用于检验三个或多个总体均值之间的统计学差异。
单因素方差分析
- 从打开的 JMP ®数据表中，选择“分析”>“用 X 拟合 Y” 。
- 从“选择列”中单击连续变量，然后单击“Y，响应” （连续变量带有蓝色三角形）。
- 单击分类变量，然后单击X，因子（分类变量以红色或绿色条形表示）。单击“确定” 。
将显示单因素方差分析输出窗口。
- 点击红色三角形，然后选择“均值/方差分析” 。
报告新增内容包括：
- 图中添加了平均值菱形（95% 置信区间）。
- 拟合度总结。
- 方差分析（Anova）表。
- 单因素方差分析的均值，包含每个均值的汇总统计量和置信区间（基于标准误差的合并估计）。
Companies.jmp (Help > Sample Data Folder)Companies.jmp（帮助 > 示例数据文件夹）
• 零假设是总体均值之间没有差异（即，所有均值都相等）。
• Prob > F 是整个模型检验的 p 值。由于 Prob > F 小于 0.05，因此拒绝均值相等的原假设。结论是至少有两个均值存在差异。
• 为了确定哪些均值不同，可以使用事后多重比较技术。
注：默认置信水平为 95%（即显著性水平为 0.05）。选择红色三角形下的“设置 α 水平”进行更改。
也可以假设方差不相等进行分析。选择红色三角形下的“方差不相等”选项即可执行分析。
多重比较程序
从单因素分析输出窗口（如上所示）中，单击红色三角形，选择“比较均值” ，然后选择五种方法之一。
每对数据均已选择学生t检验。这将生成比较圆圈（如图所示）以及统计输出（未显示）。点击圆圈即可查看均值，以检验配对差异。
• 选定的均值将以粗体红色圆圈和变量标签显示。
• 与选定均值没有显著差异的均值将以未加粗的红色圆圈和变量标签显示。
• 与选定均值有显著差异的均值将以灰色圆圈和灰色斜体变量标签表示。
在这个例子中，大尺寸的平均值与小尺寸的平均值有显著差异，但与中尺寸的平均值没有显著差异。
访问JMP Help中的基本分析 > 单向分析，了解更多信息。
