Transcript Lecture9

‫המחלקה לניהול תעשייתי‬
‫סמסטר א'‪ ,‬תשע"ב‬
‫רגרסיה לינארית‪ ,‬ניתוח שונות ותכנון‬
‫ניסויים סטטיסטיים‬
‫הרצאה ‪9‬‬
‫סוגיות בתכנון ניסויים‬
‫ניתוח שונות חד‪-‬כיווני‬
‫תכנון ניסויים‬
‫ניסוי הוא מחקר בו ניתן לשלוט בתנאי‬
‫הסביבה‪ .‬המטרה של הניסוי היא לבחון איך‬
‫התנאים הנשלטים (‪)input variables‬‬
‫משפיעים על מדדים או תוצרים חשובים‬
‫(‪.)response/output‬‬
‫מחקר תצפיתי‪ ,‬לעומת זאת‪ ,‬הוא מחקר בו‬
‫התנאים נוצרים באופן טבעי‪ ,‬מבלי שהחוקר‬
‫יכול לקבוע אותם‪.‬‬
‫‪2‬‬
‫דוגמה ‪ :1‬ניסוי קליני לטיפול בלויקמיה‬
‫מטרת הניסוי לשפר את ההישרדות של‬
‫ילדים הלוקים בלויקמיה (סרטן) לימפטית‬
‫חריפה‪.‬‬
‫הרופאים רוצים להשוות בין מספר משטרי‬
‫הטיפול שונים ולא יודעים איזה משטר עדיף‪.‬‬
‫הרופאים יקבעו לכל ילד את הטיפול שיקבל‬
‫וירצו בסוף הניסוי להשוות בין הטיפולים‪.‬‬
‫‪3‬‬
‫מספר סוגיות בתכנון הניסוי‬
‫• איך לקבוע מה יהיה הטיפול של כל ילד‪.‬‬
‫• איך לדאוג שקבוצות הטיפול יהיו "ברי‬
‫השוואה הוגנת"‪.‬‬
‫• איך כדאי למדוד את הצלחת הטיפולים‪.‬‬
‫• מהו גודל המדגם הדרוש לניסוי‪.‬‬
‫‪4‬‬
‫דוגמה ‪ :2‬מחקר תצפיתי בלויקמיה‬
‫מטרת המחקר הינה להעריך את החשיבות של‬
‫ספירת דם לבנה בעת אבחון כגורם תחזיתי אצל‬
‫ילדים הלוקים בלויקמיה‪ .‬מודדים לכל ילד את‬
‫ספירת הדם הלבנה בעת האבחון‪.‬‬
‫• אין אפשרות לקבוע את הספירה‪.‬‬
‫• כמו כן‪ ,‬יתכן שילדים שונים זה מזה בספירת דם‬
‫לבנה שונים גם במשתנים חשובים נוספים‪.‬‬
‫• סוגיות כמו אפיון טיפול מוצלח ובחירת גודל‬
‫המדגם נשארות פתוחות‪.‬‬
‫‪5‬‬
‫דוגמה ‪ :3‬ייצור אופטימלי של גלגלי שיניים‬
‫חברה לייצור משאיות מתלבטת איך לבצע טיפול‬
‫תרמי של גלגלי שיניים‪ .‬יש ויכוח על שיטה הנכונה‬
‫להכניס את הגלגלים לתנור החימום‪.‬‬
‫• שיטה א'‪ :‬לתלות את הגלגלים על המוטות‪.‬‬
‫• שיטה ב'‪ :‬להניח את הגלגלים אחד על שני‪.‬‬
‫שיטה א' זולה ונוחה יותר‪ .‬אך יש טענה ששיטה‬
‫ב' יכולה לשפר את הביצועים של הגלגלים‪.‬‬
