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在車禍中越大的車越安全嗎?雙因素方差分析方法

AIGC動態1年前 (2024)發布 大數據文摘
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在車禍中越大的車越安全嗎?雙因素方差分析方法

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原標題:在車禍中越大的車越安全嗎?雙因素方差分析方法
關鍵字:股骨,因素,解讀,方差,樣本
文章來源:大數據文摘
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內容摘要:


人們普遍認為在車禍中越大的車會越安全。
表12-1列出了在汽車碰撞測試中不同車型對頭部損傷測量的結果(數據來自數據集35“汽車碰撞數據”)。
頭部損傷是車禍中造員死亡和致殘的主要原因。
在汽車碰撞測試中,頭部損傷結果是根據“頭部損傷標準”(Head Injury Criterion,HIC)來衡量的。
HIC被用來衡量撞擊造成頭部損傷的可能性。HIC值越大,在車禍中造成頭部損傷的概率就越高。
在介紹統計方法之前,我們應當先探索一下數據。樣本統計數據如表12-2所示。
參考數據的統計量以及不同車型HIC的箱形圖。非正式的比較表明,小型車的均值高于其他類型的車。但箱形圖中四類車的數據有所重疊,所以差異并不明顯。因此,我們需要使用統計方法來判斷差異是否顯著。
我們可以使用《基礎統計學》一書9-2節介紹的兩個總體均值差的檢驗方法,但是該檢驗需要進行兩兩比較, 而這里的樣本來自四個不同的總體。當有來自三個或三個以上總體的樣本時,通常使用方差分析 (Analysis of Variance,簡稱ANOVA)方法以檢驗總體均值是否相等。
核心概念:使用雙因素方差分析方法,我們需要先根據兩個因素將


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