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計(jì)量資料顯著性檢驗(yàn)的兩個常見錯誤

時間:2022-08-05 08:37:29 醫(yī)學(xué)論文寫作方法 我要投稿
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計(jì)量資料顯著性檢驗(yàn)的兩個常見錯誤

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  錯誤之一:多組間均數(shù)比較采用多次t檢驗(yàn),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(yàn))。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<F?α,也只能說明在α水準(zhǔn)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(jìn)一步作兩兩比較的q檢驗(yàn)(也叫Studnet-Newman-Keuls檢驗(yàn)法)。當(dāng)多個觀察組與一個對照組進(jìn)行均數(shù)間比較時,應(yīng)作Dunnett-t檢驗(yàn)。

  錯誤之二:配對t檢驗(yàn)與完全隨機(jī)t檢驗(yàn)的相互誤用。配對t檢驗(yàn)與完全隨機(jī)t檢驗(yàn)主要有以下不同:①兩種檢驗(yàn)方法適用的定型分組設(shè)計(jì)不同,完全隨機(jī)t檢驗(yàn)用于完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的資料,配對差值的t檢驗(yàn)

  適用于隨機(jī)配對設(shè)計(jì)的資料,包括自身對照和配對對照等設(shè)計(jì);②由于資料的分組設(shè)計(jì)不同,因此觀察的內(nèi)容也不同,對于完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的資料,研究者需要觀察的是兩樣本的均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差,并采用完全隨機(jī)t檢驗(yàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷,以比較兩樣本均數(shù)有無差異。自身對照設(shè)計(jì)是在同一個體上進(jìn)行觀察,研究者需要觀察的是每一個實(shí)驗(yàn)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(biāo)準(zhǔn)差,采用配對差值t檢驗(yàn),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(yàn)適用于隨機(jī)配對設(shè)計(jì)的資料,而隨機(jī)配對設(shè)計(jì)的資料最大限度地減少了個體差異(生物變異)對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響,因而減少了實(shí)驗(yàn)誤差,提高了實(shí)驗(yàn)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(jì)的資料應(yīng)用配對差值的t檢驗(yàn)。

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