‫בניסוי הפעילו את שתי השיטות והשוו את‬
‫הביצועים לפי מדד של עיוות הגלגל‬
‫‪.thrust face runout‬‬
‫‪6‬‬
‫מספר סוגיות בתכנון הניסוי‬
‫• איך לקבוע איזה גלגל מקבל איזה טיפול‪.‬‬
‫• מהו גודל המדגם הדרוש לניסוי‪.‬‬
‫‪7‬‬
‫מרכיבים אופייניים לניסוי‬
‫‪.1‬‬
‫‪.2‬‬
‫‪.3‬‬
‫‪8‬‬
‫יחידת הניסוי‪ .‬יחידות מאוד הומוגניות יכולות להדגיש‬
‫השפעות‪ .‬יחידות מגוונות יכולות לשפר את היכולת‬
‫להכללה מן הניסוי‪.‬‬
‫גורמים (‪ .)factors‬התנאים אותם נרצה לחקור‪ .‬כל גורם‬
‫יכול לבוא במספר רמות (יש צורך בלפחות ‪ .)2‬אם יש‬
‫מספר גורמים משפיעים בניסוי וכל גורם בעל מספר רמות‪,‬‬
‫הטיפולים (‪ )treatments‬הינם כל קומבינציות‬
‫האפשריות בין כל הרמות של כל הגורמים‪ .‬למשל‪ ,‬גורם ‪A‬‬
‫(גיל) בעל ‪ 3‬רמות וגורם ‪( B‬מין) בעל ‪ 2‬רמות‪ ,‬סה"כ ‪6‬‬
‫טיפולים‪ .‬בניסוים רבים טיפול אחד יהיה קבוצת ביקורת‪.‬‬
‫תוכנית הניסוי‪ .‬תוכנית שמפרטת איזה טיפול ניתן לכל‬
‫יחידת הניסוי‪ .‬חשוב לדאוג שלא יהיו הבדלים חשובים בין‬
‫הטיפול‪.‬‬
‫היחידות בכל קבוצת‬
‫‪12/06/2011‬‬
‫סיכום‬
‫מרכיבים אופייניים לניסוי ‪ -‬המשך‬
‫‪ .4‬בלוקים‪ .‬לפעמים ניתן לחלק את יחידות‬
‫הניסוי לקבוצות הומוגניות הנקראות בלוקים‪.‬‬
‫אם כן‪ ,‬ניתן לנצל את החלוקה הזאת לבניית‬
‫תוכנית הניסוי‪.‬‬
‫‪ .5‬הקצאה אקראית (‪ .)randomization‬שיטה‬
‫מקובלת לקבוע את תוכנית הניסוי‪ .‬הקצאה‬
‫אקראית מונעת מן החוקר להטות את תוכנית‬
‫הניסוי לטובת טיפול מסויים‪ .‬היא גם מבטיחה‬
‫שמשתנים נוספים יתחלקו באופן די שווה בין‬
‫קבוצות הטיפול‪.‬‬
‫‪9‬‬
‫מרכיבים אופייניים לניסוי ‪ -‬המשך‬
‫‪ .6‬סמיות‪ .‬סמיות גם מצמצמת אפשרויות‬
‫להטיה על ידי כך שיחידות הניסוי וחוקרים לא‬
‫יידעו מה היא קבוצת הטיפול של היחידה‪.‬‬
‫• סמיות בודדה‪ :‬יחידת הניסוי לא יודעת מה‬
‫הטיפול‪.‬‬
‫• סמיות כפולה‪ :‬בנוסף‪ ,‬גם חוקר המבצע את‬
‫הטיפול לא יודע מה הטיפול‪.‬‬
‫• סמיות משולשת‪ :‬בנוסף‪ ,‬גם חוקר המודד‬
