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計量資料顯著性檢驗的兩個常見錯誤
計量資料顯著性檢驗的兩個常見錯誤[關(guān)鍵詞]
健康網(wǎng)訊: 錯誤之一:多組間均數(shù)比較采用多次t檢驗,而不用方差分析。多組間均數(shù)比較時,如果資料呈正態(tài)分布,且方差呈齊性時,應(yīng)該用方差分析(也叫ANOVA分析,或F檢驗)。方差分析只能告訴我們多組間均數(shù)是否全部相等,即便F<Fα,也只能說明在α水準上至少有兩組均數(shù)差異有顯著性,并不能告訴我們到底哪兩組均數(shù)間有差異。要研究某兩個或某幾個總體均數(shù)是否相等,還要在方差分析的基礎(chǔ)上,進一步作兩兩比較的q檢驗(也叫Studnet-Newman-Keuls檢驗法)。當(dāng)多個觀察組與一個對照組進行均數(shù)間比較時,應(yīng)作Dunnett-t檢驗。 錯誤之二:配對t檢驗與完全隨機t檢驗的相互誤用。配對t檢驗與完全隨機t檢驗主要有以下不同:①兩種檢驗方法適用的定型分組設(shè)計不同,完全隨機t檢驗用于完全隨機設(shè)計的資料,配對差值的t檢驗 適用于隨機配對設(shè)計的資料,包括自身對照和配對對照等設(shè)計;②由于資料的分組設(shè)計不同,因此觀察的內(nèi)容也不同,對于完全隨機設(shè)計的資料,研究者需要觀察的是兩樣本的均數(shù)標準差,并采用完全隨機t檢驗進行統(tǒng)計推斷,以比較兩樣本均數(shù)有無差異。自身對照設(shè)計是在同一個體上進行觀察,研究者需要觀察的是每一個實驗單位處理前后(或兩種處理方法)兩次結(jié)果差值的均數(shù)和差值的標準差,采用配對差值t檢驗,目的是推斷同一樣本處理前后(或兩種處理方法)有無差異;③配對差值的t檢驗適用于隨機配對設(shè)計的資料,而隨機配對設(shè)計的資料最大限度地減少了個體差異(生物變異)對實驗結(jié)果的影響,因而減少了實驗誤差,提高了實驗精確度,效率較高,用較小樣本可得出較多的信息和較大的精確度,故對自身對照設(shè)計的資料應(yīng)用配對差值的t檢驗。
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