平衡多元方差分析
摘要
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平衡多元方差分析摘要 |
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如果有多个相关变量，那么请使用平衡多元方差分析为平衡设计执行多元方差分析 (MANOVA)。可以利用数量协变量结构对来自不同响应中的均值等同性同时进行检验。
使用多个单因子方差分析来分析数据时，类型 I 错误的概率将会增加。多元方差分析将控制全族误差率，从而最大程度地减少整组比较发生一个或多个类型 I 错误的概率。
若要执行平衡多元方差分析，则设计必须平衡（单个因子的设计除外）。平衡表示所有处理组合（单元）都必须具有相同数量的观测值。使用一般多元方差分析可分析平衡或不平衡的多元方差分析设计，或者分析具有协变量的多元方差分析设计。与平衡多元方差分析不同，尽管可以通过提供检验模型项所依据的误差项这一方式来克服这一限制，但您不能在一般多元方差分析中指定随机因子。
数据说明 |
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一家纺织品制造商想要确定影响合成纤维质量的因子。该公司的研究人员随机抽取了四台机器生产的产品作为样品，并随机抽取了三名操作员，希望确定这些变量是否影响纤维强度和弹性。三名操作员在四台机器上都进行过工作，研究人员从每位操作员处获得两个观测值。
数据： 纺织品.MTW （在样本数据文件夹中）
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