“
现在，针对移动服务数据， 我们已经通过方差分析计算了一个 完整数据集中所有 16 个数据值 与这个数据集的总平均值之间的方差水平。 但从数据表中可以看到， 虽然所有数据点与总平均值之间存在方差， 但每家公司的数据值与同公司平均值之间 也存在方差。 这种方差称为组内方差。 下面我们来求一下艾尔的各数据值 与艾尔平均分 4.0 之间的组内方差。 和前面一样，我们会把平方相加。 这次的区别在于， 我们不是用数据值 5 减去总平均值， 而是减去艾尔的平均值 4。 我们用同样的方法计算这家公司的 其他三个数据值。 把所有平方相加，就会得出这家公司数据的 组内平方和为4。 但我们不只要计算这家公司的数据， 还要计算所有四家公司的数据。 一定要记住，不是减去总平均值， 而是减去每家公司的平均值。 计算方法与计算总平方和很相似。 但最大的区别在于，对于艾尔，减去 4； 对于并者和代塔，减去 5， 因为这两家公司的平均分都是 5； 而对于卡姆，减去他们的平均分 6。 再把所有这些平方相加后，得出 44。 也就是说，每家公司数据的组内总平方和， 通常简称为 SSW，等于 44。 我们稍后再使用这个数字。 先来看看另一种方差： 每家公司的平均分 与所有公司的总平均分之间的方差。 我们来求一下每家公司的均值数据 与总平均值之间的平方。 记住，总平均值， 也就是所有 16 个数据值的平均值是 5.0。 对于艾尔，用它的平均值 4.0 减去总平均值 5，然后再平方。 这是每家公司的结果。 但因为每家公司都有四个数据值， 所以把每个平方乘以 4，为什么？ 因为每家公司的平均值 都是基于四个数据值算出来的， 所以，我们需要把它乘以 4， 让每个平方都能代表每个数据值。 把所有数值相加，得出各公司的组间平方和， 通常简称为 SSB，等于 8。 我们来总结一下。 在上节课中，我们求出总平方和 SST 是 52。 在这节课中，我们求出组内平方和 SSW 是 44。 另外，我们还求出组间平方和 SSB 是 8。 组内平方和是 44，组间平方和是 8。 加起来就是 52，正好等于总平方和。 这不是一种偶然。 组内平方和加上组间平方和 始终等于总平方和。