進行多重比較常用的檢驗方法是

『壹』 多重比較名詞解釋

1. 多重比較是在方差分析之後進行的，它是對各樣本平均數之間是否存在顯著差異進行的一系列假設檢驗的統稱。
2. 方差分析能夠判斷不同總體平均數之間是否存在差異，而多重比較則可以進一步識別具體哪些平均數之間存在顯著差異，哪些則沒有。
3. 進行多重比較時常用的方法包括：Newman-Keuls檢驗、Duncan檢驗、Tukey檢驗、Dunnett檢驗以及Scheffé檢驗等。
4. 這些檢驗方法各自有不同的理論基礎和適用條件，因此在選擇時需要根據具體的研究情況來決定。

『貳』 生物統計學什麼是多重比較

在統計學中，多重比較是指對多個平均數進行兩兩之間的相互比較。這種比較是數據分析中不可或缺的一部分，尤其是在處理實驗數據時。多重比較的目的是找出哪些平均數之間存在顯著差異。

多重比較的方法有很多種，其中三種常用的方法分別是：最小顯著差數法（LSD法）、復極差法（q法）和Duncan氏新復極差法（SSR法）。LSD法是一種簡單直接的方法，它利用t檢驗來確定兩組平均數之間的顯著性差異。這種法適用於樣本量較大且方差齊性的情況。

復極差法（q法）是另一種常用的多重比較方法，它通過計算極差來確定顯著性差異。這種方法適用於多個平均數之間的比較，尤其在方差不齊時更為適用。

Duncan氏新復極差法（SSR法）是一種更為復雜的多重比較方法，它結合了極差法和LSD法的優點，通過計算極差來確定顯著性差異，並通過調整顯著性水平來控制錯誤發現率。這種方法適用於處理多個平均數之間的比較，尤其在多個組別之間存在復雜關系時更為有效。

這些多重比較方法各有特點，選擇哪種方法取決於具體的數據情況和分析需求。在實際應用中，選擇合適的多重比較方法對於准確地解釋實驗結果至關重要。

『叄』 方差分析中方差齊性時常用的多重比較檢驗方法有哪些

1、圖基法(Tukey's Method)又稱T多重比較法，是用來比較均值 和 (g≠h)的所有可能的兩兩差異的一種聯立檢驗( a simultaneous test) ( Tukey,1953)。目標是為所有兩兩比較構建100(1-α)%的置信區間。

這種方法的基礎是學生化的極差分布( studentized range distribution)。令r為從均值為μ、方差為σ2的正態分布中得到的一些獨立觀察的極差(即最大值減最小值),令v為誤差的自由度數目(多重比較中為N-G)。

2、謝弗法( Scheffé's method) 又稱S多重比較法，也為多重比較構建一個100(1 -α) %的聯立置信區間( Scheffé,1953,1959)。區間由下式給出:

表示自由度為G-1和N-G的F分布的100(1 -α)百分數點。

謝弗法更具有普適性，因為所有可能的對比都可用它來檢驗統計顯著性，

而且可為參數的相應線性函數構建置信區間

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圖基法和謝弗法的比較

作為兩種主要的多重比較方法，圖基法和謝弗法各有其優缺點，總結如下：

1、謝弗法可應用於樣本量不等時的多重比較，而原始的圖基法只適用於樣本量相同時的比較。

2、在比較簡單成對差異( simple pairwise differences)時，圖基法最具效力，給出更窄的置信區間，雖然它對於廣義比對( general contrasts) 也可適用。

3、與此相比，對於涉及廣義比對的比較，謝弗法更具效力，給出更窄的置信區間。

4、如果F檢驗顯著，那麼謝弗法將從所有可能的比對(contrasts)中至少檢測出一對比對是統計顯著的。

5、謝弗法應用起來更為方便，因為F分布表比圖基法中使用的學生化極差分布更容易得到。

6、正態性假定和同方差性假定對於圖基法比對於謝弗法更加重要

『肆』 生物統計題：用LSD法、SSR法、和q法對數據進行多重比較

1. SSR（新復極差法）：比較兩組治癒率時，假設H0: π1=π2（兩組治癒率相同），H1: π1≠π2（兩組治癒率不同），α=0.05。由於T最小值為14.5＞5，不需校正。計算得到χ2=1.07，自由度v=1。查卡方界值表，p＞0.05，因此不拒絕H0，接受H1，即可以認為兩組治癒率存在差異。
2. LSD法、q法：Duncan於1955年提出的新復極差法（SSR法）和Tukey於1949年提出的q法都是用於多重比較的統計方法。
3. 多重比較法的要求：與方差分析法相同，即隨機變數服從正態分布，方差齊同，觀測值獨立。
4. 多重比較法的方法：
- LSD法：要求組間樣本數相同，適用於指定組間的比較檢驗。
- Tukey法（q法）：適用於組間完全對等關系的情況，前提是組間具有相同樣本數。
- Bonferroni法：LSD法的改良法，適用於全體組間比較檢驗。
- Scheffe法：適用於需要進行全體組間比較檢驗。當需要比較的個數多於平均值個數時，比Bonferroni法更容易得到明確判斷。在檢定結果不存在有意差時，也能判斷某組間是否存在有意差。
參考資料來源：網路-Scheffe成對比較檢驗。