重恶化。<ref>{{cite journal \|last1=Randolf \|first1=E. A. \|last2=Barcikowski \|first2=R. S. \|year=1989 \|title=Type I error rate when real study values are used as population parameters in a Monte Carlo study \|journal=Paper Presented at the 11th Annual Meeting of the Mid-Western Educational Research Association, Chicago }}</ref>		通常在流行文献中提到，当每个总体遵循[[正态分布]]的假设被严重违反时，这些''F''检验都不是[[健壮统计\|健壮的]]，特别是对于小的阿尔法水平和不平衡的布局。<ref>{{cite journal \|last=Blair \|first=R. C. \|year=1981 \|title=A reaction to 'Consequences of failure to meet assumptions underlying the fixed effects analysis of variance and covariance.' \|journal=Review of Educational Research \|volume=51 \|issue= 4\|pages=499–507 \|doi=10.3102/00346543051004499}}</ref> 此外，还有人声称，如果违反了[[同方差性]]的基本假设，[[I型错误]]的特性会严重恶化。<ref>{{cite journal \|last1=Randolf \|first1=E. A. \|last2=Barcikowski \|first2=R. S. \|year=1989 \|title=Type I error rate when real study values are used as population parameters in a Monte Carlo study \|journal=Paper Presented at the 11th Annual Meeting of the Mid-Western Educational Research Association, Chicago }}</ref>

2024年1月17日 (三) 05:41 Zeroclanzhang

2024-01-17T05:41:18Z

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第223行：		第223行：
	== '''节点使用的R语言示例代码''' ==		== '''节点使用的R语言示例代码''' ==
	=== '''配对样本''' ===		=== '''配对样本''' ===
	~~<div style="padding: 10px; background-color: #f5f5f5; font-weight: bold; border: 1px solid #ddd;">R</div>~~
	<syntaxhighlight lang="R">		<syntaxhighlight lang="R">
	library(onewaytests)		library(onewaytests)
第242行：		第241行：

	=== '''Anova''' ===		=== '''Anova''' ===
	~~<div style="padding: 10px; background-color: #f5f5f5; font-weight: bold; border: 1px solid #ddd;">R</div>~~
	<syntaxhighlight lang="R">		<syntaxhighlight lang="R">
	library(onewaytests)		library(onewaytests)

2024年1月17日 (三) 05:40 Zeroclanzhang

2024-01-17T05:40:28Z

←上一版本		2024年1月17日 (三) 13:40的版本
第223行：		第223行：
	== '''节点使用的R语言示例代码''' ==		== '''节点使用的R语言示例代码''' ==
	=== '''配对样本''' ===		=== '''配对样本''' ===
			<div style="padding: 10px; background-color: #f5f5f5; font-weight: bold; border: 1px solid #ddd;">R</div>
	<syntaxhighlight lang="R">		<syntaxhighlight lang="R">
	library(onewaytests)		library(onewaytests)
第241行：		第242行：

	=== '''Anova''' ===		=== '''Anova''' ===
			<div style="padding: 10px; background-color: #f5f5f5; font-weight: bold; border: 1px solid #ddd;">R</div>
	<syntaxhighlight lang="R">		<syntaxhighlight lang="R">
	library(onewaytests)		library(onewaytests)

2024年1月17日 (三) 02:26 Zeroclanzhang

2024-01-17T02:26:52Z

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第274行：		第274行：
	== 引用 ==		== 引用 ==
	{{Reflist}}		{{Reflist}}

	~~<references />~~


	{{Navplate AlgorithmNodeList}}		{{Navplate AlgorithmNodeList}}

	[[Category:方差分析]]		[[Category:方差分析]]