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两组方差不齐组间数据的比较
如何
比较两组
答:
首先,当你面对的是完全随机设计的
两组数据
,且不清楚数据是否为连续变量时,需要对设计类型有所了解。其次,针对连续性数据,如果满足正态分布和
方差齐
性,我们通常使用t检验来检验
两组之间的
差异是否具有统计学意义,其P值可以告诉我们这种差异发生的可能性。对于非正态分布或
方差不齐的
情况,秩和检验是...
方差齐
性检验
不齐
时,如何
比较两组数据
是否有显著性差异?
答:
从逻辑上讲,只有多
组间比较
结果显示有差异,才有必要做
两两比较
。或者说,必须先做多组间比较,而且多
组比较的
P值小于0.05,这种情况下,才有必要做两两比较。对于三组资料,不能对其中的任意
两组
直接做t检验,否则容易增大假阳性错误。组别越多,假阳性错误的可能性越大。因此,对于多组的设计,...
方差不齐
问题如何解决?
答:
方差齐
性检验显著性小于0.05,说明不满足方差齐性,那可以选择
方差不齐的两两比较
方法的。在方差齐性检验结果中,若P>0.10,认为方差齐性,t检验看第一行的结果;否则认为方差不齐,t检验看第
二
行的结果。一般取a=0.05,P<0.001,即P<0.05,可认为差异存在。如果样本量很大,
数据
近似正态分...
R语言统计分析 05
方差不齐的
多
组间
均值差异
比较
(Welch's ANOVA...
答:
多
组间
均值的差异
比较
时,当数据呈现出非正态分布或方差不齐的情况,传统的ANOVA检验与Kruskal-Wallis检验不再适用。这时,Welch's ANOVA检验成为了解决方案。Welch's ANOVA检验无需假设
方差齐
性,适用于
数据方差不齐的
场景。R语言提供了实现Welch's ANOVA检验的函数。以gene40的Stage分期为例,进行多组...
多组样本
方差不齐
用什么检验
答:
多组样本
方差不齐
用正态性分布检验,对于符合正态性分布的
数据
采用均数±标准差表示,
两组
单独计量资料的比较采用独立样本t检验,多
组之间的比较
采用完全随机设计单因素的方差分析(one-way ANOVA),
方差齐
时整体的比较采用F检验,多重比较采用Bonferroni法,方差不齐时采用Welch近似F检验,多重比较采用...
方差齐
性检验,如何看
数据的
齐性?
答:
否则认为方差不齐,t检验看第
二
行的结果。一般取a=0.05,P<0.001,即P<0.05,可认为差异存在。如果样本量很大,
数据
近似正态分布,可以直接用t检验中
方差不齐的
校正结果来做,就是选第二行的t和p值。如果样本
比较
小,或者方差不齐问题很大,数据严重非正态分布,则要使用非参数检验。
方差不齐
是什么意思?
答:
方差齐
性检验中的P>0.10 (第一个sig),认为方差齐性,t检验看第一行的结果;否则认为
方差不齐
,t检验看第二行的结果。一般取a=0.05,P<0.001,即P<0.05,可认为差异存在。spss里面T检验是比较常见的,另外方差也是比较常见的,而t检验主要是
比较两组数据之间的
差别,比较之前还是有一些要求的...
如何分析
方差不齐的数据
?
答:
如果不同被试
组的方差不齐
性,也就是方差之比显著不等于1,就说明被试之间原本就差异很大,那我们的方差分析就得不到准确的结论,不知道究竟是实验处理造成了不同被试
组间的
差异,还是说这里面也混淆了个体差异。就算只有两个
组之间方差不齐
,其他都齐,但这也会对不同部分均方的计算造成影响,哪怕...
如何
比较两组数据
是否存在差异?
答:
如上所述,可以通过观察
数据的
分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。
方差齐
性的假设可进行F检验,或进行更有效的Levene检验。如果不满足这些条件,可以采用校正的t检验,或者换用非参数检验代替t检验进行
两组间
均值
的比较
。区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值,因此更容易拒绝...
配对设计资料,若满足正态性和
方差齐
性
答:
方差齐
性是指各组数据的方差应该是相等的。在配对设计中,如果
两组数据的方差不齐
,那么它们
之间
的差异可能会被夸大或缩小,从而影响统计结果的准确性。因此,在配对设计前,我们需要对各组数据进行方差齐性检验,以满足统计分析的要求。如果配对设计资料不满足正态性和方差齐性,我们可以采取一些方法进行...
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