方差分析中的ms, ss, df, fm分别指什么？

Question

如题所述

Answer 1

ss是离均差平方和，也就是变量中每个数据点与变量均值差的平方和
df是自由度
ms是均方，其值等于对应的ss除以df
f就是f统计量，是方差分析中用于假设检验的统计量，其值等于处理的ms除以误差的ms。
方差分析中的MS,SS,F,DF分别是什么意思方差分析只能判别该因素是否存在显著影响，而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系，F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义，而且对于不同的F值大小，存在不同的自由度，而不同的自由度之间是不能相互比较F值的。“*”对应的是显著性水平。
如果我没有记错的话，“**”代表在0.01显著性水平下显著；“*”代表在0.5显著性水平下显著，“.”代表在0.1的显著性水平下显著。
你看到的参考文献带“*”，说明它在0.05的显著性水平下显著。
你的什么符号都不带，说明你的结果不显著。DF? degree freedom自由度
SS_? Stdev square 方差
MS_ Mean square? 均方差方差分析：根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分，比较它们之间的大小并用F检验进行显著性检验的方法。又称“变异数分析”或“F检验”，是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
F值是两个均方的比值[效应项/误差项]，不可能出现负值。
F值越大[与给定显著水平的标准F值相比较]说明处理之间效果[差异]越明显，误差项越小说明试验精度越高。·__DF - 每个来源的自由度。如果因子具有三个水平，则自由度为 2 (n-1)。如果总共有 30 个观测值，则总自由度为 29 (n - 1)。·__SS - 组间平方和（因子）以及组内平方和（误差）。·_? MS - 平方和除以自由度得出的均方。