导读:本文包含了多因素方差分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:双因素方差分析,运动干预,交互作用
多因素方差分析论文文献综述
朱登杰[1]（2019）在《双因素方差分析在人体运动干预实验结果分析中的应用》一文中研究指出双因素方差分析在人体运动干预实验结果分析中的应用1研究目的在人体运动干预的实验中需要对比不同干预方法下人体相关测试指标的差异性来说明某种干预方法的优劣。但是在实验测试指标(因变量)通常具有或无法判断性别差异的前提下,实验者忽略性别因素影响采用单因素方差分析来对实验结果进行统计分析。这种统计方法的误用会影响实验结果的真实性,因此需要先判断性别和干预方法是否存在交互作用的情况。要判断性别和干预方法对因变量的交互效应就需要采用双因素方差分析进行。研究目的:是讨论有和没有交互效应的双因素方差分析在在人体运动干预实验结果分析应用上的区别。研究方法:在中国知网查找最近5年(2014年至2019年)主题为"运动干预"和"双因素方差分析"的期刊论文和硕博士论文。采用文献资料法筛选出运动干预实验结果分析方法为单因素方差分析且实验对象为男女的论文以及双因素方差分析在实际情况中应用的论文,了解目前人体运动干预实验后统计方法使用的情况以及正确的用法。研究结果:3.1统计方法的误用情况单因素方差分析是叁组及以上人体运动干预论文中最经常采用的统计方法之一,在实际使用的过程中会因为对统计方法不熟悉而产生多种错误。这些错误可以简单概括两类:一类是使用单因素方差分析的使用错误,在没有交代单因素方差分析的前提条件下直接做分析或者在事后两两检验时选择的方法不对。针对第一种情况需要阐述连续性变量满足正态分布、组内没有异常值的基本前提条件,对不满足前提条件的数据需要进行正态性转换或者采用Kruskal-WallisH检验等非参数检验方法。针对第二种情况需要可采用SNK法检验任何两个组别的均数比较,采用Dunnet法检验不同组和同一个对照组的均数比较。二类是单因素分析的选择错误,在人体运动干预实验结果分析中直接假设性别和干预方法不存在交互作用而直接进行不同性别或者整体的单因素方差分析,直接对不同性别组进行双因素方差分析会使得样本量减少,从而降低实验结果的效应量。直接对整体进行单因素方差分析直接忽视了性别的对因变量的影响。针对这两种的情况,一般采用双因素方差分析或者协方差分析处理。但是协方差分析只能将连续变量作为协变量,来消除协变量对因变量的影响,而性别作为二分类变量是无法作为协变量进行协方差分析的。所以常用的处理方法是进行双因素方差分析进行检验。3.2双因素方差分析的正确使用在采用双因素方差分析时是需要先满足6项假设:1、因变量是连续变量;2、自变量有2个且均为分类变量;3、观测值需要相互独立;4、2个分类的数据中不存在显着异常值;5、2个分类的数据中残差接近正态分布(高斯分布)6、2个分类的数据中等方差性。在存在不同性别的人体运动干预实验中,前叁个假设是成立的。所以需要对余下的叁个假设进行检验,异常值常采用箱图判断,数据正态性常采用Shapiro-Wilk检验,等方差性常采用Levene方差齐性检验判断。在满足假设的条件下进行双因素方差分析,具体操作过程因篇幅有限不做赘述。判断两个自变量之间是否存在交互作用是采用双因素方差分析的出发点,因此在统计结果分析之前可以通过简单的折线图上性别和干预方法两条折线是否相交或者在X轴延长线可能相交判断是否存在交互情况,如果相交或者在X轴可能相交那么判断为存在交互作用,否则不存在交互作用。如果性别和干预方法不存在交互作用则进行主效应分析,如果存在交互作用则采用简单主效应和交互作用对照分析。性别和干预方法是否存在交互作用是需要通过F检验的P值(F检验中零假设为真的概率)来判断,一般以0.05为标准,如果P大于0.05则表示交互项没有统计学意义,性别和干预方式间不存在交互作用;如果P小于等于0.05则表示交互项有统计学意义,性别和干预方式间存在交互作用。当不存在交互作用时,采用主效应分析方法根据不同干预组的均值大小和对应P值判断干预方式的优劣。当存在交互作用时,采用主效应分析方法根据不同干预方式下女性或男性的均值大小和对应P值判断同性别下干预方式的优劣;或者采用交互作用对照分析同干预组的性别差异。研究结论:1.单因素方差分析经常代替双因素方差分析在人体运动干预实验结果分析中误用。2.当实验测试指标(因变量)存在或者无法判断性别差异时,应该采用双因素方差分析进行处理实验结果。3.双因素方差分析在使用中需要满足6个假设条件,存在交互作用采用简单主效应分析和交互作用对照分析;不存在交互作用只进行主效应分析。(本文来源于《第十一届全国体育科学大会论文摘要汇编》期刊2019-11-01）
