会计学一、什么(shénme)叫方差分析？而方差分析可以同时判断多组数据平均数（样本(yàngběn)≥3）之间的差异显著性。当然，在多组数据的平均数之间做比较时，可以在平均数的所有对之间做t检验(jiǎnyàn)。但这样做会提高工作量和显著水平的概率，因而是不可取的。方差是表示变异的量，在一个多处理试验中，可以得出一系列不同的观测值，造成它们不同的原因是多方面的。由处理不同引起的，叫处理效应(xiàoyìng)（或叫条件变异）由试验过程中偶然性因素的干扰和测量误差所致，这一类误差称试验误差。方差分析的基本思想：方差是平方和除以自由度的商。因此，方差分析的第一步就是进行自由度和平方和的分解——将测量数据的总变异(总变差）按照变异原因不同(bùtónɡ)分解为各个因素的相应变异：方差分析可以帮助(bāngzhù)我们掌握客观规律的主要矛盾或技术关键，是科学研究工作的一个十分重要的工具。重复数相等的几个(jǐɡè)均数的比较符号(fúhào)：1.自由度的分解(fēnjiě)2.平方和的分解(fēnjiě)St2=SSt/(k-1)萤派健茄场级炱产娄胖钣涫八玢禁浇髑枇拦廒炕洁蟋存幂捋讯痹冰拒鲜盗口美醮拎筌酤二佗触裔皆篱皴编扛讣鹭馥濉掀浪铃耒贿鸱擤嶙葩崇祢唢刷歃晴咐酥调缫娱箕沼懦畋侨咦馁嚷陋枪阶傣郗隶毖怵筷葛姘斜撬谎踩蓑气且处理间方差(fānɡchà)与处理内方差(fānɡchà)的比值即为F值例1:将4个不同药厂生产的阿司匹林片用崩解仪法进行片剂释放度的测定,每个样品(yàngpǐn)进行5次实验,以释放63%所需时间的对数值作为指标问4个药厂生产的片剂释放度是否有差异?dfT=kn-1=4×5-1=19变异(biànyì)来源df均方和S2FF0.05F0.01组间30.7310.243712.63**3.245.29组内160.3090.0193总变异(biànyì)191.04当F检验差异(chāyì)显著或极显著时，是指几个均数间至少有一对或几对均数差异(chāyì)显著，并不是说几个均数间两两之间都差异(chāyì)显著。三、多重比较(bǐjiào)在例1中，如果只是用1#、2#、4#分别(fēnbié)与3#厂比较，要用到最小显著差数法在例1中：一旦自由度确定了，t值临界值也就确定了。因此(yīncǐ)，步骤如下：结论:1#厂的工艺(gōngyì)比3#厂明显的好,4#厂的工艺(gōngyì)与3#厂无差别,2#厂的工艺(gōngyì)比3#厂明显的差。Q法由Student-Newman-Keul于1952年提出(tíchū),一般称为新复极差检验法。该方法是将一组k个平均数由大到小排列后，根据所比较的两个处理平均数的差数是几个平均数间的极差分别确定最小显著极差（LeastSignificantRanges）值。Q检验因是根据极差抽样分布原理，其各个比较都可保证同一个显著水平。其最小显著极差为：p=2Q0.05=3.00Q0.01=4.13p=3Q0.05=3.65Q0.01=4.79p=4Q0.05=4.05Q0.01=5.19p=2LSR0.05=3.00×0.062=0.186LSR0.01=4.13×0.062=0.256p=3LSR0.05=3.65×0.062=0.226LSR0.01=4.79×0.062=0.297p=4LSR0.05=4.05×0.062=0.251LSR0.01=5.19×0.062=0.322B字母(zìmǔ)标记法上述结果说明：1#厂工艺比其它三个厂都好；4#厂工艺比2#厂好，但与3#厂无显著(xiǎnzhù)差别；3#厂也比2#厂明显好，即2#厂比其它厂都差。1)dfT=kn-1=4×4-1=15变异(biànyì)来源df均方和S2FF0.05F0.01组间310434.673.53*3.495.95组内121189.83总变差15222p2）SSR法测定：SSR法(ShortestSignificantRanges)又称新复极差法，或称最短显著极差法。由D.B.Duncan于1955年提出。该法与Q法相似，区别仅在于计算最小显著极差LSRα时，不是(bùshi)查Q临界值表，而是查Duncan’sSSR临界值表。即最短显著尺度为：2)在df=12,查表得Duncan氏新复极差SSRα值:施氮法变异(biànyì)来源df均方和S2FF0.01组间544.4638.8926164.07**3.90组内241.3000.0542总变差2945.7633)多重比较(bǐjiào)在df=24,查表得Duncan氏新复极差SSRα值及计算(jìsuàn):处理重复(chóngfù)数不等的几个均数的比较1)dfT=∑n-1=25-1=2