如何进行单因素方差分析应用

1、案例与数据：某化学皤材装肢工程师想要比较四种油漆混料的硬度。每种油漆混料取六份样品涂到一小块金属上，待金属块凝固后再测量每种样品的硬度。为了检验均值是否相等，并评估均值对之间的差分，分析师配合使用单因子方差分析和多重比较。所以该化学工程师通过对影响质量的因素方面的数据统计，得出了下列数据集合（部分）：

2、分析过程：首先,我们需要在数据大脑系统中进行流程的搭建，思路是从数据库中读取数据后，将数据投入到单因素方差分析组件中，然后对算法运行所需要配置的参数进行配置，下图是对数据库读取组件的配置：

3、下图是对单因素方差分析组件的配置：

4、下图是对数据模型的配置：进行好如此的配置之后，打开调试面板，点击运行，等待系统处理，待运行成功后会在控制台输出结果进行展示。

5、分析结果：F 值是用于确定项是否与响应相关的检撰颧幌汪验统计量。F值越大，那么表明项或者模型否定原假设的证据越充分。由于油漆硬度方绿理猸搋差分析得到的F值为6.02远大于临界值F=3.1。我们可以得到的结论是油漆混料的硬度明显不同。据此得出的结论是油漆的配方对油漆混料后的硬度有显著影响，因为单因素方差分析只针对一个因素，所以得出的结果有限，等我们拿到这个数据之后可以在数据大脑平台中进行更进一步的分析，从而可以分析配方的具体哪几种因素对硬度影响较大。