有强有力的证据反对零
Posted: Sat Dec 21, 2024 4:48 am
常见的事后检验包括 Tukey 的 HSD 检验、Bonferroni 校正和 Scheffe 检验。 解释结果 进行单向方差分析后，结果可以解释如下： F 统计量和 p 值： F 统计量衡量组间方差与组内方差的比率。p 值表示在零假设成立的情况下，获得与观察到的 F 统计量一样极端的 F 统计量的概率。较小的 p 值（小于所选的显著性水平，通常为 0.05）表明假设，表明至少两个组的平均值之间存在显著差异。
自由度：组间和组内因素的自由度分别为 k-1 和 Nk，其中 k 是 洪都拉斯电话区号 组数，N 是样本总量。 均方误差： 均方误差 (MSE) 是组内平方和与组内自由度的比率。这表示在考虑了组间差异后，估计的每组内方差。 效应大小：效应大小可以用 eta 平方 (η²) 来衡量，它表示因变量中由组间差异所占的总变异比例。eta 平方值的常见解释是： 影响较小：η² < 0.01 中等效应：0.01 ≤η² < 0.06 大效应：η² ≥ 0.06 事后分析：如果拒绝零假设，可以进行事后分析以确定哪些组之间存在显著差异。
可以使用各种检验方法进行此操作，例如 Tukey 的 HSD 检验、Bonferroni 校正或 Scheffe 检验。 应根据研究问题和分析假设来解释结果。如果假设不成立或结果无法解释，则可能需要进行替代测试或修改分析。 事后检验 在统计学中，单因素方差分析是一种用于比较三组或更多组平均值的技术。进行方差分析测试后，如果拒绝了零假设，即有显著证据表明至少一组平均值与其他组不同，则可以进行事后检验以确定哪些组之间存在显著差异。
自由度：组间和组内因素的自由度分别为 k-1 和 Nk，其中 k 是 洪都拉斯电话区号 组数，N 是样本总量。 均方误差： 均方误差 (MSE) 是组内平方和与组内自由度的比率。这表示在考虑了组间差异后，估计的每组内方差。 效应大小：效应大小可以用 eta 平方 (η²) 来衡量，它表示因变量中由组间差异所占的总变异比例。eta 平方值的常见解释是： 影响较小：η² < 0.01 中等效应：0.01 ≤η² < 0.06 大效应：η² ≥ 0.06 事后分析：如果拒绝零假设，可以进行事后分析以确定哪些组之间存在显著差异。
可以使用各种检验方法进行此操作，例如 Tukey 的 HSD 检验、Bonferroni 校正或 Scheffe 检验。 应根据研究问题和分析假设来解释结果。如果假设不成立或结果无法解释，则可能需要进行替代测试或修改分析。 事后检验 在统计学中，单因素方差分析是一种用于比较三组或更多组平均值的技术。进行方差分析测试后，如果拒绝了零假设，即有显著证据表明至少一组平均值与其他组不同，则可以进行事后检验以确定哪些组之间存在显著差异。