anova ، factor و mean…

فهرست عناوین اصلی در این پاورپوینت

فهرست عناوین اصلی در این پاورپوینت

● Introduction to Biostatistical Analysis Using R
Statistics course for first-year PhD students

نوع زبان: انگلیسی حجم: 1.13 مگا بایت
نوع فایل: اسلاید پاورپوینت تعداد اسلایدها: 40 صفحه
سطح مطلب: نامشخص پسوند فایل: ppt
گروه موضوعی: زمان استخراج مطلب: 2019/06/05 11:00:21

لینک دانلود رایگان لینک دانلود کمکی

اسلایدهای پاورپوینت مرتبط در پایین صفحه

عبارات مهم استفاده شده در این مطلب

عبارات مهم استفاده شده در این مطلب

anova, ., factor, way, mean, ss, test, group, variance, two, f, k,

توجه: این مطلب در تاریخ 2019/06/05 11:00:21 به صورت خودکار از فضای وب آشکار توسط موتور جستجوی پاورپوینت جمع آوری شده است و در صورت اعلام عدم رضایت تهیه کننده ی آن، طبق قوانین سایت از روی وب گاه حذف خواهد شد. این مطلب از وب سایت زیر استخراج شده است و مسئولیت انتشار آن با منبع اصلی است.

در صورتی که محتوای فایل ارائه شده با عنوان مطلب سازگار نبود یا مطلب مذکور خلاف قوانین کشور بود لطفا در بخش دیدگاه (در پایین صفحه) به ما اطلاع دهید تا بعد از بررسی در کوتاه ترین زمان نسبت به حدف با اصلاح آن اقدام نماییم. جهت جستجوی پاورپوینت های بیشتر بر روی اینجا کلیک کنید.

عبارات پرتکرار و مهم در این اسلاید عبارتند از: anova, ., factor, way, mean, ss, test, group, variance, two, f, k,

