股票單因素方差分析

① 方差分析：單因素方差分析

使用條件：
單因素：要求因變數服從正態分布；方差要齊性；適合完全隨機試驗設計。
多因素：因變數服從正態分布，且總體個單元方差相同（單元就是個因素水平之間的每個組合）；因變數是連續變數，自變數是分類變數。
多因素最常用的就是分析交互作用了，當然，如果結果顯著了，是要做簡單效應檢驗的。
你用spss做一個數據，就會發現多因素的強大了~~

② 單因素方差分析一般展示哪些結果

第一個表格就不說了，簡單的描述均值的
第二個表格
是對你這四組數據方差是否齊性的一個檢驗，是方差分析的一部分，可以看出
你的四組數據方差齊性。
第三個表格是正式的方差分析
也就是對四組之間是否有差異的一個分析，可以看出
你的這四組之間不存在顯著的差異，因為sig＞0.05.
第四個表格，由於第三個表格已經正式四組之間不存在顯著差異，所以此時的第四個表格無論是否有差異顯示
都沒有意義，不需要再參考了。。。

③ 單因素方差分析結果怎麼看

來表示，下面對單因素試驗進行討論

④ 單因素方差分析的步驟是什麼

單因素方差分析 (one-way ANOVA),用於完全隨機設計的多個樣本均數間的比較，其統計推斷是推斷各樣本所代表的各總體均數是否相等。

完全隨機設計(completely random design)不考慮個體差異的影響，僅涉及一個處理因素，但可以有兩個或多個水平，所以亦稱單因素實驗設計。在實驗研究中按隨機化原則將受試對象隨機分配到一個處理因素的多個水平中去，然後觀察各組的試驗效應;在觀察研究(調查)中按某個研究因素的不同水平分組，比較該因素的效應。

完全隨機設計的單因素方差分析是把總變異的離均平方和SS及自由度分別分解為組間和組內兩部分，其計算公式如下。

MS組間=離均平方和/組間自由度

MS組內=離均平方和/組內自由度

SS總=SS組間+SS組內

單因素方差分析:核心就是計算組間和組內離均差平方和。兩組或兩組以上數據，大組全部在一組就是組內，以每一組計算一均數，再進行離均平方和的計算:

SS組間=組間離均平方和，MS組間=SS組間/組數-1(注:離均就有差的意思了!!)

SS組內=組內離均平方和，MS組內=SS組內/全部數據-組數

F值=MS組間/MS組內

查F值，判斷見下面的分析步驟部份。

⑤ 單因素方差分析結果怎麼看

LSD是多重檢驗比較的方法一直，目的是對每個因素的均值逐對進行比較，以判斷具體是哪些水平間存在顯著差異。第1個因素和第2、3兩個因素間有顯著的差異（看顯著性那欄，＜0.05），其他各因素間差異不顯著。

是否是把A作為因素，B作為結果做出來的一組數列矩陣，如果是這樣，那麼就是類似於在不同的A條件下，檢測B的結果是否具有差異性，如果條件A沒有做重復，那麼兩兩之間無法進行方差分析；

如果將50個數據定義為一組，每組之間進行方差分析，可以進行比較，那比較結果會自由度會是49/（總數N-50），需要查找一下F49，N-50，0.05以及F49，N-50，0.01的值，然後於輸出結果中的F值進行比較，最後分析是否具有顯著性或者極顯著差異。

(5)股票單因素方差分析擴展閱讀：

假設檢驗是推斷統計中的一項重要內容。在假設檢驗中常見到P 值( P-Value，Probability，Pr)，P 值是進行檢驗決策的另一個依據。

P值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 為顯著， P <0.01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 或0.01。實際上，P 值不能賦予數據任何重要性，只能說明某事件發生的機率。

P < 0.01 時樣本間的差異比P < 0.05 時更大，這種說法是錯誤的。統計結果中顯示Pr > F，也可寫成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。

⑥ 單因素方差分析與多因素方差分析的異同

相同：

1.原理

都是利用方差比較的方法分析，通過假設檢驗的過程來判斷多個因素是否對因變數產生顯著性影響。

2.步驟

分析的基本步驟相同。

a、建立檢驗假設；

b、計算檢驗統計量F值；

c、確定P值並作出推斷結果。

區別：

1.試驗指標個數

單因素方差分析：1個。

多因素方差分析：多於1個。

2.適用范圍：

單因素方差分析：是用來研究一個控制變數的不同水平是否對觀測變數產生了顯著影響。如考察地區差異是否影響婦女的生育率。

多因素方差分析：用來研究兩個及兩個以上控制變數是否對觀測變數產生顯著影響。分析不同品種、不同施肥量對農作物產量的影響時，可將農作物產量作為觀測變數，品種和施肥量作為控制變數。

(6)股票單因素方差分析擴展閱讀

基本分析之後的進一步分析：

1.單因素方差分析：

在完成上述單因素方差分析的基本分析後，可得到關於控制變數是否對觀測變數造成顯著影響的結論，接下來還應做其他幾個重要分析，主要包括方差齊性檢驗、多重比較檢驗。

2.多因素方差分析：

由分析可知：廣告形式與地區的交互作用不顯著，先進一步嘗試非飽和模型，並進行均值比較分析、交互作用圖形分析。

a.建立非飽和模型。

b.均值比較分析。

c.控制變數交互作用的圖形分析 。

參考資料

方差分析_網路

多因素方差分析_網路

單因素方差分析_網路

⑦ 單因素方差分析怎麼做

單因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各總體均值服從方差相同的正態分布。
方差齊性檢驗：採用方差同質性檢驗方法（Homogeneity of variance）
在spss中打開你要處理的數據，在菜單欄上執行：analyse-compare means--one-way anova，
打開單因素方差分析對話框
在這個對話框中，將因變數放到dependent list中，將自變數放到factor中，點擊post hoc，選擇snk和lsd，返回確認ok
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