anova方差分析（Anovo）

本篇文章给大家谈谈Anovo，以及anova方差分析对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、SPSS的比较均值中，T检验和ANOVA有什么区别？
• 2、常见的工控大脑有哪些
• 3、R相关性分析（一）
• 4、工控机找哪家比较好?

SPSS的比较均值中，T检验和ANOVA有什么区别？

1、独立样本T检验一般仅仅比较两组数据有没有区别，区别的显著性，如比较两组人的身高，体重等等，而这两组一般都是独立的，没有联系的，只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异。

2、单因素ANOVA也就是单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。说白了就是分析x的变化对y的影响的显著性，所以一般变量之间存在某种影响关系的，验证一种变量的变化对另一种变量的影响显著性的检验。一般的，方差分析都是配对的。

如果从计算来看，独立样本之间不需要进行计算，只在本组中进行计算均值、标准差等，而方差分析中，要计算数据之间的组间差异和组内差异等。另外，多因素方差分析就是分析多种因素对某一变量的影响有多大的检验分析。

而协方差分析是多种影响因素下，在不考虑某一种因素下，其他因素对该变量的影响有多大。比如，冰棍的销量、温度的变化、扇子的销量（例子不是很好，但大概就是这个意思，就是a对b有相应，b又对c有影响，但a对c不一定有影响），就是扇子的销量越多。

那么冰棍的销量也是 越多的，所以她们之间成正比关系。显然是错的。因为扇子和冰棍的销量均和温度有关，这类问题的分析时要用协方差分析。

扩展资料

方差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。

总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSbMSw(远远大于)。

MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。

参考资料：方差分析的百度百科

常见的工控大脑有哪些

1、研华(Advantech)，行业规则的制定者。

2、研祥(Evoc)，工控中国芯产品解决方案。

3、华北工控(Anovo)，嵌入式系统开发者。

4、科拉德计算机(Could)，无风扇工控机领军者。

5、凌华(Adlink)，工控行业方案提供者

R相关性分析（一）

一．线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度

注：

1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关

2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。

3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。

在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项：

Pearson

Kendall's tau-b

Spearman：Spearman

spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数

斯皮尔曼等级相关 是根据 等级资料 研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法”

斯皮尔曼等级相关 对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用 斯皮尔曼等级相关 来进行研究。

Kendall's相关系数

肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。

肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。

正态分布的相关检验

对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。

进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。

U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下 总体方差 通常是已知的。

虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。

均值检验时不同的数据使用不同的统计量

使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。

检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-Sample T Test 单样本T检验过程。

检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-Samples T test 独立样本t检验过程。

如果分组样本不独立，用Paired Sample T test 配对t检验。

如果分组不止两个，应使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。

如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种 非参数检验 过程Nonparametric test.

如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。

当样本值不能为负值时用右侧单边检验。

工控机找哪家比较好?

工控机比较好的有研华（Advantech）、研祥（Evoc)、华北工控（Anovo)、科拉德计算机（Could)、凌华（Adlink），有需要的朋友可以参考一下。

1、研华（Advantech），行业规则的制定者

行业里，中国工控机老大哥就属研华了。研华工控机，看准中国市场，第一批进入大陆。当时中国经济随着经济的发展，所需要的工控产品越来越多，而国外的工控产品相对价格比研华贵很多，所以在中国市场上的工控机，研华公司抓住机遇，铺开了中国工控的品牌。

2、研祥（Evoc)，工控中国芯产品解决方案

研祥，成立于1993年，在国内工控行业里，做工控机相对时间比较长，进入21世纪后，主要生产制作特种计算机产品；现发展成为集研究、开发、制造、销售和系统整合于一体的高科技企业；2003年研祥智能在香港上市。

3、华北工控（Anovo)，嵌入式系统开发者

华北工控，全称为“上海华北科技有限公司”。公司成立于1992年，总部位于上海，主要生产制作工业计算机和开发嵌入式系统。现发展成为集研发，设计，生产，销售，定制化服务于一身的工业计算机的厂商。

4、科拉德计算机（Could)，无风扇工控机领军者

科拉德计算机成立于2009年，是一家致力于行业计算机的研究、开发、制造、销售为一体的高科技企业。专注于嵌入式无风扇整机、工业平板电脑、手持平板电脑、加固便携机、人机界面及工业自动化平台的开发定制。特别是无风扇工控机上，科拉德以独特的一面扛起了国产工控机的大旗。

5、凌华（Adlink），工控行业方案提供者

凌华科技致力于量测、自动化及计算机通讯科技之改进及创新，提供解决方案给全球网络电信、智能交通及电子制造客户。 凭着对专业技术的执着与实践客户承诺的自我要求，领先业界推出多项创新型产品。

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