某汽车部件供应商想评估他们提供的门锁的可使用性和质量。这些锁是三家工厂使用两种不同的方法制造的。生产经理想要确定生产方法和工厂是否会影响最终的产品。生产经理收集了每家工厂使用每种方法生产的锁的数据。
这位经理收集了锁样本的质量和可使用性数据。为了同时评估方法和工厂对两个响应变量的影响,经理进行了一般多元方差分析。经理决定使用显著水平 0.10 来决定要详细研究的影响。
自由度 | |||||
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标准 | 检验统计量 | F | 分子 | 分母 | P |
Wilks' | 0.63099 | 16.082 | 2 | 55 | 0.000 |
Lawley-Hotelling | 0.58482 | 16.082 | 2 | 55 | 0.000 |
Pillai's | 0.36901 | 16.082 | 2 | 55 | 0.000 |
Roy's | 0.58482 |
自由度 | |||||
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标准 | 检验统计量 | F | 分子 | 分母 | P |
Wilks' | 0.89178 | 1.621 | 4 | 110 | 0.174 |
Lawley-Hotelling | 0.11972 | 1.616 | 4 | 108 | 0.175 |
Pillai's | 0.10967 | 1.625 | 4 | 112 | 0.173 |
Roy's | 0.10400 |
自由度 | |||||
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标准 | 检验统计量 | F | 分子 | 分母 | P |
Wilks' | 0.85826 | 2.184 | 4 | 110 | 0.075 |
Lawley-Hotelling | 0.16439 | 2.219 | 4 | 108 | 0.072 |
Pillai's | 0.14239 | 2.146 | 4 | 112 | 0.080 |
Roy's | 0.15966 |