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変量効果分散ANOVAの総分散がデータの総分散と等しくないのはなぜですか？

こんにちは

私は直感的な方法で誰かが私にこれを説明できることを願っています。

すべてのデータ（添付表の最後の列）の合計分散が変量効果ANOVA（添付表のスクリプト）からの合計分散と等しくないのはなぜですか？

この違いはどういう意味ですか？

Jesper

理由：変量分散ANOVAに対する総分散が、データの総分散と等しくないのはなぜですか。少なくとも多少は手助けをしてうれしい。私は実際には説明が難しいと思います
その言葉だけ。いくつかのデータをライブで視覚化することは助けになるでしょう。
同様に手助けをするために近くの誰か。よろしく！
理由：変量分散ANOVAに対する総分散が、データの総分散と等しくないのはなぜですか。お返事ありがとうございます。私はまだ私が完全に理解しているかどうか確信が持てません、しかし少なくとも私はそれがすべての人にとって基本的な知識ではないことを確認します私:smiling_face_with_smiling_eyes:理由：変量分散ANOVAに対する総分散が、データの総分散と等しくないのはなぜですか。PS、ANOVAモデルの合計が（サンプル配布プラットフォームからの）標本全体の標準偏差と等しくないのは、標本全体の標準偏差がグループ化の原因になっていないため、推定値が異なるからです。。

また、他の誰かが別の考えを持っていますか？ありがとうございます。
理由：変量分散ANOVAに対する総分散が、データの総分散と等しくないのはなぜですか。あなたの分析を詳細に見る機会がなかったので、知りません
確かに。しかし、あなたのデータのバランスが取れていない場合（各グループで異なる数）
デフォルトのREMLメソッドが使用されているため、ANOVAモデルのコンポーネントは常にそうとは限りません。
ANOVAモデルの合計に追加します。その理由に関する理論をすぐに思い出さないでください。
おそらくSAS / JMPの誰かがこれに追加することができますか？

理由：変量分散ANOVAに対する総分散が、データの総分散と等しくないのはなぜですか。

お返事ありがとうございます。

私があなたが書いたものを理解する方法は、「純粋な」全体の標準偏差とランダム効果ANOVAからの合計の標準偏差の仮定が異なるということです。しかし、なぜそれらが異なる結果をもたらすのか、私はまだよく理解していません。

分散分析では、特定のデータグループが異なる母集団から派生している可能性があるという事実を考慮していることがわかります。しかし、私の理解するところでは、分散分析では、変動の合計を、実行内および実行間などの要素に分解しようとしています。これらが私の例のようにANOVAの唯一の要因である場合、なぜラン内およびラン間の分散が合計分散に合わないのでしょうか。

私は両方のタイプの全分散の背後にある数学を理解しています。私が理解しようとしているのは、それらの現実世界の意味、あるいは異なる価値を説明する意味の違いです。

私はその答えをかなり探しましたが、すべての分散成分ではなく、さまざまな分散成分をどのように計算して解釈するかということだけを見つけることができます。

あなたが2つの合計の分散を破ってピースを元に戻すと、あなたが始めたものよりも大きい合計の分散になってしまうようです。どうして？

Jesper

理由：変量分散ANOVAに対する総分散が、データの総分散と等しくないのはなぜですか。すべてのデータの分散（および標準偏差）は、すべての結果が1つの母集団からの独立したランダムな結果であると仮定しています。変量効果モデルを使用している場合は、同じSIRINDEXグループの結果が他のグループの結果よりも似ている可能性があります。別の言い方をすれば、各SIRINDEXグループは異なる平均を持つ異なる母集団であるかもしれません。変量効果ANOVAの総分散は、グループの平均差を考慮に入れて、分散を効果的に「調整」します。特に、変量効果分散分析は、グループ内およびグループ分散間で別々に計算し、それらを合計します。（ANOVAによるランダム効果は、各グループが母集団の分散内で同じ/類似していると仮定しています）。

l良い参考文献を手元に持っていないでください、しかし、ANOVAに関する何かがあなたがこれについてもっと学ぶことができるところになるでしょう。