差异源SS是什么意思,差异源SS

方差分析：单因素方差分析结果应该怎么比较？

SS表示离均差平方和，代表数据的总变异；MS表示平均的离均差平方和；F表示F值，也就是方差分析求出的统计量；P就是P值，根据F值而得。crit表示F值的标准，即F值大于crit时表示差异有统计学意义，P值小于0.05。

方差分析的总体思想就是要分析这些数据之间为什么有差异，通过对总的差异（总变异）的分解，最终分析出组别之间或组别之内是否有统计学差异。

你这个结果表明，四组之间的差异无统计学意义，你的F值为1.55，小于crit3.009，如果大于3.009，就有统计学差异了。

单因素方差分析结果分析

1.输入数据。按照spss软件数据输入的规则，编号输入在第一列每个编号组有几个数据，就输入几个重复的编号，比如本例子每组4个数据，则按序输入4个1,2,3,4.

2.修改数据的小数点位数及增加数据标签。点击界面下方的“变量视图”，然后在“小数”这一栏修改小数点位数；在“值”这一栏按下图二的例子增添数据标签。

3.分析。点击“数据视图”中的分析，然后选择”比较平均值“中的”单因素ANOVA“开始分析。

4.设置。将代表数据组的编码导入”因变量列表“栏，将代表处理的编码导入”因子“栏；点击“选项”，勾选”方差同质性检验“，点击“继续”进入下一步。

5.结果分析。完成以上操作后，结果如下图（其中df表示自由度，平均值平方即均方），结果显示F值为20.571。我们将这一数值与显著性水平的F进行比较，若大于显著性的F值，那么P则小于该显著性的概率，例如在例子中，FF（0.05）,那么P0.05,说明处理间差异显著；或直接看表中的显著性，通过显著性下结论。

拓展知识：

试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。

方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据试验指标的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。

在方差分析中，我们将要考察的对象的某种特征称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素可分为两类，一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。

下面所讨论的因素都是指可控制因素。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。如果在一项试验中只有一个因素在改变，则称为单因素试验；如果多于一个因素在改变，则称为多因素试验。

因素常用大写字母A，B，C，…来表示，因素A的水平用??来表示，下面对单因素试验进行讨论

参考资料：

单因素方差分析_百度百科

统计学中ss是什么意思

SS即离差平方和，各项与平均项之差的平方的总和。定义是设x是一个随机变量，令η=x-Ex, 则称η为x的离差，它反映了x与其数学期望Ex的偏离程度。

根据数学期望的性质，离差的数学期望总是等于0，没有实用价值

通常用随机变量x离差的平方的数学期望来描述随机变量x的分布的分散程度，并把其称为x的方差，记作Dx

总体方差D（x）=SS/n，样本方差D（x）=SS（n-1）。

扩展资料

方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：

1、实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

2、随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。

总偏差平方和SSt=SSb+SSw。

组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw=n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。

另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSbMSw(远远大于)。

MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。

参考资料来源：百度百科-方差分析

参考资料来源：百度百科-离差平方和

求大神指教含义，这是单因素方差分析

差异源 SS df MS F P-value F crit

组间 0.102182 1 0.102182 258.4692 8.75E-05 7.708647

组内 0.001581 4 0.000395

总计 0.103763 5 　 　 　 　

只要用F值和F crit值比较就行了，F＞F crit说明差异是由因素引起的机率很高，若相反则说明差异由误差引起的机率很高。

本题F=258.4692＞F crit=7.708647，说明各处理间差异显著，即处理间的差异是由试验因素引起的。

统计学中SS表示什么

在统计学中，平方和所在列的三个数值分别为回归平方和、残差平方和及总体平方和。三者的关系是：总平方和等于回归误差平方和加残差平方和。

残差平方和：为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少，统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称为残差，把每个残差平方之后加起来称为残差平方和，它表示随机误差的效应。总平方和：各因素效应平方和、因素间交互效应平方和以及误差效应平方和的总和，称为总偏差平方和。它表征了观测数据总的波动程度。回归平方和：回归平方和，是反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平