在方差分析中进行多重比较的前提是

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前提是方差分析模型显著。

事后多重比较基于方差分析基础上进行;用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况.例如研究人员想知道三组学生(本科以下,本科,本科以上)的智商平均值是否有显著差异.比如分析显示三组学生智商有着明显的差异,那具体是本科以下与本科这两组之间,还是本科以下与本科以上两组之间的差异;即具体两两组别之间的差异对比,则称为事后多重比较; 事后多重比较的方法有多种,系统默认使用常见的LSD事后多重比较法。

多重比较的方法非常多,但功能均一致,仅在个别点或使用场景上有小区别,当前SPSSAU共提供LSD,Scheffe,Tukey,Bonferroni校正,Tamhane T2总共最为常见使用的五种方法,该五种方法如何选择说明如下表格所示:

首先判断p 值是否呈现出显著性,如果呈现出显著性,则说明不同组别数据具有显著性差异,具体差异可通过平均值进行对比判断;以及可具体通过事后多重比较判断具体两两组别之间的差异情况.

分析结果表格示例如下(SPSSAU同时会生成折线图):

说叭体身计
2023-01-16 · 超过12用户采纳过TA的回答
知道答主
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前提是:拒绝原假设。

方差分析是用来分析分类别自变量对数值型因变量影响的一种统计分析方法,也可用于分析两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。自变量对因变量的影响也称为自变量效应,而影响效应的大小则体现为因变量的误差里有多少是由于自变量造成的。一句话总结,方差分析是通过对数据误差的分析来检验这种效应是否显著。

分析方法:

根据数据设计类型的不同,有以下两种方差分析的方法:

1、对成组设计的多个样本均值比较,应采用完全随机设计的方差分析,即单因素方差分析。

2、对随机区组设计的多个样本均值比较,应采用配伍组设计的方差分析,即两因素方差分析

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