案例與數(shù)據(jù)

某化學工程師想要比較四種油漆混料的硬度。每種油漆混料取六份樣品涂到一小塊金屬上，待金屬塊凝固后再測量每種樣品的硬度。為了檢驗均值是否相等，并評估均值對之間的差分，分析師配合使用單因子方差分析和多重比較。所以該化學工程師通過對影響質(zhì)量的因素方面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，得出了下列數(shù)據(jù)集合（部分）：

分析過程

首先,我們需要在數(shù)據(jù)大腦系統(tǒng)中進行流程的搭建，思路是從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)投入到單因素方差分析組件中，然后對算法運行所需要配置的參數(shù)進行配置，下圖是對數(shù)據(jù)庫讀取組件的配置：

下圖是對單因素方差分析組件的配置：

下圖是對數(shù)據(jù)模型的配置：

進行好如此的配置之后，打開調(diào)試面板，點擊運行，等待系統(tǒng)處理，待運行成功后會在控制臺輸出結(jié)果進行展示。

F 值是用于確定項是否與響應(yīng)相關(guān)的檢驗統(tǒng)計量。F值越大，那么表明項或者模型否定原假設(shè)的證據(jù)越充分。由于油漆硬度方差分析得到的F值為6.02遠大于臨界值F=3.1。

我們可以得到的結(jié)論是油漆混料的硬度明顯不同。據(jù)此得出的結(jié)論是油漆的配方對油漆混料后的硬度有顯著影響，因為單因素方差分析只針對一個因素，所以得出的結(jié)果有限，等我們拿到這個數(shù)據(jù)之后可以在數(shù)據(jù)大腦平臺中進行更進一步的分析，從而可以分析配方的具體哪幾種因素對硬度影響較大。

當您有一個類別因子和一個連續(xù)響應(yīng)并且想要確定兩個或多個組的總體均值是否存在差異時，可使用單因子方差。

簡單來說，如果我想針對一種產(chǎn)品來確認其中的某個因素是不是對我的產(chǎn)品質(zhì)量有關(guān)鍵性影響，那么我就可以使用單因素方差分析對此進行驗證。舉個例子來講，某地毯制造商想要確定幾種類型的地毯的耐久性是否存在差異，且這幾種類型使用的原料不同，那么我就可以使用單因素方差分析對不同類型的地毯進行分析，來比較最后的地毯耐久度，就可以知道哪種因素對結(jié)果影響較大。單因素方差分析的結(jié)果我們主要關(guān)注的輸出點為F值。

在方差分析表中，每個項都顯示 F 值：

1.模型或項的 F 值

F 值是用于確定項是否與響應(yīng)相關(guān)的檢驗統(tǒng)計量。

2.失擬檢驗的 F 值

F 值是一個檢驗統(tǒng)計量，用于確定模型是否缺少在當前模型中包含預測變量的高階項。

如果要使用 F 值來確定是否要否定原假設(shè)，請將 F 值與臨界值進行比較

總自由度 (DF) 是數(shù)據(jù)中的信息量。分析使用該信息來估計未知總體參數(shù)的值。總自由度由樣本中的觀測值個數(shù)確定。項的自由度顯示了項所使用的信息量。增加樣本數(shù)量可提供有關(guān)總體的更多信息，從而增加總自由度。增加模型中項的數(shù)量會使用更多信息，這會減少用于估計參數(shù)估計值變異性的可用自由度。

均方差又稱標準差，簡單來說，標準差是一組數(shù)據(jù)平均值分散程度的一種度量。一個較大的標準差，代表大部分數(shù)值和其平均值之間差異較大；一個較小的標準差，代表這些數(shù)值較接近平均值。簡單來說，標準差越大，數(shù)據(jù)越分散。