不同处理组样本均数之间的差异称为组间变异。
举一反三
- ANOVA的基本思想：将数据间的变异性分解为组内变异和组间变异，比较组内和组间变异，若组间变异显著大于组内变异，则表明在不同的处理之间（不同的总体平均数之间）确实存在差异或存在显著的差异。
- 方差分析时组内变异表现为（ ）。 A: 不同处理组个体测量值与组均数不同 B: 不同处理组的组均数不同 C: 各组均数与总均数不同 D: 个体测量值与总均数不同
- 方差分析时组内变异表现为（）。 A: 不同处理组个体测量值与组均数不同 B: 不同处理组的组均数不同 C: 各组均数与总均数不同 D: 个体测量值与总均数不同 E: 各组个体测量值均不相同
- 在随机区组设计的方差分析中,若F处理>F0.05(ν1,ν2),则统计推论是() A: 各处理组间的总体均数不全相等 B: 各处理组间的总体均数都不相等 C: 各处理组间的样本均数都不相等 D: 处理组的各样本均数间的差别均有显著性 E: 各处理组间的总体方差不全相等
- 在随机区组设计的方差分析中,若[img=107x25]17e4459b174cd04.png[/img],则统计推论是: A: 各处理组间的总体均数不全相等 B: 各处理组间的总体均数都不相等 C: 各处理组间的样本均数都不相等 D: 处理组的各样本均数间的差别均有显著性 E: 各处理组间的总体方差不全相等