单向方差分析的例子(单向方差分析加作图)
在之前的推文中 , 我们介绍了origin如何描述数据和分析正态性 。那么对于通常的统计方法——单向方差分析 , 数据的正态分析是首选 , 正常后我们可以使用单向方差分析进行分析 。
软件Origin 2019b
图文介绍基于的数据正态性检测
1.打开origin软件并输入数据 。
2.正规性检验
3.结果表明 , 数据正常 。
单因素方差分析
1.选择数据并选择单向方差分析 。
2.设置数据 。如果垂直输入 , 选择原稿;水平键入并选择索引 。
3.选择第一种统计方法进行均值比较(Origin选择了几种统计方法 , 差别不大 , 选择第一种)
4.方差齐性检验 , 就选第一种方法 。
5.你可以选择其中一个或两个 。
6.看最后的结果 , 包括描述性的统计结果 , 可以用来制图 。
7.总体方差P小于0.05 , 说明四组数据中至少有两组的平均值存在显著差异 。
8.均值比较部分 , 如第一行 , Model Control , Sig为1 , 表示Model与Control存在显著差异 , 概率小于0.05;比如最后一行 , 对比药物2和药物1 , Sig为0 , 说明药物2和药物1没有显著差异 , P值为0.99713 , 大于0.05 。
9.方差齐性这里 , 概率是0.71288 , 大于0.05 。认为四组数据的方差差异不显著 。(如果方差不均匀 , 需要进行非参数检验 。如果你自己的数据不正常或方差不均匀 , 你应该重新筛选数据 , 以符合正态性和方差的同质性 。或者直接使用非参数检验进行分析) 。
10.然后 , 最后 , 我们使用平均加减的标准误差进行映射 , 我们可以使用文本工具来标记符号 。一般用#比较模型和对照 , 用*比较药物组和模型 。
1.你也可以用意义的符号 , 但是这个似乎不太好用 。
12.怎么样 , 你学会今天的教程了吗?
【单因素方差分析+作图 单因素方差分析举例】
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