单向方差分析(单向方差分析加作图)的例子

介绍

在之前的推文中，我们介绍了origin如何描述数据和分析正态性。那么对于通常的统计方法——单因素方差分析来说，数据的正态分析是首选，我们可以在正态之后再用单因素方差分析进行分析。

软件

产地2019b

图形介绍

基于的数据正态性检测

1.打开origin软件，输入数据。

2.正规性检验

3.结果显示数据正常。

单因素方差分析

1.选择数据并选择单因素方差分析。

2.设置数据。如果是竖排输入，选择原文；水平键入并选择索引。

3.选择第一种统计方法进行均值比较(Origin选择了几种统计方法，差别不大，选择第一种)

4.方差齐性检验，就选第一种方法。

5.你可以选择一个或者两个都选。

6.看看最后的结果，包括描述性统计结果，可以用来制图。

7.总体方差P小于0.05，说明四组数据中至少有两组的平均值存在显著差异。

8.均值比较部分，如第一行，模型对照，Sig为1，表示模型与对照有显著差异，概率小于0.05；例如，在最后一行中，与药物2和药物1相比，Sig为0，这意味着药物2和药物1之间没有显著差异，P值为0.99713，大于0.05。

9.这里的方差齐性，概率是0.71288，大于0.05。认为四组数据的方差无显著差异。(如果方差不均匀，则需要进行非参数检验。如果自己的数据不正常或者方差不均匀，或者重新筛选数据，符合正面信息资源的网络状态和方差同质性。或者直接使用非参数检验进行分析)。

10.然后最后用均值加减的标准差进行作图，可以用文字工具标注符号。一般模型和对照用#，药物组和模型用*。

11.你的也可以用符号来标记显著性，但是这个好像不太管用。

12.怎么样，今天的教程学会了吗？