雙差分析方法

1. 什麼叫雙向方差分析

分析方法
根據資料設計類型的不同，有以下兩種方差分析的方法：
1、對成組設計的多個樣本均值比較，應採用完全隨機設計的方差分析，即單因素方差分析。
2、對隨機區組設計的多個樣本均值比較，應採用配伍組設計的方差分析，即兩因素方差分析。
兩類方差異同
兩類方差分析的異同：
兩類方差分析的基本步驟相同，只是變異的分解方式不同，對成組設計的資料，總變異分解為組內變異和組間變異（隨機誤差），即：SS總=SS組間+SS組內，而對配伍組設計的資料，總變異除了分解為處理組變異和隨機誤差外還包括配伍組變異，即：SS總=SS處理+SS配伍+SS誤差。
基本步驟
整個方差分析的基本步驟如下：
1、建立檢驗假設；
H0：多個樣本總體均值相等；
H1：多個樣本總體均值不相等或不全等。
檢驗水準為0.05。
2、計算檢驗統計量F值；
3、確定P值並作出推斷結果。

參考資料：http://ke..com/view/786804.htm

2. spss雙重方差分析怎麼找出最優組合

spss雙重方差分析怎麼找出最優組合，操作方法如下。

設備：聯想電腦

系統：win8

軟體：SPSS 13.0

1、首先在電腦中打開SPSS 13.0軟體，點擊左下角相應位置，如下圖所示。

3. 雙因素方差分析步驟

雙因素方差分析（Two-way ANOVA）有兩種類型：一個是無交互作用的雙因素方差分析，另一個是有交互作用的雙因素方差分析，它假定因素A和因素B的結合會產生出一種新的效應。
雙因素方差分析（Double factor variance analysis) 有兩種類型：一個是無交互作用的雙因素方差分析，它假定因素A和因素B的效應之間是相互獨立的，不存在相互關系；另一個是有交互作用的雙因素方差分析，它假定因素A和因素B的結合會產生出一種新的效應。例如，若假定不同地區的消費者對某種品牌有與其他地區消費者不同的特殊偏愛，這就是兩個因素結合後產生的新效應，屬於有交互作用的背景；否則，就是無交互作用的背景。這里介紹無交互作用的雙因素方差分析
雙因素方差分析的基本思想：通過分析研究中不同來源的變異對總變異的貢獻大小，從而確定可控因素對研究結果影響力的大小。

下面用一個簡單的例子來說明雙因素方差分析的基本思想：

如某克山病區測得11例克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/L）如下：

問該地克山病患者與健康人的血磷值是否不同？

患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11

健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87

從以上資料可以看出，24個患者與健康人的血磷值各不相同，如果用離均差平方和（SS）描述其圍繞總均數的變異情況，則總變異有以下兩個來源：

組內變異，即由於隨機誤差的原因使得各組內部的血磷值各不相等；

組間變異，即由於克山病的影響使得患者與健康人組的血磷值均數大小不等。

而且：SS總=SS組間+SS組內 v總=v組間+v組內，如果用均方（即自由度v去除離均差平方和的商）代替離均差平方和以消除各組樣本數不同的影響，則方差分析就是用組內均方去除組間均方的商（即F值）與1相比較，若F值接近1，則說明各組均數間的差異沒有統計學意義，若F值遠大於1，則說明各組均數間的差異有統計學意義。實際應用中檢驗假設成立條件下F值大於特定值的概率可通過查閱F界值表（方差分析用）獲得。
因素A位於列的位置，共有r個水平，表示第j種水平的樣本平均數；
因素B位於行的位置，共有k個水平，表示第I種水平的樣本平均數。
x為樣本總平均數
樣本容量為 n = r x k 。
每一個觀察值xij是由因素A的r個水平和因素B的k個水平所組成的總體中抽取的樣本容量為1的獨立隨機樣本。
在進行雙因素方差分析時，假定在個總體中，每一個總體都服從正態分布，而且有相同的方差。
在實際問題的研究中，有時需要考慮兩個因素對實驗結果的影響。例如飲料銷售，除了關心飲料品牌之外，我們還想了解銷售地區是否影響銷售量，如果在不同的地區，銷售量存在顯著的差異，就需要分析原因。採用不同的銷售策略， 使該飲料品牌在市場佔有率高的地區繼續深入人心，保持領先地位；在市場佔有率低的地區，進一步擴大宣傳，讓更多的消費者了解、接受該產品。若 把飲料的品牌看作影響銷售量的因素A，飲料的銷售地區則是影響因素B。對因素A和因素B同時進行分析，就屬於雙因素方差分析的內容， 雙因素方差分析是對影響因素進行檢驗，究竟是一個因素在起作用，還是兩個因素都起作用，或是兩個因素的影響都不顯著[2]。

雙因素方差分析的前提假定：采樣地隨機性，樣本的獨立性，分布的正態性，殘差方差的一致性。

雙因素方差分析的方法多種多樣，比如EXCEL，matlab，spss等等；具體實現以及實現後的表達的意思還需要大家共同來完成。

4. 高考中利用雙分值差比較法選報志願具體是怎樣的

「雙分值差比較法」是指某高校某年錄取平均分減去省(市、區)招辦劃定的某一批次錄取最低投檔控制線之間的差值(差值I)，與考生本人當年高考成績減去當
年省(市、區)招辦劃定的某一批次錄取最低投檔控制線之間的差值(差值II)，以兩者差值相比較並綜合其他信息，分析判斷作為填報志願依據的方法。

