668市场调查与预测5--市场调查的数据分析(ppt66)-市场调研(编辑修改稿)

668市场调查与预测5--市场调查的数据分析(ppt66)-市场调研(编辑修改稿)内容摘要：

 单因素方差分析的一般形式 方差来源 平方和 自由度 方差 F 组间方差 组内方差 方差总和 ASESEAT SSS 1nnmn1mn1nSAnmnSE)()1(nmnSnSEA 单因素方差分析（ 3）  单因素方差分析的数学计算表达式   njji jijj jjAmxmTS122 )(   jjji j ijE mTxS 22   njji jiji jijEATmxxSSS122)( jmiijj xT1 单因素方差分析（ 4）  例 试验点 月销售量（吨） 包装 1 包装 2 包装 3 1 15 15 19 2 10 10 12 3 9 12 16 4 5 11 16 5 16 12 17 合计 55 60 80 单因素方差分析（ 5） 7015195580560555)( 2222122 njji jijj jjAmxmTS122)580560555(1716...1015 22222222   j jji j ijE mTxS1 9 21 2 270  EAT SSS 2 2 270)( )1(  nmnS nSFEA 单因素方差分析（ 6）  查表求得 的值。 比较 与 的大小。 若有 ，则认为因素无显著性影响。 反之则认为影响较显著。 本例中 n=3, m=5。 ),1( nmnnF  ),1( nmnnF  F),1( nmnnFF  双因素方差分析（ 1）  双因素方差分析分析两个同时存在的因素在不同水平状态下独立作用对分析对象的影响的显著性。 双因素分析的常用数据表 因 素 A 行总计 观察值 A1 A2 … As 因 素 B B1 … B2 … … … … … … … Br … 列总计 … 11x 12x sx121x 22x sx21rx 2rx rsxsj jx1 1sj jx1 2sj rjx1ri ix1 1 ri ix1 2 ri isx1  ri sj ijx1 1 双因素方差分析（ 2）  双因素方差分析表 方差来源 平方和 自由度 方差 F 因素 A 因素 B 误差 总计 ASBSESTS1s1r)1)(1(  sr1rs)1( sSA)1( rSB)1)(1(  sr S E)1)(1( )1(   srS sSF E AA)1)(1( )1(   srS rSF E BB 双因素方差分析（ 3）    njji jiji jijTrxxS122)( 双因素方差分析的数学表达式   rjji jijj jjArxrTS122 )( sjijisiii jiji iiB xKsxsKS1122 )( )( BATE SSSS  双因素方差分析（ 4）  例 销 地 销 量 行总计 包装 A1 包装 A2 包装 A3 B1 20 19 21 60 B2 16 15 14 45 B3 9 10 11 30 B4 8 7 6 21 列总计 53 51 52 156（总） 双因素方差分析（ 5） )( 2222122 rjji jijj jjArxrTS29412156321330345360)( 22222122 siii jiji iiBsxsKS30212156611...1620)( 22222122   njji jiji jijTrxxS)(  BATE SSSS 双因素方差分析（ 6） )13)(14( )13()1)(1( )1(    srS sSFEAA)13)(14( )14(294)1)(1( )1(    srS rSFEBB 双因素方差分析（ 7）  查表求得 的值。 比较 与 、 的大小。 若有。