‫את התוצרים לא יודע מה הטיפול‪.‬‬
‫‪10‬‬
‫השוואה בין ניסוי מתוכנן למחקר תצפיתי‬
‫ניסוי מתוכנן‬
‫‪ .1‬התערבות יזומה‪.‬‬
‫‪ .2‬שליטה בתנאים‪.‬‬
‫‪ .3‬צורך ליצור נתונים‪.‬‬
‫‪ .4‬בסיס מוצק להסקת‬
‫מסקנות‪.‬‬
‫‪ .5‬יכולת להסיק סיבה‪-‬‬
‫תוצאה‪.‬‬
‫‪11‬‬
‫מחקר תצפיתי‬
‫‪ .1‬צפייה פסיבית‪.‬‬
‫‪ .2‬תנאים שנוצרו בטבע‪.‬‬
‫‪ .3‬נתונים ממעקב שותף‪.‬‬
‫‪ .4‬בסיס חלש להסקת‬
‫מסקנות‪.‬‬
‫‪ .5‬חשש שמשתנים‬
‫מתערבים אחראים על‬
‫הקשרים‪.‬‬
‫דוגמה ‪ :4‬מציאת מלפפון בעל יבול גבוה‬
‫‪12‬‬
‫מספר סוגיות בתכנון הניסוי‬
‫• איך לחלק את השדה לחלקות‪.‬‬
‫• איך לקבוע איזה זן לזרוע בכל חלקה‪.‬‬
‫• איך לדאוג שהחלקות לכל זן יהיו "ברי‬
‫השוואה הוגנת"‪.‬‬
‫• מהו גודל המדגם הדרוש לניסוי‪.‬‬
‫‪13‬‬
‫דוגמה ‪ :5‬מציאת מדיום אופטימלי לגידול תאים‬
‫‪14‬‬
‫מספר סוגיות בתכנון הניסוי‬
‫• יש מספיק זמן לכמה סבבים של ניסויים‪.‬‬
‫איך כדאי לחלק את המאמץ בין הסבבים‬
‫השונים‪.‬‬
‫• איזה (וכמה) תוספים ניתן לכלול בניסוי‪.‬‬
‫• איזה הרכבים של תוספים כדאי להפעיל‬
‫ביחד‪.‬‬
‫‪15‬‬
‫דוגמה ‪ :6‬שיפור ההצלחה בביצוע ‪( IVF‬הפריה‬
‫חוץ גופית)‬
‫‪16‬‬
‫מספר סוגיות בתכנון הניסוי‬
‫• מהו גודל המדגם הדרוש‪.‬‬
‫• האם לבסס את גודל המדגם על מספר הנשים‪,‬‬
‫מספר מחזורי הריון או מספר עוברים מושתלים‪.‬‬
‫• האם יש הגיון להשוות את השיטה החדשה מול‬
‫שיעורי הצלחה שהתפרסמו במחקרים אחרים‪.‬‬
‫• האם יש בעיות אתיות לכלול את השיטות‬
‫הקיימות אם אכן הן פחות טובות מן השיטה‬
‫החדשה‪.‬‬
‫‪17‬‬
‫דוגמה ‪ :7‬חקירת חשיבה על בעיות הנדסה‬
‫‪18‬‬
‫מספר סוגיות בתכנון הניסוי‬
‫• איך לקבוע כמה פריטים מקבל כל נבדק‪.‬‬
‫• איך לקבוע כמה נבדקים לכלול‪.‬‬
‫• איך לקבוע את צורות המצולעים אולי צורת‬
‫המצולע מכניסה גורמים נוספים שעשויים‬
‫להשפיע על תוצאות הניסוי‪.‬‬
‫‪19‬‬
‫שלבים בתכנון הניסוי‬
‫‪.1‬‬
‫‪.2‬‬
‫‪.3‬‬
‫‪.4‬‬
‫‪.5‬‬
‫‪.6‬‬
‫‪.7‬‬
‫‪20‬‬
‫הכרת הבעיה והמטרה‪.‬‬
‫בחירת יחידות הניסוי‪ ,‬גורמים‪ ,‬רמות של גורמים (ומכאן ‪-‬‬
