완전 내포 분산 분석 모형의 모든 요인은 변량입니다. 결과적으로 통계적으로 유의한 요인은 요인이 반응의 변동량에 기여한다는 것을 나타냅니다.
출처 | DF | SS | MS | F | P |
---|---|---|---|---|---|
공장 | 3 | 731.5156 | 243.8385 | 5.854 | 0.011 |
조작자 | 12 | 499.8125 | 41.6510 | 1.303 | 0.248 |
교대조 | 48 | 1534.9167 | 31.9774 | 2.578 | 0.000 |
배치 | 128 | 1588.0000 | 12.4062 | ||
총계 | 191 | 4354.2448 |
이 결과에서 분산 분석 표는 공장과 교대조가 0.05 수준에서 통계적으로 유의하다는 것을 나타냅니다. 조작자 효과는 0.05 수준에서 통계적으로 유의하지 않습니다. 모형의 효과가 모든 자유도를 사용하므로 다른 배치의 통계적 유의성을 검정하기 위한 자유도가 남지 않습니다.
연구에서 각 랜덤 항으로 인한 변동량을 확인하려면 분산 성분을 조사합니다. 값이 높을수록 해당 항으로 인한 반응의 변동성이 크다는 것을 나타냅니다.
출처 | 분산 성분 | 총계의 % | 표준 편차 |
---|---|---|---|
공장 | 4.212 | 17.59 | 2.052 |
조작자 | 0.806 | 3.37 | 0.898 |
교대조 | 6.524 | 27.24 | 2.554 |
배치 | 12.406 | 51.80 | 3.522 |
총계 | 23.948 | 4.894 |
이 결과에서 분산 성분 추정치는 배치, 교대조 및 공장이 총 변동성 중 각각 52%, 27% 및 18%를 기여하고 있다는 것을 나타냅니다.