例如研究行业、服务等级对投诉数的影响#xff1a;如表格中给出4个行业、每个行业有3个服务等级、样本容量为7、观测值为投诉数。

则构成一个3维的矩阵。

在上述基础上#xf…研究分类型自变量对数值型因变量的影响。

检验统计的设定和检验方法与变量间的方差是否相等有关。

例如研究行业、服务等级对投诉数的影响如表格中给出4个行业、每个行业有3个服务等级、样本容量为7、观测值为投诉数。

则构成一个3维的矩阵。

在上述基础上提出几个定义

因素行业电网客服、电信公司客服等、服务等级上中下他们都是分类变量。

水平一个因素下有多少个分类。

如服务等级这一因素有3个水平上中下。

验后多重比较检验完分类自变量对数值因变量是否有影响后比较因素的方差。

使用LSD方法类似于双变量检验。

LSD方法最小显著性差异法用T检验完成各组间的配对比较检验的敏感性比较高。

一个因素不同水平下的差距主要来自于抽样时的随机误差和不同水平固有的系统误差。

合称组间误差

同一因素的同一水平下个案的差距主要来自于抽取的随机误差合称组内误差

故若判断差距的主要来源为系统固有误差则认定该分类变量对因变量有显著影响。

检验统计量F

若F1则说明影响因素来自于系统误差若1则说明随机误差影响比较大。

单因素方差分析

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在比较均值、单变量ANOVA操作

F的显著水平为0.898大于0.05故接受原假设即满足方差齐性。

2、单因素方差分析表

从ANOVA方差分析表中可以看出检验统计量F的显著水平为0.04小于0.05故拒绝原假设即投诉数与行业类型有关。

PS:

组间平方和为每一组水平的平均投诉数与4个组的总平均投诉数之差的平方的和。