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1、1,完全随机设计资料的方差分析(one-way ANOVA),2,完全随机设计（completely random design）只设计一个处理因素，该因素有两个或两个以上水平，采用完全随机的方法直接将受试对象分配到各个处理水平组。各处理水平组例数可以相等也可以不等。如例1。,3,1.变异分解及计算,4,SSB,SSE,SST,5,例1：,假设检验：H0：1=2=3（三个时间的ATP含量相同）H1：AB（三个时间ATP含量不同或不 全相同）=0.05 2.求检验统计量F值及自由度（列方差分析表）,6,若F1，不必查表，P。本例，P，拒绝H0，接受H1，即不同处理的总体均数不同或不全相同（有待多
2、重比较进一步分析）。,3.求 P 值，下结论。,7,表2 例1的方差分析表,按0.05水准，拒绝H0，接受H1，认为三组的差别具有统计学意义，不同时期切痂对大鼠肝脏的ATP含量有影响。,8,随机完全区组设计（two-way ANOVA）,9,随机完全区组设计（randomized complete block design）也称随机区组设计、配伍组设计或单位组设计，是配对设计的扩展。设计特点：每个区组的试验单位数与处理组数相等，可减少试验误差，提高统计假设检验的效率。,10,SSB,SSblock,SSE,SST,11,例2：为研究不同卡环对牙齿的固定效果，以10颗取自新鲜尸体的牙齿为试验对象
3、。每颗牙齿同时随机在不同部位固定3种卡环，普通卡环、RPI卡环、Y型卡环，测试抗拉强度。结果见表3。分析3种卡环的固定效果有无差异。,12,表3 不同卡环的抗拉强度,13,假设检验：例2 方差分析表,14,结论：,3种卡环的抗拉强度有显著差异（F=26.687 P0.01），牙齿个体间有显著差异（F=46.496，P0.01），说明配伍设计非常有效。当随机区组设计的区组项（配伍组项）F1时，表明所选配伍因素无意义，此时，可将配伍项与误差项合并（变异与自由度同时合并），成为新的误差项，即随机区组设计退化为完全随机设计，以提高实验效率。Fblock1时无须合并。,15,SSB,SSblock,SS
4、E,SST,SSE,16,拉丁方设计资料的方差分析(three-way ANOVA),17,1.拉丁方设计(Latin square design),设计要求 三个因素（一个处理因素，两个非处理 因素），且水平数相同的实验。行、列、处理间无交互作用。行、列、处理的方差齐性。,18,随机化设计（55拉丁方设计）,2，4列,1，4行,19,例3：为比较A、B、C、D、E、F6种药物给家兔注射后产生的皮肤疱疹面积大小（mm2）,采用拉丁方设计。选用6只家兔，在每只家兔的6个不同部位进行注射。试验结果见表4。试做方差分析。,20,表4 家兔注射不同药物后的皮肤疱疹面积（mm2）,21,3.假设检验,22,结论：,处理组（group）：6种药物导致的疱疹面积有显著差异（F=3.738，P=0.015）行配伍组（rabbit）：家兔间无显著差异（F=1.431，P=0.256），但F1,说明该配伍因素有效。列配伍组（position）:注射部位间无显著差异，且F1，说明该配伍因素无效，可以考虑在模型中去掉该因素，用tow-way ANOVA,23,2.变异分解,SSB,SSC,SSE,SST,SSR,SSE,SSE,
