醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)之方差分析(已改無錯(cuò)字)
2023-02-10 00:01:03 本頁面
【正文】 2:36 PM 24 二、 計(jì)算離均差平方、自由度、均方 2/8/2023 10:32:36 PM 25 三、計(jì)算 F值 2/8/2023 10:32:37 PM 26 四、下結(jié)論 注意：當(dāng)組數(shù)為 2時(shí)，完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的方差分析結(jié)果與兩樣本均數(shù)比較的 t檢驗(yàn)結(jié)果等價(jià)，對同一資料 ,有： 2/8/2023 10:32:37 PM 27 平均值之間的多重比較 不拒絕 H0，表示拒絕總體均數(shù)相等的證據(jù)不足 ———— 分析終止。 拒絕 H0，接受 H1, 表示總體均數(shù)不全相等 哪兩兩均數(shù)之間相等？ 哪兩兩均數(shù)之間不等？ ———— 需要進(jìn)一步作多重比較。 2/8/2023 10:32:37 PM 28 控制累積 Ⅰ 類錯(cuò)誤概率增大的方法 采用 Bonferroni法、 SNK法和Tukey法等方法 2/8/2023 10:32:37 PM 29 累積 Ⅰ 類錯(cuò)誤的概率為 α’ 當(dāng)有 k個(gè)均數(shù)需作兩兩比較時(shí)，比較的次數(shù)共有c= ＝ k!/(2!(k2)!)=k(k1)/2 設(shè)每次檢驗(yàn)所用 Ⅰ 類錯(cuò)誤的概率水準(zhǔn)為 α，累積Ⅰ 類錯(cuò)誤的概率為 α’，則在對同一實(shí)驗(yàn)資料進(jìn)行 c次檢驗(yàn)時(shí)，在樣本彼此獨(dú)立的條件下，根據(jù)概率乘法原理，其累積 Ⅰ 類錯(cuò)誤概率 α’與 c有下列關(guān)系： α’＝ 1－ (1－ α)c 例如，設(shè) α＝ ， c=3(即 k=3)，其累積 Ⅰ 類錯(cuò)誤的概率為 α’＝ 1－ ()3 =1()3 = 2/8/2023 10:32:38 PM 30 一、 Bonferroni法 方法：采用 α＝ α’/c作為下結(jié)論時(shí)所采用的檢驗(yàn)水準(zhǔn)。 c為兩兩比較次數(shù)， α’為累積 I類錯(cuò)誤的概率。 2/8/2023 10:32:38 PM 31 例 81四個(gè)均值的 Bonferroni法比較 設(shè) α＝ α’/c＝ ,由此 t的臨界值為 t（ ,20） = 2/8/2023 10:32:38 PM 32 Bonferroni法的適用性 當(dāng) 比較次數(shù)不多時(shí) ， Bonferroni法的效果較好。 但當(dāng) 比較次數(shù)較多 (例如在 10次以上 )時(shí)，則由于其檢驗(yàn)水準(zhǔn)選擇得過低，結(jié)論偏于保守。 2/8/2023 10:32:38 PM 33 二、 SNK法 SNK(studentNewmanKeuls)法又稱 q檢驗(yàn)，是根據(jù) q值的抽樣分布作出統(tǒng)計(jì)推論（實(shí)例）。 1．將各組的平均值按 由大到小的順序排列 ： 順序
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