双差分析方法

1. 什么叫双向方差分析

分析方法
根据资料设计类型的不同，有以下两种方差分析的方法：
1、对成组设计的多个样本均值比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。
2、对随机区组设计的多个样本均值比较，应采用配伍组设计的方差分析，即两因素方差分析。
两类方差异同
两类方差分析的异同：
两类方差分析的基本步骤相同，只是变异的分解方式不同，对成组设计的资料，总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差），即：SS总=SS组间+SS组内，而对配伍组设计的资料，总变异除了分解为处理组变异和随机误差外还包括配伍组变异，即：SS总=SS处理+SS配伍+SS误差。
基本步骤
整个方差分析的基本步骤如下：
1、建立检验假设；
H0：多个样本总体均值相等；
H1：多个样本总体均值不相等或不全等。
检验水准为0.05。
2、计算检验统计量F值；
3、确定P值并作出推断结果。

参考资料：http://ke..com/view/786804.htm

2. spss双重方差分析怎么找出最优组合

spss双重方差分析怎么找出最优组合，操作方法如下。

设备：联想电脑

系统：win8

软件：SPSS 13.0

1、首先在电脑中打开SPSS 13.0软件，点击左下角相应位置，如下图所示。

3. 双因素方差分析步骤

双因素方差分析（Two-way ANOVA）有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。
双因素方差分析（Double factor variance analysis) 有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景；否则，就是无交互作用的背景。这里介绍无交互作用的双因素方差分析
双因素方差分析的基本思想：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。

下面用一个简单的例子来说明双因素方差分析的基本思想：

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

问该地克山病患者与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

从以上资料可以看出，24个患者与健康人的血磷值各不相同，如果用离均差平方和（SS）描述其围绕总均数的变异情况，则总变异有以下两个来源：

组内变异，即由于随机误差的原因使得各组内部的血磷值各不相等；

组间变异，即由于克山病的影响使得患者与健康人组的血磷值均数大小不等。

而且：SS总=SS组间+SS组内 v总=v组间+v组内，如果用均方（即自由度v去除离均差平方和的商）代替离均差平方和以消除各组样本数不同的影响，则方差分析就是用组内均方去除组间均方的商（即F值）与1相比较，若F值接近1，则说明各组均数间的差异没有统计学意义，若F值远大于1，则说明各组均数间的差异有统计学意义。实际应用中检验假设成立条件下F值大于特定值的概率可通过查阅F界值表（方差分析用）获得。
因素A位于列的位置，共有r个水平，表示第j种水平的样本平均数；
因素B位于行的位置，共有k个水平，表示第I种水平的样本平均数。
x为样本总平均数
样本容量为 n = r x k 。
每一个观察值xij是由因素A的r个水平和因素B的k个水平所组成的总体中抽取的样本容量为1的独立随机样本。
在进行双因素方差分析时，假定在个总体中，每一个总体都服从正态分布，而且有相同的方差。
在实际问题的研究中，有时需要考虑两个因素对实验结果的影响。例如饮料销售，除了关心饮料品牌之外，我们还想了解销售地区是否影响销售量，如果在不同的地区，销售量存在显着的差异，就需要分析原因。采用不同的销售策略， 使该饮料品牌在市场占有率高的地区继续深入人心，保持领先地位；在市场占有率低的地区，进一步扩大宣传，让更多的消费者了解、接受该产品。若 把饮料的品牌看作影响销售量的因素A，饮料的销售地区则是影响因素B。对因素A和因素B同时进行分析，就属于双因素方差分析的内容， 双因素方差分析是对影响因素进行检验，究竟是一个因素在起作用，还是两个因素都起作用，或是两个因素的影响都不显着[2]。

双因素方差分析的前提假定：采样地随机性，样本的独立性，分布的正态性，残差方差的一致性。

双因素方差分析的方法多种多样，比如EXCEL，matlab，spss等等；具体实现以及实现后的表达的意思还需要大家共同来完成。

4. 高考中利用双分值差比较法选报志愿具体是怎样的

“双分值差比较法”是指某高校某年录取平均分减去省(市、区)招办划定的某一批次录取最低投档控制线之间的差值(差值I)，与考生本人当年高考成绩减去当
年省(市、区)招办划定的某一批次录取最低投档控制线之间的差值(差值II)，以两者差值相比较并综合其他信息，分析判断作为填报志愿依据的方法。

