Analysis of variance (ANOVA) is the

Analysis of variance (ANOVA) is the generalization of a t-test to more
than two groups. There are different kinds of ANOVA: one-way, with
just a single factor, and two- or multiway, with two or more factors,
and main- and interaction-effects models (see Chapter 10). Here, we
present a one-way ANOVA and introduce the concept of random effects
along the way. In random-effects models, a set of effects (e.g., group
means) is constrained to come from some distribution, which is most
often a normal, although it may be a Bernoulli (see Chapter 20), a Poisson
(see Chapter 21) or yet another distribution. In this chapter, we will first
generate and analyze a fixed-effects and then a random-effects ANOVA
data set. In Chapters 12, 16, and 19–21, we will focus on mixed models,
i.e., those containing both fixed and random effects. As a motivating
example for this chapter, we assume that we measured snout–vent length

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ผลต่างของ (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) เป็น generalization ของ t-ทดสอบเพื่อ
กว่าสองกลุ่ม มีการวิเคราะห์ความแปรปรวนชนิดต่าง ๆ: ทางเดียว กับ
เพียง ตัวเดียว และสอง หรือ multiway มีสอง หรือหลายปัจจัย,
และรูปแบบหลัก และโต้ตอบผล (ดูบทที่ 10) ที่นี่ เรา
แสดงการวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว และแนะนำแนวคิดของผลสุ่ม
ไปพร้อมกัน ในรูปแบบสุ่มผลกระทบ ชุดของลักษณะพิเศษ (เช่น กลุ่ม
หมายถึง) จำกัดมาจากกระจายบาง ซึ่งเป็นส่วนใหญ่
มักเป็นปกติ แม้ว่ามันอาจจะเป็น Bernoulli (ดูบทที่ 20), ปลา
(see Chapter 21) หรืออีกแจกจ่าย ในบทนี้ เราจะแรก
สร้าง และวิเคราะห์แบบถาวรผล และการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสุ่มผล
ชุดข้อมูล ในบทที่ 12, 16 และ 19-21 เราจะเน้นผสม models,
i.e., ผู้ที่ประกอบด้วยลักษณะถาวร และสุ่ม เป็นการสร้างแรงจูงใจ
ตัวอย่างสำหรับบทนี้ เราสมมติว่า เราวัดความยาว snout – ระบาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) เป็นลักษณะทั่วไปของ t-test ให้มากขึ้น
กว่าสองกลุ่ม มีหลายชนิดแตกต่างกันของการวิเคราะห์คือทางเดียวที่มี
เพียงปัจจัยเดียวและสองหรือ Multiway กับสองคนหรือมากกว่าปัจจัย
และรูปแบบหลักและการมีปฏิสัมพันธ์ผล (ดูบทที่ 10) ที่นี่เรา
นำเสนอการวิเคราะห์ทางเดียวและนำเสนอแนวคิดของผลกระทบแบบสุ่ม
ไปพร้อมกัน ในรูปแบบผลการสุ่มชุดของผลกระทบ (เช่นกลุ่ม
หมายความว่า) มีข้อ จำกัด ที่จะมาจากการกระจายบางส่วนซึ่งเป็นส่วนใหญ่
มักจะปกติแม้ว่ามันอาจจะเป็น Bernoulli (ดูบทที่ 20), Poisson
(ดูบทที่ 21) หรือยังจัดจำหน่ายอื่น ในบทนี้เราจะ
สร้างและวิเคราะห์ผลกระทบคงที่และแล้วผลการสุ่มวิเคราะห์
ชุดข้อมูล ในบทที่ 12, 16, 19-21 และเราจะมุ่งเน้นไปที่รูปแบบผสม
เช่นผู้ที่มีผลกระทบคงที่และแบบสุ่มทั้ง ในฐานะที่เป็นแรงจูงใจให้
ตัวอย่างสำหรับบทนี้เราคิดว่าเราวัดความยาวจมูก-ระบาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA ) เป็นลักษณะทั่วไปของการทดสอบเพิ่มเติม
มากกว่าสองกลุ่ม มีชนิดที่แตกต่างกันของ ANOVA : ทางเดียวกับ
เพียงปัจจัยเดียว และสอง - หรือ multiway กับสองคนหรือมากกว่าปัจจัย
และหลักและปฏิสัมพันธ์แบบ ( ดูบทที่ 10 ) ที่นี่เรา
เสนอการวิเคราะห์ความแปรปรวนและแนะนำแนวคิดของผลสุ่ม
ตลอดทาง ผลสุ่มในรูปแบบชุดของลักษณะพิเศษ ( เช่น กลุ่ม
หมายความว่า ) เป็นข้อ จำกัด ที่จะมาจากการกระจาย ซึ่งส่วนใหญ่
มักจะปกติ ถึงแม้ว่ามันอาจจะมีเบอร์นูลี ( ดูบทที่ 20 ) , 500
( ดูบทที่ 21 ) หรืออีกกระจาย ในบทนี้เราจะแรก
สร้างและวิเคราะห์ถาวรผลแล้วผลสุ่มการวิเคราะห์ความแปรปรวน
ชุดข้อมูล ในบทที่ 12 , 16 และ 19 – 21 เราจะเน้นรุ่น
เช่นผสมที่มีทั้งแบบคงที่และผลกระทบแบบสุ่ม เป็นแรงจูงใจ
ตัวอย่างบทนี้เราสมมติว่าเราวัดความยาวจมูก–ระบาย