分析步骤是什么?
分析步骤
方差分析中的误差可以拆解为两部分：SST=SSE+SSA
总平方和SST为全部观测值与总均值的误差平方和，组间平方和SSA为各组均值与总均值的误差平方和，组内平方和SSE为各组观测值与各组均值的误差平方和，用到的计量方式。跟临界值比较，若计算出来的统计量的值>临界值，那么要拒绝原假设，也即不同水平之间有显著差异(差异越大值越大)，否则就不拒绝原假设。
方差分析的分类
按照因素个数可分为：单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等等。
按照不同的设计方式可分为，完全随机设计资料的方差分析、随机区组设计资料的方差分析、拉丁方设计资料的方差分析、析因设计资料的方差分析等等。
1. ANOVA分析的具体步骤包括：确定研究问题、收集数据、计算平均数和方差、计算F值、进行假设检验、进行后续分析。
2. ANOVA分析是一种用于比较两个或多个组之间差异的统计方法。它通过计算组内方差和组间方差来确定是否存在显著差异。在进行ANOVA分析时，需要注意数据的正态性、方差齐性和独立性等方面的要求。
3. ANOVA分析可以应用于多个领域，如医学、社会科学、自然科学等。在实际应用中，可以根据具体情况选择不同的ANOVA模型，如单因素ANOVA、双因素ANOVA等。
anova方差分析的基本步骤如下：
1.建立检验假设；H0：多个样本总体均值相等；H1：多个样本总体均值不相等或不全等。检验水准为0.05。
2.计算检验统计量F值；
3.确定P值并作出推断结果
anova分析是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。
造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
anova分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
(1)实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。
用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
(2)随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SSw，组内自由度dfw。
