基本介紹
- 中文名：杜凱氏差距
- 外文名：Tukey's range test
- 別稱：杜凱氏方法
- 表達式：Ui-Uj
- 套用學科：統計學、心理學
- 適用領域範圍：統計、測量等
定律定義,理論假設,優勢與不足,
定律定義
Tukey範圍測試是一個單步的多重比較過程和統計測試方法，也被稱為Tukey測試，Tukey方法，Tukey誠實意義測試，Tukey的HSD(誠實的重大差異)測試或圖-克萊默方法。
它可以用於原始數據，也可以與方差分析(事後分析)相結合，從而可以發現兩者顯著的方法。這個測試是根據John Tukey的名字命名的，它比較了所有可能的方法，並且基於一個可被識別的分布範圍(q)(這個分布類似於t測試的t分布）。Tukey的測試將每一種測試方法與其他測試方法的方法進行了比較。也就是說，它同時適用於所有成對比較的集合，並且可以確定比預期的標準錯誤要大的兩種方法之間的差異。
當所有的樣例大小相等時，這個集合的置信係數就是1-alpha ，適用於任何處於零和一之間的alpha。對於不相等的樣本量，置信係數大於1。換句話說，當樣本規模不同時，Tukey的方法是保守的，。
理論假設
杜凱氏差距的理論假設如下：
1.測試的觀察結果是獨立於內部和組之間的。
2.在測試中與每個平均值相關聯的組通常是常態分配的。
3.測試的每個平均值之間存在相等的組內方差(方差的同質性)。
優勢與不足
當需要置信區間時，或者樣例大小不相等，進行所有數據成對比較時，這種方法被認為是最有效的，。
當樣本大小是相等的，置信的間隔是不太被需要的，Tukey的測試結果比接下來的程式要小一些，但如果沒有可用的方法，Tukey的是下一個最好的選擇。
在一般情況下，當許多方法都可以選用的時候，Scheffé的方法往往會給出更小的置信限制，因此是首選的方法。