阿荣高娃,孙根年,乔少辉,王翠平[2]（2019）在《内蒙古A级景区客流量估算模型——5个单因素方差分析与多元回归建模》一文中研究指出接待客流量的多少是衡量景区旅游发展的重要指标,也是其旅游收入和安置就业人数的参考。文中从景区旅游吸引力的影响因素出发,依据2013-2017年内蒙古210个A级景区的调查资料,选取景区级别、类型、年龄、区位、面积等五个关键变量,利用单因素方差分析模型,分析了各因素对景区游客接待量的影响,并在此基础上采用多元回归和最优回归方法,建立了A级景区客流量的预测模型。结果发现:1)接待客流量受景区级别、类型、年龄、区位和面积等因素影响。其中,景区级别、交通区位影响显着,而类型和面积的影响不大。2)高"人气"景区具有级别高、年龄长、区位优等特点,低"人气"景区正好相反。文中所构建的两种回归模型,能够较好解释和预测各景区接待客流量的差异,为内蒙古不同景区旅游业绩的横向比较提供科学依据。(本文来源于《干旱区资源与环境》期刊2019年12期）
肖明魁[3]（2019）在《基于python的单因素方差分析和两两比较》一文中研究指出近年随着大数据时代的来临,python语言作为一种广泛使用的编程工具被人们越来越多地运用于数据分析,建模及数据挖掘等领域。而今大数据时代,数据研究和分析在各行各业得到广泛的应用,在对多样本数据做检验时,经常会使用单因素方差分析方法,用于考察单个自变量对因变量产生的变化和影响,并通过两两比较进一步验证准确性,本文以实际数据作为案例,研究和分析pthon语言如何实现单因素方差和两两比较具体应用。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年26期）
郭萍[4]（2019）在《有交互影响的叁因素方差分析的应用及MATLAB实现》一文中研究指出简化了有交互影响的叁因素方差分析的计算方法,同时利用简化方法编程计算了具体的数学建模案例,并利用MATLAB实现了该案例的求解.(本文来源于《沈阳大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
贺帅星,杨柳,李婧[5]（2019）在《单因素方差分析在不同行业工资水平的应用》一文中研究指出应用MATLAB软件,通过单因素方差分析2013～2017年国有单位中金融业、教育业、运输业、信息业、建筑业的职工工资水平。结果表明,不同行业的职工工资水平有显着差异,并且金融业的工资最高且平均年收入100,672元。(本文来源于《产业与科技论坛》期刊2019年12期）
乔介平,邱银宝,张帅[6]（2019）在《单因素方差分析在不同冻融条件下砾石土料压实性研究试验成果分析中的应用》一文中研究指出两河口水电站大坝为300m级砾石土心墙堆石坝,地处川西高原气候区,冬季气候寒冷干燥,雨季降雨集中。两河口大坝心墙填筑施工受不利的气候条件影响,导致有效的施工时间短缺。为确保冬季有效施工时间得以充分利用,寻求冬季心墙土料快速施工的措施和方法,从宏观角度分析砾石土料受冻前后土体性质变化情况,判断冻融作用对土料压实度是否产生影响,开展了不同冻融条件作用下的土体压实度试验研究工作。通过引入单因素方差分析的方法,对试验数据进行分析,可有效判定不同冻融循环作用对土体压实度是否存在可识别影响,为后续深入研究明确方向。(本文来源于《工程与试验》期刊2019年02期）
邓玲玲[7]（2019）在《教师自身因素对学生评教影响的多因素方差分析》一文中研究指出文中通过对长沙某一高职院校的639名教师的学生评教得分进行多因素方差分析,研究了教师自身因素与学生评教结果之间的相关性。实证结果发现教师的岗位类型和近叁年是否参加过信息化教学比赛对学生评教结果具有交互效应,同时,教师的岗位类型、职称、教龄对学生评教结果也具有交互效应,在此基础上进行了简单效应分析,找出了对学生评教结果具有显着影响的教师自身因素的水平组合,从而为高职院校管理者提升教师教学质量提供实证研究依据。(本文来源于《长沙民政职业技术学院学报》期刊2019年01期）
