股票单因素方差分析

① 方差分析：单因素方差分析

使用条件：
单因素：要求因变量服从正态分布；方差要齐性；适合完全随机试验设计。
多因素：因变量服从正态分布，且总体个单元方差相同（单元就是个因素水平之间的每个组合）；因变量是连续变量，自变量是分类变量。
多因素最常用的就是分析交互作用了，当然，如果结果显著了，是要做简单效应检验的。
你用spss做一个数据，就会发现多因素的强大了~~

② 单因素方差分析一般展示哪些结果

第一个表格就不说了，简单的描述均值的
第二个表格
是对你这四组数据方差是否齐性的一个检验，是方差分析的一部分，可以看出
你的四组数据方差齐性。
第三个表格是正式的方差分析
也就是对四组之间是否有差异的一个分析，可以看出
你的这四组之间不存在显著的差异，因为sig＞0.05.
第四个表格，由于第三个表格已经正式四组之间不存在显著差异，所以此时的第四个表格无论是否有差异显示
都没有意义，不需要再参考了。。。

③ 单因素方差分析结果怎么看

来表示，下面对单因素试验进行讨论

④ 单因素方差分析的步骤是什么

单因素方差分析 (one-way ANOVA),用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。

完全随机设计(completely random design)不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去，然后观察各组的试验效应;在观察研究(调查)中按某个研究因素的不同水平分组，比较该因素的效应。

完全随机设计的单因素方差分析是把总变异的离均平方和SS及自由度分别分解为组间和组内两部分，其计算公式如下。

MS组间=离均平方和/组间自由度

MS组内=离均平方和/组内自由度

SS总=SS组间+SS组内

单因素方差分析:核心就是计算组间和组内离均差平方和。两组或两组以上数据，大组全部在一组就是组内，以每一组计算一均数，再进行离均平方和的计算:

SS组间=组间离均平方和，MS组间=SS组间/组数-1(注:离均就有差的意思了!!)

SS组内=组内离均平方和，MS组内=SS组内/全部数据-组数

F值=MS组间/MS组内

查F值，判断见下面的分析步骤部份。

⑤ 单因素方差分析结果怎么看

LSD是多重检验比较的方法一直，目的是对每个因素的均值逐对进行比较，以判断具体是哪些水平间存在显著差异。第1个因素和第2、3两个因素间有显著的差异（看显著性那栏，＜0.05），其他各因素间差异不显著。

是否是把A作为因素，B作为结果做出来的一组数列矩阵，如果是这样，那么就是类似于在不同的A条件下，检测B的结果是否具有差异性，如果条件A没有做重复，那么两两之间无法进行方差分析；

如果将50个数据定义为一组，每组之间进行方差分析，可以进行比较，那比较结果会自由度会是49/（总数N-50），需要查找一下F49，N-50，0.05以及F49，N-50，0.01的值，然后于输出结果中的F值进行比较，最后分析是否具有显著性或者极显著差异。

(5)股票单因素方差分析扩展阅读：

假设检验是推断统计中的一项重要内容。在假设检验中常见到P 值( P-Value，Probability，Pr)，P 值是进行检验决策的另一个依据。

P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。

P < 0.01 时样本间的差异比P < 0.05 时更大，这种说法是错误的。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。

⑥ 单因素方差分析与多因素方差分析的异同

相同：

1.原理

都是利用方差比较的方法分析，通过假设检验的过程来判断多个因素是否对因变量产生显著性影响。

2.步骤

分析的基本步骤相同。

a、建立检验假设；

b、计算检验统计量F值；

c、确定P值并作出推断结果。

区别：

1.试验指标个数

单因素方差分析：1个。

多因素方差分析：多于1个。

2.适用范围：

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。如考察地区差异是否影响妇女的生育率。

多因素方差分析：用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。分析不同品种、不同施肥量对农作物产量的影响时，可将农作物产量作为观测变量，品种和施肥量作为控制变量。

(6)股票单因素方差分析扩展阅读

基本分析之后的进一步分析：

1.单因素方差分析：

在完成上述单因素方差分析的基本分析后，可得到关于控制变量是否对观测变量造成显著影响的结论，接下来还应做其他几个重要分析，主要包括方差齐性检验、多重比较检验。

2.多因素方差分析：

由分析可知：广告形式与地区的交互作用不显著，先进一步尝试非饱和模型，并进行均值比较分析、交互作用图形分析。

a.建立非饱和模型。

b.均值比较分析。

c.控制变量交互作用的图形分析 。

参考资料

方差分析_网络

多因素方差分析_网络

单因素方差分析_网络

⑦ 单因素方差分析怎么做

单因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。
方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）
在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，
打开单因素方差分析对话框
在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok
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