1. 多組均數之間兩兩比較用什麼檢驗
三種方法:LSD-t檢驗, SNK檢驗, DUNNETT檢驗, 這三種方法分別用於不同的情況。
LSD-t檢驗:適用於探索性研究中的 兩兩 均數比較。
SNK檢驗:常用於在研究設計前對結果知道不多並且是一種比較保守的檢驗方法
DUNNETT檢驗:用於 只有k-1個實驗組 與一個對照組 的均值進行比較
在樣本不滿足正態分布和方差齊次的條件下,多組均數之間兩兩比較:
如果數據比較多的話可以用非參數的方法,比較一般的就是秩和檢驗,不過牽涉到的就是分(中)位數而不是均值了,不過是可以達到你要檢驗的目的的.
SNK-Q檢驗
2. 統計學兩組數據的比較選用哪種方法
統計學兩組數據的比較選用分析方法。
分析兩組間的變數關系用——典型相關分析法。
比較兩種東西的性能上的一些比較數據可以利用——單因素方差分析。主要看數據是以什麼形式表達的,如果是定量的,比如身高,可以用t檢驗,如果是其他非正態的或方差不齊的,可以使用秩和檢驗。如果是定性的,比如是否患病,可以用卡方檢驗。
統計學
是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段,以達到推斷所測對象的本質,甚至預測對象未來的一門綜合性科學。統計學用到了大量的數學及其它學科的專業知識,其應用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
3. 三組數據兩兩比較差異性用什麼檢驗
如下:
比較性別(分類變數,定性數據)使用卡方檢驗,比較年齡(連續型變數,定量數據)使用單因素方差分析。
分析→描述性統計→交叉表,然後將性別選入行變數框,分組選入列變數框(行、列變數反過來選沒有影響),點擊統計按鈕,勾選卡方選項即可。
分析→比較平均值→單因素 ANOVA,將年齡選入因變數框,分組選入因子框,點擊選項按鈕,勾選描述性,方差同質性檢驗(也就是方差齊性檢驗)即可。
1.對數據進行統計分析前,務必了解清楚分析方法使用的前提假設條件。
2. 經 ANOVA(或 Kruskal-Wallis test)檢驗差異有統計學意義(alpha = 0.05),需要對每兩個均數進行比較,需要採用上圖所述「兩兩比較方法」,而不能直接對每兩組數據進行t-test(或 Mann-Whitney U-test),因為會增加犯 I 類錯誤 的概率:
例如三組數據資料,ANOVA結果顯示p< 0.05;然後每兩組均數t-test比較一次,則需比較3次,那麼比較3次至少有一次犯 I 類錯誤 的概率就是 alpha' = 1-0.95^3 = 0.1426 > 0.05。
3.第一型及第二型錯誤(英語:Type I error & Type II error)或型一錯誤及型二錯誤。
4.對於雙樣本t-test討論:
z-test:大樣本;>30;z分布。
t-test:小樣本;<30;t分布。
但是,對於 > 30 的樣本,Z-test檢驗要求知道總體參數的標准差,在理論上成立,事實上總體參數的標准差未知,實際應用中一般使用t-test。
5. 小知識:如何選取兩兩比較的方法?
5-1、SNK 法最為常用,但當兩兩比較的次數極多時,該方法的假陽性很高,最終可以達到 100%。因此比較次數 較多時,不推薦使用。
5-2、若存在明顯的對照組,要進行的是「驗證性研究」,即計劃好的某兩個或幾個組間的比較,宜用 LSD 法。
5-3、若設計了對照組,要進行 k-1 個組與某個對照組之間的比較,宜用 Dunnett 法。
5-4、若需進行多個均數間的兩兩比較(探索性研究),且各組人數相等,宜用 Tukey法。
5-5、根據對所研究領域內相關研究的文獻檢索,參照所研究領域內的慣例選擇適當的方法。