مشاهده محتوای متنیِ این اسلاید ppt

مشاهده محتوای متنیِ این اسلاید ppt

introduction to biostatistical analysis using r statistics course for first year phd students lecturer lorenzo marini dafnae university of padova viale dell’università ۱۶ ۳۵ ۲ legnaro padova. e mail tel. ۳۹ ۴۹۸۲۷۲۸ ۷ http www.biodiversity session ۳ lecture analysis of variance anova practical anova statistical modelling more than one parameter nature of the response variable normal continuous poisson binomial … glm categorical continuous categorical continuous general linear models generalized linear models anova regression ancova nature of the explanatory variables session ۳ session ۴ not covered anova aov assumptions independence of cases this is a requirement of the design. normality the distributions in each cells are normal hist qq.plot shapiro.test homogeneity of variances the variance of data in groups should be the same variance homogeneity with fligner.test . anova tests mean differences between groups defined by categorical variables fertirrigation ۴ levels ♀ ♂ drug ۴ doses gender one way anova one factor with ۲ or more levels multi way anova ۲ or more factors each with ۲ or more levels one way anova step by step ۱. test normality ۲. test homogeneity of variance within each group ۳. run the anova ۴. reject accept the h all the means are equal ۵a. multiple comparison to test differences between the level of factors ۵b. model simplification working with contrasts ۲ approaches one way anova one way anova is used to test for differences among two or more independent groups yi a bx۲ cx۳ dx۴ maize ۴ varieties k y productivity normal continuos x variety categorical four levels x۱ x۲ x۳ x۴ ho µ۱ µ۲ µ۳ µ۴ ha at least two means differ anova model a b c d y a µ۱ b µ۱ µ۲ c µ۱ µ۳ d µ۱ µ۴ one way anova sum of squares ss deviance ss total σ yi – grand mean ۲ ss factor σ ni group meani – grand mean ۲ ss error within group σ yi – group meani ۲ grand mean ۷.۸ number of observations n ۱۹ degree of freedom df total n – ۱ group k – ۱ error n – k number of groups k ۴ x var ۱ var ۲ var ۳ var ۴ ۶. ۸ ۶.۸۷ ۱ .۲۶ ۸.۷۹ ۵.۷ ۶.۷۷ ۱ .۲۱ ۸.۴۲ ۶.۵ ۷.۴ ۱ . ۲ ۸.۳۱ ۵.۸۶ ۶.۶۳ ۹.۶۵ ۸.۵۷ ۶.۱۷ ۶.۹۸ ۹. ۳ ni ۵ ۵ ۴ ۵ µi ۶. ۶ ۶.۹۳ ۱ . ۳ ۸.۶۲ one way anova ss explanation ss total ss error ss factor ss total ss factor ss error grand mean mean۱ mean۲ mean۳ mean۴ one way anova grand mean µ۳ µ۴ µ۲ µ۱ ss can be divided by the respective df to get a variance ms ss df mean squared deviation the pseudo replication would work here sstotal ssfactor sstotal ssfactor sserror msfactor mserror one way anova f test variance factor ms error ms f if the k means are not equal then the factor ms in the population will be greater than the population’s error ms if f calculated is large e.g. p . ۵ then we can reject ho all we conclude is that at least two means are different a posteriori multiple comparisons working with contrasts how to define the correct f test can be a difficult task with complex design be extremely careful one way anova contrasts contrasts are the essence of hypothesis testing and model simplification in analysis of variance and analysis of covariance. they are used to compare means or groups of means with other means or groups of means we used contrasts to carry out t test after having found out a significant effect with the f test we can use contrasts in model simplification merge similar factor levels often we can avoid post hoc multiple comparisons one way anova multiple comparisons if f calculated f critic then we can reject ho at least two means are different a posteriori multiple comparisons lots of methods multiple comparison procedures are then used to determine which means are different from which. comparing k means involves k k − ۱ ۲ pairwise comparisons. e.g. tukey cramer duncan scheffè… kruskal wallis test if k ۲ then it corresponds to the mann whitney test anova by ranks if there are tied ranks a correction term must be applied if the assumptions are seriously violated then one can opt for a nonparametric anova one way anova nonparametric however one way anova is quite robust even in condition of non normality and non homogeneity of variance kruskal.test multi way anova multi way anova is used when the experimenter wants to study the effects of two or more treatment variables. assumptions independence of cases this is a requirement of the design normality the distributions in each of the groups are normal homogeneity of variances the variance of data in groups should be the same equal replication balanced and orthogonal design if you use traditional general linear models just one missing data can affect strongly the results x x dose ۱ dose ۲ dose ۳ low temp ۱ obs ۱ obs high temp ۱ obs ۱ obs ۸ obs fixed effects factors are specifically chosen and under control they are informative e.g. sex treatments wet vs. dry doses sprayed or not sprayed fixed vs. random factors random effects factors are chosen randomly within a large population they are normally not informative e.g. fields within a site block within a field split plot within a plot family parent brood individuals within repeated measures random effects mainly occur in two contrasting kinds of circumstances observational studies with hierarchical structure designed experiments with different spatial or temporal dependence if we consider more than one factor we have to distinguish two kinds of effects they affect the way to construct the f test in a multifactorial anova. their false identification leads to wrong conclusions fixed vs. random factors why is it so important to identify fixed vs. random effects if we have both fixed and random effects then we are working on mixed models yi µ αi fixed ri random ε you can find how to construct your f test with different combinations of random and fixed effects and with different hierarchical structures choose a well known sampling design factorial anova two or more factors factorial design two or more factors are crossed. each combination of the factors are equally replicated and each factor occurs in combination with every level of the other factors ۴ fertilizer ۳ levels of irrigation ۱ ۱ ۱ ۱ ۱ ۱ ۱ ۱ ۱ ۱ ۱ ۱ orthogonal sampling factorial anova why why use a factorial anova why not just use multiple one way anova’s with n factors you’d need to run n one way anova’s which would inflate your α level however this could be corrected with a bonferroni correction the best reason is that a …

کلمات کلیدی پرکاربرد در این اسلاید پاورپوینت: anova, ., factor, way, mean, ss, test, group, variance, two, f, k,

این فایل پاورپوینت شامل 40 اسلاید و به زبان انگلیسی و حجم آن 1.13 مگا بایت است. نوع قالب فایل ppt بوده که با این لینک قابل دانلود است. این مطلب برگرفته از سایت زیر است و مسئولیت انتشار آن با منبع اصلی می باشد که در تاریخ 2019/06/05 11:00:21 استخراج شده است.

  • جهت آموزش های پاورپوینت بر روی اینجا کلیک کنید.
  • جهت دانلود رایگان قالب های حرفه ای پاورپوینت بر روی اینجا کلیک کنید.

رفتن به مشاهده اسلاید در بالای صفحه

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *