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lsd方法檢驗步驟

發布時間:2023-01-07 12:09:18

A. LSD值

最小顯著差法(LSD法)

B. 統計學怎樣用方差分析方法檢驗有無顯著差異性

什麼是方差分析
方差分析(ANOVA)又稱「變異數分析」或「F檢驗」,是R.A.Fister發明的,用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。
由於各種因素的影響,研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類,一是不可控的隨機因素,另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。
一個復雜的事物,其中往往有許多因素互相制約又互相依存。方差分析的目的是通過數據分析找出對該事物有顯著影響的因素,各因素之間的交互作用,以及顯著影響因素的最佳水平等。方差分析是在可比較的數組中,把數據間的總的「變差」按各指定的變差來源進行分解的一種技術。對變差的度量,採用離差平方和。方差分析方法就是從總離差平方和分解出可追溯到指定來源的部分離差平方和,這是一個很重要的思想。
經過方差分析若拒絕了檢驗假設,只能說明多個樣本總體均數不相等或不全相等。若要得到各組均數間更詳細的信息,應在方差分析的基礎上進行多個樣本均數的兩兩比較。

1、多個樣本均數間兩兩比較
多個樣本均數間兩兩比較常用q檢驗的方法,即Newman-kueuls法,其基本步驟為:建立檢驗假設-->樣本均數排序-->計算q值-->查q界值表判斷結果。

2、多個實驗組與一個對照組均數間兩兩比較
多個實驗組與一個對照組均數間兩兩比較,若目的是減小第II類錯誤,最好選用最小顯著差法(LSD法);若目的是減小第I類錯誤,最好選用新復極差法,前者查t界值表,後者查q'界值表。

方差分析的基本思想
基本思想:通過分析研究中不同來源的變異對總變異的貢獻大小,從而確定可控因素對研究結果影響力的大小。
下面我們用一個簡單的例子來說明方差分析的基本思想:
如某克山病區測得11例克山病患者和13名健康人的血磷值(mmol/L)如下:
患者:0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11
健康人:0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87
問該地克山病患者與健康人的血磷值是否不同?
從以上資料可以看出,24個患者與健康人的血磷值各不相同,如果用離均差平方和(SS)描述其圍繞總均數的變異情況,則總變異有以下兩個來源:
組內變異,即由於隨機誤差的原因使得各組內部的血磷值各不相等;
組間變異,即由於克山病的影響使得患者與健康人組的血磷值均數大小不等。
而且:SS總=SS組間+SS組內 v總=v組間+v組內
如果用均方(即自由度v去除離均差平方和的商)代替離均差平方和以消除各組樣本數不同的影響,則方差分析就是用組內均方去除組間均方的商(即F值)與1相比較,若F值接近1,則說明各組均數間的差異沒有統計學意義,若F值遠大於1,則說明各組均數間的差異有統計學意義。實際應用中檢驗假設成立條件下F值大於特定值的概率可通過查閱F界值表(方差分析用)獲得。

方差分析的應用條件
應用方差分析對資料進行統計推斷之前應注意其使用條件,包括:
1、可比性。若資料中各組均數本身不具可比性則不適用方差分析。
2、正態性。即偏態分布資料不適用方差分析。對偏態分布的資料應考慮用對數變換、平方根變換、倒數變換、平方根反正弦變換等變數變換方法變為正態或接近正態後再進行方差分析。
3、方差齊性。即若組間方差不齊則不適用方差分析。多個方差的齊性檢驗可用Bartlett法,它用卡方值作為檢驗統計量,結果判斷需查閱卡方界值表。

方差分析主要用於:
1、均數差別的顯著性檢驗;
2、分離各有關因素並估計其對總變異的作用;
3、分析因素間的交互作用;
4、方差齊性檢驗。

方差分析的主要內容
根據資料設計類型的不同,有以下兩種方差分析的方法:
1、對成組設計的多個樣本均數比較,應採用完全隨機設計的方差分析,即單因素方差分析。
2、對隨機區組設計的多個樣本均數比較,應採用配伍組設計的方差分析,即兩因素方差分析。

兩類方差分析的基本步驟相同,只是變異的分解方式不同,對成組設計的資料,總變異分解為組內變異和組間變異(隨機誤差),即:SS總=SS組間+SS組內,而對配伍組設計的資料,總變異除了分解為處理組變異和隨機誤差外還包括配伍組變異,即:SS總=SS處理+SS配伍+SS誤差。整個方差分析的基本步驟如下:
1、建立檢驗假設;
H0:多個樣本總體均數相等;
H1:多個樣本總體均數不相等或不全等。
檢驗水準為0.05。
2、計算檢驗統計量F值;
3、確定P值並作出推斷結果。

C. LSD法的具體步驟

下面我們以學生成績單為例,給出通常採用的兩種方法。第一種方法是先按數學等級由高到低將學生記錄分成A、B、C、D、E五個子序列,然後再分別對每個子序列按英語成績由高到低排序,這樣就會得到一個優先按數學等級排序,在數學等級相同的情況下,再按英語等級排序這個就是LSD排序法

D. 如何做事後檢驗.具體spss步驟

1、在spss主頁中輸入數據,直接通過分析窗口選擇非參數檢驗那裡的相關樣本。

E. SNK法、LSD法、Dunnett-t檢驗區別是什麼

區別如下:

1、SNK為Student-Newman-Keuls三人姓氏的縮寫,檢驗統計量為q ,亦稱q檢驗,適用於多個均數的兩兩比較,常用於探索性研究。 只告訴有無差異,不提供精確P值。

2、LSD為最小顯著差異(least significant difference)t檢驗。適用於某一對或幾對在專業上有非凡價值的均數間差別的比較。

3、課本上在進行兩兩比較用的是SNK,但是有人認為SNK出現假陽性的機率高。進行兩兩比較的時候,假如是驗證性研究用Bonferroni(LSD)比較好,假如是探索性研究且各組人數相同用TurKey法較好,其他的用scheffe較好。

(5)lsd方法檢驗步驟擴展閱讀:

1、 Dunnett-t 檢驗又稱為:新復極差法檢驗。是一種方差分析中均值比較的方法。由Duncan 1955年在Newman及Keuls的復極差法(muhiple range method)基礎上提出。

3、 Dunnett-t 統計量的計算公式與LSD-t 檢驗完全相同。Dunnett法則適用於多個實驗組均數與對照組均數間的比較。

4、LSD-t 檢驗,是Fisher於1935年提出的, 多用於檢驗某一對或某幾對在專業上有特殊探索價值的均數間的兩兩比較。

F. 統計學中LSD是什麼意思 Tamhan's又是什麼意思呢

LSD是統計中方差分析後的比較分析,即t檢驗(成對平均差分檢驗)。經方差分析,如果三所學校之間存在差異,則可利用LSD進一步了解兩所學校之間是否存在顯著差異。這是一種比較粗糙的測試方法,容易導致無顯著差異。作為一個顯著的區別。

Tamhan』s也是一種方差分析後的時間比較方法。只有在樣本方差不同的情況下才有可能進行這種檢驗,這種方法不需要進行數據轉換的直接檢驗。

(6)lsd方法檢驗步驟擴展閱讀

方差分析的基本原理是認為不同處理組的均數間的差別基本來源有兩個:

1、實驗條件,即不同的處理造成的差異,稱為組間差異。用變數在各組的均值與總均值之偏差平方和的總和表示,記作SSb,組間自由度dfb。

2、隨機誤差,如測量誤差造成的差異或個體間的差異,稱為組內差異,用變數在各組的均值與該組內變數值之偏差平方和的總和表示, 記作SSw,組內自由度dfw。

總偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

組內SSw、組間SSb除以各自的自由度(組內dfw =n-m,組間dfb=m-1,其中n為樣本總數,m為組數),得到其均方MSw和MSb,一種情況是處理沒有作用,即各組樣本均來自同一總體,MSb/MSw≈1。

另一種情況是處理確實有作用,組間均方是由於誤差與不同處理共同導致的結果,即各樣本來自不同總體。那麼,MSb>>MSw(遠遠大於)。

MSb/MSw比值構成F分布。用F值與其臨界值比較,推斷各樣本是否來自相同的總體。

G. 什麼是最小顯著差法

多重比較有多種方法,主要三種:最小顯著差數法(LSD)、復極差法(q)和Duncan氏新復極差法(SSR)。

最小顯著差數法 (least significant difference)

簡稱 LSD法,實質上是t測驗。

程序:處理間 F測驗顯著的前提下,計算出顯著水平為α的最小顯著差數LSD α ;任何兩個平均數的差數 ,如其絕對值≥LSD α ,即為在α水平上顯著;反之,則為在α水平上不顯著。該法又稱為F測驗保護最小顯著差數法(Fisher's Protected LSD, FPLSD)

H. 單因素方差分析的分析步驟

例5.1某軍區總醫院欲研究A、B、C三種降血脂葯物對家兔血清腎素血管緊張素轉化酶(ACE)的影響,將26隻家兔隨機分為四組,均喂以高脂飲食,其中三個試驗組,分別給予不同的降血脂葯物,對照組不給葯。一定時間後測定家兔血清ACE濃度(u/ml),如表5.1,問四組家兔血清ACE濃度是否相同?
本例的初步計算結果見表5.1下部,方差分析的計算步驟為
1)建立檢驗假設,確定檢驗水準
H0:四組家兔的血清ACE濃度總體均數相等,μ1=μ2=μ3=μ4
H1:四組家兔的血清ACE濃度總體均數不等或不全相等,各μi不等或不全相等
α=0.05
2)計算統計量F值
按表5.2所列公式計算有關統計量和F值
=5515.3665
ν總=N-1=26-1=25
ν組間=k-1= 4-1=3
ν組內=N-K=26-4=22
表5.3例5.1的方差分析表
變異來源
總變異
8445.7876
25
組間變異
5515.3665
3
1838.4555
13.80
組內變異
2930.4211
22
133.2010
3)確定P值,並作出統計推斷
以= 3和= 22查F界值表(方差分析用),得P <0.01,按0.05水準拒絕H0,接受H1,可認為四總體均數不同或不全相同。拒絕或者接受均值相等的結論是最關鍵的一環。也是最主要的目標。分析的目的就是想知道,究竟有沒有差異。
其中不論是統計軟體的結論還是人工計算,對於這個問題的結果,有幾種說法,現在歸納如下:
①是否接受零假設:零假設也稱為無效假設,對於具體的問題,許多都是一個模式,但是,也不能脫離具體問題,例如,消費者的對於一個問題的評價在四組中有沒有差別,專業術語就是是否存在差異。如果,只有二組,就可以用簡單的參數檢驗。但是這里有四組,所以,必須使用方差分析。零假設是消費者對於一個問題的評價在四組中沒有差別。好的,結果,最重要的P值也是統計表格的Sig值,如果小於0.05,就是推翻零假設,結論就是有區別,P值越小代表區別越大。還有一例,方差齊性:所有的分析當然希望方差齊性,這里,零假設並不總是不如人願,零假設是方差齊性。如果小於0.05,說明方差不齊,所以並不是所有的小於0.05是研究者希望看見的。實際上,方差分析適用條件不是非常嚴格,例如對正態來說,只要不是嚴重的偏態,如果樣本量比較大,結果都跟穩定。對於方差齊性問題,只要所有組中最大最小方差之比小於3,檢驗結果也非常穩定。
數學原理就是小概率反證法,置信區間一般設為95%,所以,才以0.05為分水嶺,究竟拒絕還是接受零假設。這個零假設意義重大。
②是否有統計意義:如果P值小於0.05,就有統計意義,說明得到想要知道和證明的東西,有繼續深入分析的必要,也就是,如果大於0.05,說明,所有組別都沒有差別,也就根本不用二二比較。如果根據數據背景 ,也有收獲,就是,根本不用再研究,因為沒有差別。或者,再重新抽樣變換方法再研究。例如,在控制其他作用因素後,激素水平是否的確在二組間存在差異。這個例子是屬於醫學統計的,在病人的化驗單上,不僅有激素水平,還有五花八門的指標例如血脂,血糖,肌酐,白細胞等等,這些所有的指標都可以作為統計的對象,分為二組或者多組,進行差別分析。所以,方差分析的應用范圍很廣。
注意:根據方差分析的這一結果,還不能推斷四個總體均數兩兩之間是否相等。如果要進一步推斷任兩個總體均數是否相同,應作兩兩比較
二二比較:在做統計分析時候,需要有一些專業知識,但是,如果有些原理不知道,可以每一個都試一試。尤其對於復選框。然後將各種方法的結果進行對比,找出不同,並且找出不同的原因。
二二比較有將近二十種不同的方法,建議就是,都選,然後比較結果。這里特別要提的方法也是最重要的方法是spss的LSD.LSD的方法敏感度最高,總的二類錯誤非常小,如果這種方法沒有檢驗出差別,結果100%沒有差別。有時,許多方法都是大同小異,就類似於在系統中設置的小數點不同,結果有些輕微差異。舉一反三,在許多統計軟體的方法中,也需要知道一些方法背景,然後到統計軟體操作。也就是幾秒鍾出來結果,挨個試,再跟理論對比。
註:由於很多符號無法顯示 請參閱附圖

I. 生物統計題:用LSD法、SSR法、和q法對數據進行多重比較

SSR(新復極差法):假設H0:設兩者治癒率相同,即π1=π2,H1:兩者治癒率不同,即π1≠π2。α=0.05。T最小值為30×70÷145=14.5>5,不需校正。

χ2=(53×13-17×62)(53×13-17×62)×145/(115×30×70×75)=1.07 自由度v=1。然後查卡方屆值表得p>0.05,所以不可以拒絕H0,接受H1即可以認為兩者治癒率有差別。

LSR法檢驗統計量計算有Duncan於1955年提出的新復極差法(SSR法)和Tukey於1949年提出的q法:

SSR=(xi.-xj.)/SE~SSR(p,fe)

q=(xi.-xj.)/SE~q(p,fe)

SE=(MSe/r)開平方

(9)lsd方法檢驗步驟擴展閱讀:

多重比較法要求的條件與方差分析法相同,即隨機變數服從正態分布,方差相齊和觀測值的獨立性。

多重比較法的方法

(一)LSD(Least Significant Difference)法

要求組間的標本數必須相同,適用於被指定組間的比較檢定。

(二)Tukey法

這個方法也被稱作Tukey(a)法,適用於將進行比較的組間完全對等關系的情況,具有相同的標本數是進行檢定的前提。

(三)Bonferroni法

這個方這是LSD法的改良法,適用於全體組間比較檢定。

(四)Scheffe法

適用於需要進行全體組間比較檢定。Scheffe技在需要進行比較的個數多於平均值個數時,比BonfeDoni法更容易得到明確的判斷。另外,在萬檢定的結果不存在有意差時,也可以判斷某組間是否存在有意差等特點。

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