‫טיפולים)‪.‬‬
‫בחירת משתנים הנמדדים (‪.)response variables‬‬
‫קביעת תוכנית הניסוי – איזו יחידת ניסוי תקבל איזה‬
‫טיפול‪.‬‬
‫איסוף נתונים‪.‬‬
‫קביעת מספר החזרות‪.‬‬
‫ניתוח תוצאות‪.‬‬
‫התקדמות איטרטיבית‬
‫לשקול סבב של ניסויים במקום ניסוי אחד כוללני‪.‬‬
‫תכנון ניסוי‬
‫מטרה ואמצעים‬
‫הסקת מסקנות‬
‫ביצוע ניסוי‬
‫איסוף נתונים‬
‫ניתוח תוצאות‬
‫‪21‬‬
‫ניתוח שונות חד‪-‬כיוונית‬
‫‪The Completely Randomized‬‬
‫‪ Design‬ניסוי אקראי מלא‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫נבצע את הניסוי על מנת לבדוק השפעה של גורם‬
‫אחד על משתנה התלוי‬
‫נבדוק את גורם ב‪ k -‬רמות (טיפולים)‬
‫הנחה‪ :‬כל יחידות ניסוי הומוגניות‬
‫נחלק אקראית את יחידות הניסוי ל‪ k -‬קבוצות בגודל ‪n‬‬
‫נקצה טיפול לכל קבוצה באופן אקראי‬
‫‪22‬‬
‫ניתוח שונות חד כיווני – אפקטים קבועים‪:‬‬
‫דוגמה‬
‫‪23‬‬
‫דוגמה‪ :‬נתונים‬
‫‪24‬‬
‫ניתוח שונות חד כיווני – מודל‬
‫‪ -  j‬תוחלת טיפול ‪j‬‬
‫‪25‬‬
‫‪ j  j  ‬‬
‫קיימים סה"כ ‪ k‬קבוצות (טיפולים)‪ ,‬כאשר בכל‬
‫טיפול יש ‪ nj‬תצפיות‪.‬‬
‫ניתוח שונות חד כיווני – השערות‬
‫‪k  0‬‬
‫‪H 0 : 1   2   3 ‬‬
‫‪H1 : at least one  j  0‬‬
‫פירוש השערת אפס‪ :‬השפעה של כל טיפול (קבוצה) שווה ל‪ ,0-‬כלומר‬
‫אף טיפול לא משפיע על משתנה התלוי‪.‬‬
‫פירוש השערת אחד‪ :‬לפחות אחד מהטיפולים בעל השפעה מובהקת‪.‬‬
‫או בצורה שקולה‪:‬‬
‫‪k‬‬
‫‪H 0 : 1  2  3 ‬‬
‫)‪H1 : i   j for at least one pair (i,j‬‬
‫פירוש השערת אפס‪ :‬תוחלות של כל הטיפולים שוות‪.‬‬
‫פירוש השערת אחד‪ :‬קיים לפחות זוג אחד של טיפולים בעלי תוחלות‬
‫שונות‪.‬‬
‫‪26‬‬
‫הנחות המודל – אפקטים קבועים‬
‫צריך להתקיים תחת‬
‫השערת אפס‬
‫‪27‬‬
‫‪j‬‬
‫‪n y‬‬
‫‪j‬‬
‫‪ y‬‬
‫אומדי הפרמטרים‪:‬‬
‫‪ij‬‬
‫‪‬‬
‫‪j‬‬
‫‪N‬‬
‫‪j‬‬
‫‪i‬‬
‫‪N‬‬
‫‪ˆ  y ‬‬
‫‪ -‬אומד לתוחלת של כל המדגם‬
‫כאשר‪ - N  kn j :‬גודל המדגם (סה"כ מספר תצפיות)‬
‫‪n‬‬
‫‪y‬‬
‫‪ij‬‬
‫‪i 1‬‬
‫‪nj‬‬
