1、方差分析概念 1.方差分析 2.控制因素和随机因素 3.单因素方差分析与双因素方差分析居民的可居民的可支配收入支配收入技术含量技术含量质量质量性能性能品牌品牌价格价格广告宣传广告宣传销售策略销售策略售后服务售后服务国家的货币政策国家的货币政策财政和税收政策财政和税收政策就业水平就业水平社会保障水平社会保障水平收入的分配情况收入的分配情况人们对未来的收入预期和支出预期人们对未来的收入预期和支出预期固定资产投资水平固定资产投资水平方差分析概念 方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）就是分析、推断各种因素状态对所关心变量影响的统计分析方法，主要目的是通过对方差的比较来检
2、验多个总体均值之间差异的显著性。方差分析概念因变量的取值变化受两类因素的影响：一类是需要考察的、可以人为控制的条件，称为控制因素或因子（factor），是待检验的对象；一类是人为很难控制的条件，主要指调查、观察或实验中存在的偶然性、随机性因素，称为随机因素。方差分析概念作为待检验对象的因素通常记为、等大写英语字母。因子所处的不同状态称为水平（level）或处理（treatment），通常记为（）、（）。方差分析概念 1.单因素方差分析：在方差分析中只涉及一个因素 2.双因素方差分析：在方差分析中只涉及两个因素 3.多因素方差分析：在方差分析中涉及多个因素单因素方差分析实例 【例】一家奶制品公司
3、为了研究不同的促销手段对产品销售额的影响，选择了一种袋装利乐枕纯牛奶在5种不同促销方式下进行销售，每种促销方式分别获得了12个月的销售额。该公司想了解的是这种袋装奶不同的促销方式是否对销售额有显著影响？单因素方差分析实例表 袋装利乐枕纯牛奶不同促销方式下的月销售额(万元)普通销售广告宣传有奖销售特价销售买一送一普通销售13.213.114.521.617.213.211.913.814.620.817.511.913.514.715.819.518.213.513.313.913.219.318.913.315.612.315.618.517.115.612.713.616.517.916.5
4、12.715.812.517.221.519.615.812.512.113.419.616.212.515.416.813.121.816.815.413.516.115.120.117.313.511.812.315.320.416.911.813.212.213.818.917.013.2无交互作用双因素方差分析实例 【例】企业订单的多少直接反映了企业生产的产品畅销程度，因此企业订单数目的增减是企业经营者所关心的。一家企业经营者为了研究产品的销售地区及外观设计对月订单数目的影响，记录了一月中不同外观设计的一种产品在不同地区的订单数据。以此为基础，该经营者想检验下这种产品的销售地区与外观设
5、计是否对订单的数量有所影响？无交互作用双因素方差分析实例表 不同外观设计的产品在不同地区的订单数(张)外观设计销售地区设计方案I设计方案II设计方案III北京700516720上海597450567深圳697357515西安543552560成都600302420兰州618389502有交互作用双因素方差分析实例 【例】西安市房地产开发商想要了解本市商品房各类户型及户型在各城区的销售情况，收集了房屋在今年前两个月的销售量数据。试分析城区、户型以及城区和户型的交互作用对房屋销售量的影响是否显著？有交互作用双因素方差分析实例 表 不同户型在不同城区的销售量(套)户型 城区四室两厅三室两厅两室两厅其他户型新城区6525216748671154859668碑林区4815215069150942555348莲湖区3975612814731457024184雁塔区157138896164194557其他城区21744951471454928408分析的目的在于考察城区、户型和城区与户型的交互作用的各个水平下对销售量有无显著的差异小结1.方差分析2.控制因素和随机因素3.单因素方差分析与双因素方差分析思考练习 数值型变量间的因果关系分析能否使用方差分析方法进行分析？若不能的话，你知道数值型变量间因果关系分析常用的是什么方法吗？
