Qu'avons-nous dépensé l'analyse de la variance, quel est le script d'application de l'analyse de variance? Je ne me souviens pas que mes camarades de classe puissent revenir et regarder. Lorsque nous comparons deux groupes ou groupes moyens, nous pouvons utiliser des montants équivalents pour l'analyse. Veuillez noter que lorsque nous mentionnons la comparaison moyenne entre deux groupes ou plus, nous utilisons une variance pour analyse, quel type de données peut être utilisé pour la moyenne? Ce n'est qu'un type de données numériques capable. C'est-à-dire la soi-disant variable continue. Que si nous devons comparer s'il existe une différence significative entre les variables classées entre deux groupes ou plusieurs groupes? À ce stade, vous ne pouvez pas utiliser la variance.
Ensuite, nous considérons spécifiquement comment effectuer des cartes. Maintenant, une organisation de recherche a obtenu les données suivantes pour vérifier la relation entre le tabagisme et les maladies pulmonaires:
Nous avons d'abord faux besoin de fumerNon pas nécessaire de contacter si peu importe la maladie pure. Considérons si les fumeurs de chaque groupe sont de 33%, le nombre de distributeurs de chaque groupe est. Nous pouvons constater que le taux de tabagisme chez les patients atteints de maladie pulmonaire est de 48%, nettement plus élevé que les patients atteints d'une maladie non pulmonaire. Mais cela explique directement qu'il existe une différence significative entre les deux? Avons-nous besoin de vérifier que c'est négligeable? Comment le vérifiez-vous?
En comparant les deux tables à l'avant, nous pouvons voir que le nombre de personnes de chaque groupe n'est pas la même, causant moins que la raison similaire. Il y a deux principaux deux, l'une est due à des erreurs d'échantillonnage et l'autre est notre hypothèse qui ne va pas, ce qui signifie que les données entre les groupes d'origine sont différentes. Après cela, comment pouvons-nous évaluer tout faux? À ce stade, vous devez introduire la carte.
Qui est la fréquence réelle (nombre de fois), TI est la fréquence théorique. Nous faisons référence à la valeurChaque groupe de la première table est la fréquence réelle, faisant référence à la valeur de chaque groupe dans la deuxième table en tant que fréquence de la théorie. La valeur de la vérification de la carte est utilisée pour refléter la différence entre la fréquence théorique et la fréquence réelle. Plus grande fréquence théorique et différence de fréquence réelle (molécule plus grande), plus la valeur du test de carte est grande;
Si seule la différence entre la fréquence réelle et la fréquence théorique due à des erreurs d'échantillonnage, la valeur de la carte sera petite, car notre échantillonnage est toujours une raison appropriée, donc l'erreur ne sera donc pas possible. particulièrement grand; Si la carte est trop grande, il est moins capable de l'expliquer avec une erreur. Il illustrera que l'hypothèse initiale n'est pas définie, c'est-à-dire que les données entre les groupes d'origine sont différentes.
Nous avons utilisé les deux mots de la description ci-dessus et des cartes très petites ou trop grandes. Quel type de valeur de la carte carrée est faible, le type de valeur carrée calculée est trop gros? À ce stade, nous devons introduire notre distribution de cartes, comme indiqué sur l'image ci-dessous.Ici, comme une distribution normale dans le test Z.
N est une liberté et la distribution de cartes correspondant à différents niveaux de liberté est différente. La liberté est liée à la taille spécifique, la liberté = (numéro de ligne -1) * (colonne -1), l'exemple ci-dessus est deux rangées de données dans deux rangées, de sorte que le niveau de liberté enfin 1.
, Nous savons qu'après le niveau de liberté, nous pouvons trouver différentes valeurs de frontières et des valeurs P correspondant au niveau de libre via la table de valeur critique de la carte. Comme on peut le voir à partir de l'image ci-dessous, lorsque le niveau de liberté est 1, la valeur P correspond à la valeur de seuil de 3,84 est de 0,05, c'est-à-dire lorsque la carte est supérieure à 3,84, la zone est petite plus de 0,05, qui Peut être considéré comme un événement de probabilité de faible probabilité, il est impossible.
Valeur importante de la distribution des frontières:
https://wenku.baida.com/view/ 9459FEDA9A89680203D8CE2F0066F5335A8167AC.HTML
Valeur carrée cLes deux tables mentionnées ci-dessus:
Le calcul de beaucoup de 60 53 cartes est beaucoup plus grande que 3,84, afin que nous puissions penser que nos fêtes initiales ne sont pas définies, c'est-à-dire , il est lié à une maladie pulmonaire impliquant le tabagisme connexe.
Ce qui précède est un processus global de vérification des carrés de carte.