周蓉,伍宁杰[8]（2019）在《单因素方差分析在专业认同研究中的应用》一文中研究指出单因素方差分析对数据有前提条件的要求,在现实的数据分析中,前提条件如何验证?如果数据不符合其前提条件,尤其是各个样本所在的总体方差不齐时,该如何进行分析?以单因素方差分析在专业认同研究中不同年级的学生专业认同差异性分析的应用为例,利用SPSS数据分析工具,结合数理统计知识,进行较为详细的阐述。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年04期）
牛凯[9]（2019）在《数据分析之单因素方差分析》一文中研究指出本文针对数据分析之单因素方差分析主要是从其原理、案例分析入手,通过方差齐性以及散点图对单因素方差恩熙模型进行检验,然后通过对缺失原始数据的情况下如何进行单因素分析进行探讨,针对单因素方差分析应用的各个方面进行分析,从而提高科研以及教学人员对数据分析中的单因素方差分析的认识。(本文来源于《产业与科技论坛》期刊2019年02期）
吴凤菊[10]（2018）在《南京市中小企业政府融资支持指标与企业规模的关系研究——基于单因素方差分析》一文中研究指出本文基于2017年学院企业生态研究中心对南京市中小企业景气指数的调研结果,着重研究其中的政府融资支持指标与企业规模的关系。文章首先对政府在中小企业中作用的相关文献进行综述,接着介绍了调研状况并从中选取政府融资支持的五个指标,然后运用SPSS软件将五个政府融资支持指标与企业规模进行单因素方差分析,最后基于实证研究得出五个政府融资支持指标与企业规模的关系。(本文来源于《会计师》期刊2018年19期）
多因素方差分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
接待客流量的多少是衡量景区旅游发展的重要指标,也是其旅游收入和安置就业人数的参考。文中从景区旅游吸引力的影响因素出发,依据2013-2017年内蒙古210个A级景区的调查资料,选取景区级别、类型、年龄、区位、面积等五个关键变量,利用单因素方差分析模型,分析了各因素对景区游客接待量的影响,并在此基础上采用多元回归和最优回归方法,建立了A级景区客流量的预测模型。结果发现:1)接待客流量受景区级别、类型、年龄、区位和面积等因素影响。其中,景区级别、交通区位影响显着,而类型和面积的影响不大。2)高"人气"景区具有级别高、年龄长、区位优等特点,低"人气"景区正好相反。文中所构建的两种回归模型,能够较好解释和预测各景区接待客流量的差异,为内蒙古不同景区旅游业绩的横向比较提供科学依据。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多因素方差分析论文参考文献
[1].朱登杰.双因素方差分析在人体运动干预实验结果分析中的应用[C].第十一届全国体育科学大会论文摘要汇编.2019
[2].阿荣高娃,孙根年,乔少辉,王翠平.内蒙古A级景区客流量估算模型——5个单因素方差分析与多元回归建模[J].干旱区资源与环境.2019
[3].肖明魁.基于python的单因素方差分析和两两比较[J].电脑知识与技术.2019
[4].郭萍.有交互影响的叁因素方差分析的应用及MATLAB实现[J].沈阳大学学报(自然科学版).2019
[5].贺帅星,杨柳,李婧.单因素方差分析在不同行业工资水平的应用[J].产业与科技论坛.2019
[6].乔介平,邱银宝,张帅.单因素方差分析在不同冻融条件下砾石土料压实性研究试验成果分析中的应用[J].工程与试验.2019
[7].邓玲玲.教师自身因素对学生评教影响的多因素方差分析[J].长沙民政职业技术学院学报.2019
[8].周蓉,伍宁杰.单因素方差分析在专业认同研究中的应用[J].科技经济导刊.2019
[9].牛凯.数据分析之单因素方差分析[J].产业与科技论坛.2019
[10].吴凤菊.南京市中小企业政府融资支持指标与企业规模的关系研究——基于单因素方差分析[J].会计师.2018