CV Data

第 2 步：收集据。每个组应独立且具有相似的样本量。 步骤3：计算每组的平均值和方差 使用您收集的数据计算每个组的平均值和方差。 步骤 4：计算总体平均值和方差 通过取每组的均值和方差的平均值来计算总体的均值和方差。 步骤 5：计算组间平方和 (SSB) 使用以下公式计算组间平方和 (SSB)： SSB = Σni (x̄i – x̄)^2 其中 ni 是第 i 组的样本大小，x̄i 是第 i 组的平均值，x̄ 是总体平均值。


步骤 6：计算组内平方和 (SSW) 使用以下公式计算组内 洪都拉斯电话区号 平方和 (SSW)： SSW = ΣΣ(xi – x̄i)^2 其中 xi 是第 j 组中的第 i 个观测值，x̄i 是第 j 组的平均值，j 的范围从 1 到 k 组。 步骤 7：计算 F 统计量 通过将组间方差 (SSB) 除以组内方差 (SSW) 来计算 F 统计量： F = (SSB / (k – 1)) / (SSW / (n – k)) 其中，k 是组数，n 是总样本大小。




步骤 8：确定 F 和 p 值的临界值 根据所需的显著性水平和自由度确定 F 的临界值和相应的 p 值。 步骤 9：将计算出的 F 统计量与 F 的临界值进行比较 如果计算出的 F 统计量大于 F 的临界值，则拒绝原假设，并得出结论，即至少有两组的平均值之间存在显著差异。如果计算出的 F 统计量小于或等于 F 的临界值，则无法拒绝原假设，并得出结论，即各组的平均值之间没有显著差异。 第十步：事后分析（如有必要） 如果拒绝零假设，则进行事后分析以确定哪些组之间存在显著差异。