‫‪ - ˆ j  y j ‬אומד לתוחלת של טיפול ‪j‬‬
‫‪ - ˆ j  y j  y‬אומד להשפעה של טיפול ‪j‬‬
‫‪2‬‬
‫‪‬‬
‫‪1‬‬
‫‪S‬‬
‫‪‬‬
‫‪j‬‬
‫‪j‬‬
‫‪ n‬‬
‫‪2‬‬
‫‪j‬‬
‫‪N k‬‬
‫כאשר‪:‬‬
‫‪j‬‬
‫‪ij  y‬‬
‫‪‬‬
‫‪2‬‬
‫‪‬‬
‫‪  y‬‬
‫‪i‬‬
‫‪N k‬‬
‫‪j‬‬
‫‪y‬‬
‫‪ y‬‬
‫‪ij‬‬
‫‪i‬‬
‫‪28‬‬
‫‪j‬‬
‫‪n j 1‬‬
‫‪S 2j ‬‬
‫‪ˆ2  SE2 ‬‬
‫ אומד לשונות‬‫של שגיאות‬
‫‪ -‬אומד לשונות של טיפול ‪j‬‬
‫דוגמה‪ :‬סטטיסטיקה תיאורית‬
‫‪S 2j‬‬
‫‪nj‬‬
‫‪j‬‬
‫‪N‬‬
‫‪29‬‬
‫‪y‬‬
‫‪y‬‬
‫טיפולים‪:‬‬
‫דוגמה‪ :‬אמידת הפרמטרים‬
‫‪N  25, k  5, n j  5‬‬
‫‪30‬‬
‫פירוק סכום הריבועים‬
SST    yij  y    yij  y j    n j  y j  y
2
j
2
j
i
i
j
SSW=SSE
SSB   n j  y j  y

j
SSW    yij  y
j
i
2
SSB
  n jˆ 2j
:‫ניתן לראות ש‬
j
   n
2
j

2
2
2

1
S

N

k
S



j
j

j
)Total( ‫ סכום ריבועים הכללי‬-SST
)Between( ‫ – סכום ריבועי ההפרשים בין הטיפולים‬SSB
)‫ גורמי רעש‬,‫ – סכום ריבועים בתוך הטיפולים (שגיאות‬SSW
)Within(
31
‫נוסחאות מקוצרות לחישוב סכומי הריבועים‬
‫‪2‬‬
‫‪T‬‬
‫‪SST  N ‬‬
‫‪2‬‬
‫‪B‬‬
‫‪SSB  N ‬‬
‫‪SSW  SST  SSB‬‬
‫כאשר‪:‬‬
‫‪ – N‬סה"כ מספר התצפיות‬
‫‪2‬‬
‫‪ -  T‬שונות (אוכלוסיה) של כל התצפיות‬
‫‪2‬‬
‫‪ -  B‬שונות (אוכלוסיה) של ממוצעי הטיפולים‬
‫הערה‪ :‬שונות אוכלוסיה מחשבים חלקי ‪( n‬במחשבון)‬
‫באקסל ניתן להשמש בפונקציה )(‪ VARP‬או ‪STDEVP^2‬‬
‫‪32‬‬
‫דוגמה‪ :‬חישוב סכומי הריבועים‬
‫טיפולים‬
‫אחוז כותנה‪/‬חזרות‬
‫‪1‬‬
‫‪2‬‬
‫‪3‬‬
‫‪4‬‬
‫‪5‬‬
‫ממוצעי טיפולים‬
‫‪15%‬‬
‫‪7‬‬
‫‪7‬‬
‫‪15‬‬
‫‪11‬‬
‫‪9‬‬
‫‪9.8‬‬
‫‪20%‬‬
‫‪12‬‬
‫‪17‬‬
‫‪12‬‬
‫‪18‬‬
‫‪18‬‬
‫‪15.4‬‬
‫‪25%‬‬
‫‪14‬‬
‫‪18‬‬
‫‪18‬‬
‫‪19‬‬
‫‪19‬‬
‫‪17.6‬‬
‫‪30%‬‬
‫‪19‬‬
‫‪25‬‬
‫‪22‬‬
‫‪19‬‬
‫‪23‬‬
‫‪21.6‬‬
‫‪35%‬‬
‫‪7‬‬
‫‪10‬‬
‫‪11‬‬
‫‪15‬‬
‫‪11‬‬
‫‪10.8‬‬
‫שונות בין הטיפולים‪ B2 =19.0304 :‬‬
‫שונות בין התצפיות‪ T2 =25.4784 :‬‬
‫‪ k  5‬מספר הטיפולים‬
‫‪ n j  n  5‬מספר תצפיות בכל טיפול‬
‫‪ N  5*5  25‬סה"כ מספר תצפיות במדגם‬
