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方差分量<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

大家好，

我正在分析一些质量控制任务的数据。 我有一些生产的 3 批次。 从这 3 批中的每一批中，我都有 13 个样品。 每个样本都是 0 到 1 之间的实数，但我不确定 1 是可能的上限。 每个低于 0.42 的样本都是失败的。 我需要找到一种方法来分析它。 由于有 3 个批次，我假设“批次”是随机效应。 我认为我可以用方差分量来分析它，但我发现很难解释结果。

一些数字背景：以下是 3 个批次的平均值和标准差：0.537 (0.055)、0.656 (0.129) 和 0.514 (0.041)。

现在，我通过“变异量规”模块（jmp 11）运行方差分量，得到：

成分	无功分量	％ 全部的	sqrt（变量分量）
批	0.0053	42.6	0.0729
之内	0.0071	57.4	0.084
全部的	0.012	100	0.111

我对如何解释这一点感到困惑，因为所有观测值的总 SD 为 0.103，而总分量的 sqrt（var 分量）为 0.111。 这两者有什么区别？

另外我得到了这个方差分析表：

来源	DF	SS	多发性硬化症
批	2	0.153	0.0763
之内	36	0.257	0.00716
全部的	38	0.410	0.01

该表如何添加到方差分量一中？

最后一个问题，JMP 中是否有一种方法可以显示最小值超过 0.42，我的意思是，不仅显示点估计，还可以显示最小值的一些区间估计？ 我只是想，也许如果我发现超过 0.42 的概率（根据批次影响进行调整）。

谢谢 ！

回复：方差分量

在第一个表中，报告是基于线性模型的方差分量估计，其中批次是随机效应。 标准差不能相加得到总标准差。 回想一下 sqrt(a) + sqrt(b) 不等于 sqrt(a + b)。 您必须添加方差，然后求平方根以获得总标准差。 这可能与样本标准差不匹配，因为它是基于线性模型的估计，但如果模型是一个好的模型，它应该接近。

 

方差分析表正在进行方差分析，假设批次是固定效应。