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為什麼隨機效應ANOVA的總方差不等於數據的總方差？

你好

我希望有人能以直觀的方式向我解釋這一點。

為什麼所有數據的總方差（附表中的最後一列）不等於隨機效應ANOVA（附表中的腳本）的總方差？

這種差異意味著什麼？

加斯帕

Re：為什麼隨機效應ANOVA的總方差不等於dat的總方差很高興幫助，至少有點。我實際上發現很難解釋
只是單詞。實時可視化一些數據會有所幫助，所以也許你可以找到
附近的人也可以提供幫助。問候！
Re：為什麼隨機效應ANOVA的總方差不等於dat的總方差謝謝您的回复。我仍然不確定我是否完全明白，但至少我確信除了我之外，這對每個人來說都不是基本知識:smiling_face_with_smiling_eyes:Re：為什麼隨機效應ANOVA的總方差不等於dat的總方差PS。，至於為什麼ANOVA模型總數不等於整體樣本標準偏差（比如來自分佈平台），我最好的想法是整體樣本標準偏差不考慮分組，因此估計不同的東西。

再一次，其他人有另一種想法嗎？謝謝！
Re：為什麼隨機效應ANOVA的總方差不等於dat的總方差沒有機會仔細查看你的分析，所以不知道
當然。但是，如果您的數據不平衡（每組中的數字不同）和
使用默認的REML方法ANOVA模型組件並不總是如此
添加到ANOVA模型總計。不要忘記關於原因的理論。
也許來自SAS / JMP的人可以加入這個？

Re：為什麼隨機效應ANOVA的總方差不等於dat的總方差

謝謝您的回复。

我理解你所寫的方式是“純”總標準偏差的假設和隨機效應ANOVA的總標準差是不同的。但是，我仍然不太明白他們為什麼會產生不同的結果。

我知道ANOVA考慮到某些數據組可能來自不同人群的事實。但我的理解是，ANOVA試圖將總變異分解為來自例如運行中和運行之間的組件。如果這些是您ANOVA中的唯一因素（如我的例子中），為什麼內部和運行間差異不能總計到總方差？

我理解兩種類型的總方差背後的數學。我想要了解的是那些現實世界的意義 - 或者解釋不同價值觀的意義差異。

我已經搜索了很多答案，但所有人都可以找到如何計算和解釋不同的方差分量 - 而不是總方差。

在我看來，如果你打破兩個方面的總方差並將這些方塊重新組合在一起，那麼你最終會得到比你開始時更大的總方差。為什麼？

加斯帕

Re：為什麼隨機效應ANOVA的總方差不等於dat的總方差所有數據的方差（和標準偏差）假設所有結果都是來自一個群體的獨立隨機結果。如果您有隨機效應模型，則相同SIRINDEX組中的結果可能與另一組中的結果更相似。或者，換句話說，每個SIRINDEX組可能是具有不同均值的不同人群。隨機效應ANOVA的總方差考慮了組平均差異並有效地“調整”方差。特別是，隨機效應ANOVA計算組內和組間差異，然後將它們相加。（隨機效應ANOVA確實假設每個群體在群體方差中具有相同/相似性。）

l手邊沒有好的參考，但是你可以在ANOVA上了解更多相關信息。