例如：
河南省招办已公布的数据包括各年度的普通高校招生最低控制分数线、本科一批报考统计、本科一批录取统计(含2009~2011年河南省普通高校招生本科一批录取情况统计表、2009~2011年河南省普通高校招生本科一批分专业录取情况统计表)，从官方网站上也可以查询到考生分数段统计，分数段的公布无疑间接地公布了考生分数在全省的排位情况。
在这些数据中，对考生填报志愿比较有参考意义的是最低控制分数线、某一批次录取统计中某所高校录取分数统计中的平均分和专业录取情况统计表中的平均分，正确科学运用修正后的“双分值差比较法”分析判断填报高校和专业志愿是比较可行的。
“双分值差比较法”是指某高校某年录取平均分减去省(市、区)招办划定的某一批次录取最低投档控制线之间的差值(差值I)，与考生本人当年高考成绩减去当年省(市、区)招办划定的某一批次录取最低投档控制线之间的差值(差值II)，以两者差值相比较并综合其他信息，分析判断作为填报志愿依据的方法。

“填报高校志愿时，考生还要关注某所高校招生计划数的变化，如果计划基数不大，几个计划数的增加或减少，不必在意，如果计划基数较大，计划数增加或减少达10%左右，就要引起注意，分析时要参考这个因素做出合理的判断。”苗振青认为，同样，考生在填报专业志愿时，也可以根据专业录取情况统计表中的平均分数据，运用“双分值差比较法”进行分析。
在填报专业志愿时，考生一定要对选择的高校录取原则进行了解，如果选择的高校设定有专业级差录取原则，那么填报时最好把第一专业志愿，选择为专业录取平均分与考生文化成绩最匹配的那个专业进行填报，第二专业志愿可以依照选择高校所设定的级差分，用高考成绩减去级差分，在专业录取平均分附近，被这个专业录取的可能性就较大，第三至第五专业志愿的计算类此。
由于专业级差的特性，就决定了考生在填报专业志愿时要依据高考成绩与专业录取平均分相匹配、专业梯度由高到低，兼顾个人兴趣、爱好的原则来把握。
专业填报时考生还要对专业的培养定位、目标、主干课程和就业领域进行解读，要了解专业“学什么、做什么”，减少志愿填报的盲目性。

5. 双重差异分析要有效必须有什么假设条件

没有。
双重差分方法（简称无空格DID无空格方法）在公共政策评估中的应用越来越广泛，该方法虽然形式简单，但在应用时需要满足比较严格的条件，一般情况下对公共政策评估的研究中这些条件无法完全满足。本文在已有理论和相关研究文献的基础上，系统地介绍了经典双重差分法的思想和原理，并以模型的假设条件为线索，从违背平行趋势假设，SUTVA无空格假设和非线性模型三个方面对该方法研究进展及其在公共政策评估中的应用进行了论述，最后，在统一框架下比较了该方法同其他政策评估方法的差异性。旨在为研究者使用无空格DID无空格方法科学准确地评估公共政策效果提供参考。

6. 双重差分法的原理是什么 如何应用

双重分析法是政策分析和工程评估中广为使用的、用于估计一项政策或工程作用对象所带来的净影响的一种计量经济的方法。基本思路是将调查样本分为两组：一组为参加项目组，即作用组;一组为未参加项目组，即对照组。根据作用和对照组在政策或工程实施前后相关信息，可计算作用组在政策或工程实施前后某个指标的变化量，同时计算对照组在政策或工程实施前后同一指标的变化量，然后计算上叙两个变量的差值，这样就可反映政策或工程对作用组的净影响。
再不行可找点相关论文来看看。

7. spss双因素方差如何分析

多因素方差分析，用于研究一个因变量是否受到多个自变量（也称为因素）的影响，它检验多个因素取值水平的不同组合之间，因变量的均值之间是否存在显着的差异。

多因素方差分析既可以分析单个因素的作用（主效应），也可以分析因素之间的交互作用（交互效应），还可以进行协方差分析，以及各个因素变量与协变量的交互作用。

根据观测变量（即因变量）的数目，可以把多因素方差分析分为：单变量多因素方差分析（也叫一元多因素方差分析）与多变量多因素方差分析（即多元多因素方差分析）。

本文将重点讲述一元多因素方差分析，下篇文章将详细讲述多元多因素方差分析。

一元多因素方差分析：只有一个因变量，考察多个自变量对该因变量的影响。例如：分析不同品种、不同施肥量对农作物产量的影响时，可将农作物产量作为观测变量，品种和施肥量作为控制变量。

利用多因素方差分析方法，研究不同品种、不同施肥量是如何影响农作物产量的，并进一步研究哪种品种与哪种水平的施肥量是提高农作物产量的最优组合。

分析原理。

通过计算F统计量，进行F检验。F统计量是平均组间平方和与平均组内平方和的比。