例如：
河南省招辦已公布的數據包括各年度的普通高校招生最低控制分數線、本科一批報考統計、本科一批錄取統計(含2009~2011年河南省普通高校招生本科一批錄取情況統計表、2009~2011年河南省普通高校招生本科一批分專業錄取情況統計表)，從官方網站上也可以查詢到考生分數段統計，分數段的公布無疑間接地公布了考生分數在全省的排位情況。
在這些數據中，對考生填報志願比較有參考意義的是最低控制分數線、某一批次錄取統計中某所高校錄取分數統計中的平均分和專業錄取情況統計表中的平均分，正確科學運用修正後的「雙分值差比較法」分析判斷填報高校和專業志願是比較可行的。
「雙分值差比較法」是指某高校某年錄取平均分減去省(市、區)招辦劃定的某一批次錄取最低投檔控制線之間的差值(差值I)，與考生本人當年高考成績減去當年省(市、區)招辦劃定的某一批次錄取最低投檔控制線之間的差值(差值II)，以兩者差值相比較並綜合其他信息，分析判斷作為填報志願依據的方法。

「填報高校志願時，考生還要關注某所高校招生計劃數的變化，如果計劃基數不大，幾個計劃數的增加或減少，不必在意，如果計劃基數較大，計劃數增加或減少達10%左右，就要引起注意，分析時要參考這個因素做出合理的判斷。」苗振青認為，同樣，考生在填報專業志願時，也可以根據專業錄取情況統計表中的平均分數據，運用「雙分值差比較法」進行分析。
在填報專業志願時，考生一定要對選擇的高校錄取原則進行了解，如果選擇的高校設定有專業級差錄取原則，那麼填報時最好把第一專業志願，選擇為專業錄取平均分與考生文化成績最匹配的那個專業進行填報，第二專業志願可以依照選擇高校所設定的級差分，用高考成績減去級差分，在專業錄取平均分附近，被這個專業錄取的可能性就較大，第三至第五專業志願的計算類此。
由於專業級差的特性，就決定了考生在填報專業志願時要依據高考成績與專業錄取平均分相匹配、專業梯度由高到低，兼顧個人興趣、愛好的原則來把握。
專業填報時考生還要對專業的培養定位、目標、主幹課程和就業領域進行解讀，要了解專業「學什麼、做什麼」，減少志願填報的盲目性。

5. 雙重差異分析要有效必須有什麼假設條件

沒有。
雙重差分方法（簡稱無空格DID無空格方法）在公共政策評估中的應用越來越廣泛，該方法雖然形式簡單，但在應用時需要滿足比較嚴格的條件，一般情況下對公共政策評估的研究中這些條件無法完全滿足。本文在已有理論和相關研究文獻的基礎上，系統地介紹了經典雙重差分法的思想和原理，並以模型的假設條件為線索，從違背平行趨勢假設，SUTVA無空格假設和非線性模型三個方面對該方法研究進展及其在公共政策評估中的應用進行了論述，最後，在統一框架下比較了該方法同其他政策評估方法的差異性。旨在為研究者使用無空格DID無空格方法科學准確地評估公共政策效果提供參考。

6. 雙重差分法的原理是什麼 如何應用

雙重分析法是政策分析和工程評估中廣為使用的、用於估計一項政策或工程作用對象所帶來的凈影響的一種計量經濟的方法。基本思路是將調查樣本分為兩組：一組為參加項目組，即作用組;一組為未參加項目組，即對照組。根據作用和對照組在政策或工程實施前後相關信息，可計算作用組在政策或工程實施前後某個指標的變化量，同時計算對照組在政策或工程實施前後同一指標的變化量，然後計算上敘兩個變數的差值，這樣就可反映政策或工程對作用組的凈影響。
再不行可找點相關論文來看看。

7. spss雙因素方差如何分析

多因素方差分析，用於研究一個因變數是否受到多個自變數（也稱為因素）的影響，它檢驗多個因素取值水平的不同組合之間，因變數的均值之間是否存在顯著的差異。

多因素方差分析既可以分析單個因素的作用（主效應），也可以分析因素之間的交互作用（交互效應），還可以進行協方差分析，以及各個因素變數與協變數的交互作用。

根據觀測變數（即因變數）的數目，可以把多因素方差分析分為：單變數多因素方差分析（也叫一元多因素方差分析）與多變數多因素方差分析（即多元多因素方差分析）。

本文將重點講述一元多因素方差分析，下篇文章將詳細講述多元多因素方差分析。

一元多因素方差分析：只有一個因變數，考察多個自變數對該因變數的影響。例如：分析不同品種、不同施肥量對農作物產量的影響時，可將農作物產量作為觀測變數，品種和施肥量作為控制變數。

利用多因素方差分析方法，研究不同品種、不同施肥量是如何影響農作物產量的，並進一步研究哪種品種與哪種水平的施肥量是提高農作物產量的最優組合。

分析原理。

通過計算F統計量，進行F檢驗。F統計量是平均組間平方和與平均組內平方和的比。