‫סכומי ריבועים‪:‬‬
‫‪SST  N  T2  25 25.4784  636.96‬‬
‫‪SSB  N  B2  25 19.0304  475.76‬‬
‫‪SSW  SST  SSB  636.96-475.76  161.2‬‬
‫‪33‬‬
‫‪j‬‬
‫‪y‬‬
‫ניתוח חד כיווני – בניית טבלת ניתוח שונות (טבלת ‪)ANOVA‬‬
‫‪ F P-Value‬קריטי‬
‫‪PH 0  Fk 1, N k  Fst ‬‬
‫‪Fk 1, N k ,‬‬
‫‪F‬‬
‫ססטיסטי‬
‫‪ MS=SS/df‬דרגות‬
‫חופש‬
‫(‪)df‬‬
‫‪ SS‬מקור‬
‫(‪)Source‬‬
‫‪k-1‬‬
‫‪ SSB‬בין‬
‫הטיפולים‬
‫‪Between‬‬
‫‪SSB‬‬
‫‪MSB‬‬
‫‪Fst ‬‬
‫‪k 1‬‬
‫‪MSW‬‬
‫‪SSW‬‬
‫‪N k‬‬
‫‪MSB ‬‬
‫‪MSW ‬‬
‫‪ SSW N-k‬בתוך‬
‫הטיפולים‬
‫‪Within‬‬
‫(שגיאות)‬
‫‪N-1‬‬
‫איזור דחייה‪:‬‬
‫‪ SST‬סה"כ ‪-‬‬
‫‪Total‬‬
‫‪Fst  Fk 1, N k ,‬‬
‫‪P  Value  ‬‬
‫תזכורת‪ :‬בטבלת ‪ ANOVA‬ערכים בשורה אחרונה (של סה"כ) מהווים‬
‫‪34‬סכום של ערכים בשורות שמעליה‪.‬‬
‫דוגמה‪ :‬טבלת ‪ANOVA‬‬
‫‪ F P-Value‬קריטי‬
‫‪0.0000‬‬
‫‪F(4,20,‬‬
‫‪0.05)=2.866‬‬
‫‪F‬‬
‫ססטיסטי‬
‫‪14.76‬‬
‫‪ SS‬מקור‬
‫(‪)Source‬‬
‫‪ MS=SS/‬דרגות‬
‫‪ df‬חופש‬
‫(‪)df‬‬
‫‪118.94‬‬
‫‪4‬‬
‫‪ 475.76‬טיפולים‬
‫(אחוזי‬
‫כותנה)‬
‫‪8.06‬‬
‫‪20‬‬
‫‪ 161.2‬שגיאות‬
‫‪24‬‬
‫‪ 636.96‬סה"כ‬
‫ערך סטטיסטי גדול מערך קריטי‪ ,‬לכן נדחה את השערת האפס‬
‫ונאמר שלפחות אחד מהטיפולים שונה מאחרים‪ .‬כלומר אחוז כותנה‬
‫משפיע של חוזק הבד‪.‬‬
‫‪35‬‬
‫דוגמה‪ :‬פלט אקסל‬
‫ממוצע‬
‫תצפיות‬
‫בכל טיפול‬
‫‪Anova: Single Factor‬‬
‫טיפולים‬
‫‪nj‬‬
‫‪SUMMARY‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪Groups‬‬
‫‪5Row 1‬‬
‫‪5Row 2‬‬
‫‪5Row 3‬‬
‫‪5Row 4‬‬
‫‪5Row 5‬‬
‫מקור‬
‫השונות‬
‫סכום‬
‫‪Variance Average Sum‬‬
‫‪11.2‬‬
‫‪9.8‬‬
‫‪49‬‬
‫‪9.8‬‬
‫‪15.4‬‬
‫‪77‬‬
‫‪4.3‬‬
‫‪17.6‬‬
‫‪88‬‬
‫‪6.8‬‬
‫‪21.6 108‬‬
‫‪8.2‬‬
‫‪10.8‬‬
‫‪54‬‬
‫סכומי‬
‫‪ ANOVA‬ריבועים‬
‫‪Source of‬‬
‫‪Variation‬‬
‫‪Between‬‬
‫‪4 475.76‬‬
‫בין הטיפולים‬
‫‪Groups‬‬
‫‪20 161.2Within Groups‬‬
‫‪SS‬‬
‫בתוך הטיפולים‬
‫סה"כ‬
‫‪36‬‬
‫שונות (מדגמית)‬
‫תצפיות בכל טיפול‬
‫‪24 636.96Total‬‬
‫דרגות‬
‫חופש‬
‫‪df‬‬
‫אומדים‬
‫לשונות‬
‫‪MS‬‬
‫‪ F‬סטטיסטי‬
‫‪F‬‬
‫‪P-value‬‬
‫‪ F‬קריטי‬
‫‪F crit‬‬
‫‪2.8660814 9.13E-06 14.75682 118.94‬‬
‫‪8.06‬‬
‫דוגמה ‪2‬‬
‫מכונות=‪k‬‬
‫אטמים=‪nj‬‬
‫‪37‬‬
‫דוגמה ‪ 2‬פתרון‬
‫אטמים‪/‬טיפולים‬
‫‪1‬‬
‫‪2‬‬
‫‪3‬‬
‫‪4‬‬
‫ממוצעי טיפולים‬
‫‪1‬‬
‫‪17.5‬‬
‫‪16.9‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪18.6‬‬
‫‪j‬‬
‫‪17.2 y‬‬
‫‪2‬‬
‫שונות בין הטיפולים ‪0.222431  B‬‬
‫‪2‬‬
‫שונות בין התצפיות ‪2.832431  T‬‬
‫‪24=N‬‬
‫‪6=k‬‬
‫‪4=nj‬‬
‫‪38‬‬
‫‪2‬‬
‫‪16.4‬‬
‫‪19.2‬‬
‫‪17.7‬‬
‫‪15.4‬‬
‫‪3‬‬
‫‪20.3‬‬
‫‪15.7‬‬
‫‪17.8‬‬
‫‪18.9‬‬
‫‪4‬‬
‫‪14.6‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪20.8‬‬
‫‪18.9‬‬
‫‪5‬‬
‫‪17.5‬‬
‫‪19.2‬‬
‫‪16.5‬‬
‫‪20.5‬‬
‫‪6‬‬
‫‪18.3‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪17.5‬‬
‫‪20.1‬‬
‫‪17.175‬‬
‫‪18.175‬‬
‫‪17.75‬‬
‫‪18.425‬‬
‫‪18.025‬‬
‫דוגמה ‪ :2‬בנית ‪ANOVA‬‬
‫פלט אקסל‪:‬‬
‫‪Anova: Single Factor‬‬
‫‪SUMMARY‬‬
‫‪Groups‬‬
‫‪Sum‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪Average‬‬
‫‪Variance‬‬
‫‪1‬‬
‫‪4‬‬
‫‪68.8‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪1.366667‬‬
‫‪2‬‬
‫‪4‬‬
‫‪68.7‬‬
‫‪17.175‬‬
‫‪2.709167‬‬
‫‪3‬‬
‫‪4‬‬
‫‪72.7‬‬
‫‪18.175‬‬
‫‪3.769167‬‬
‫‪4‬‬
‫‪4‬‬
‫‪71‬‬
‫‪17.75‬‬
‫‪7.216667‬‬
‫‪5‬‬
‫‪4‬‬
‫‪73.7‬‬
‫‪18.425‬‬
‫‪3.155833‬‬
‫‪6‬‬
‫‪4‬‬
‫‪72.1‬‬
‫‪18.025‬‬
‫‪2.6625‬‬
‫‪ANOVA‬‬
‫‪MS‬‬
‫‪F‬‬
‫‪P-value‬‬
‫‪F crit‬‬
‫‪Source of Variation‬‬
‫‪SS‬‬
‫‪5.338333 Between Groups‬‬
‫‪5‬‬
‫‪1.067667‬‬
‫‪0.306801‬‬
‫‪0.902421‬‬
‫‪2.772853‬‬
‫‪62.64 Within Groups‬‬
‫‪18‬‬
‫‪3.48‬‬
‫‪67.97833 Total‬‬
‫‪df‬‬
‫‪23‬‬
‫מסקנה‪ :‬מאחר וקיבלנו שסטטיסטי קטן מ‪ F -‬טבלה לא נדחה את‬
‫השערת האפס ז"א אין הבדל בין התוחלות של הטיפולים‪ .‬כלומר‬
‫‪ 39‬מכונות לא שונות מהותית מבחינת חוזק אטמי הגומי‪.‬‬