Scheffe成對比較檢驗

Scheffe成對比較檢驗

多重比較法用在變異數分析之後,若發現平均數有顯著差異時,則再從所處理的實驗水準中檢視一對或多對平均數間是否有差異存在。

這種工作常須比較好幾對平均數的差異,就叫做多重比較(多重比較Scheffe法)。

基本介紹

  • 中文名:Scheffe成對比較檢驗
  • 領域:數學
  • 類型:比較法
  • 作用:判斷是否存在差異
  • 屬於:多重比較法
  • 套用:生產、生活
簡介,概述,

簡介

多重比較是從率生粉科學研充最常用的統計分析方法之一,但是目前大部分科研工作者不能熟練掌握和正確使用該方法,科技論丈中漏用、亂用、錯用多重比較方法的現象普遮存在,普及多重比較方法有助於發揮其在生物科學研究中作用。

概述

多重比較是方差分析法的一部分,用於多組數據平均數的兩兩比較分析.由於生物學研究中大多數是多處理實驗,因此方差分析在生物科學研究中至關重要,通過方差分析可以說明是否存在處理效應.而多個處理平均數的相互比較則需要統計學上的多重比較法,多重比較結果的表示方法又有2種:三角形法和字母標記法.其中字母標記法在科技論文最為常用,絕大部分國內外權威學術刊物都要求將實驗數據的比較結果用字母標記法表示出來,但是很多科研人員或研究生統計基礎比較薄弱,多重比較結果的漏標、亂標、錯標的現象普遍存在,影響了科技論文結論的可靠性和寫作質量.各教材或參考文獻對多重比較方法的介紹均不系統、不準確、不統一、不全面,有的沒有給出多重比較的字母標記法,有的沒有介紹各處理不等重複時的計算方法,有的舉例不具代表性且未詳細介紹標記過程等,給科研工作者自學帶來混亂和困難。
多重比較法要求的條件與方差分析法相同,即隨機變數服從常態分配,方差相齊和觀測值的獨立性。
多重比較法的方法
(一)LSD(Least Significant Difference)法
要求組間的標本數必須相同,適用於被指定組間的比較檢定。
(二)Tukey法
這個方法也被稱作Tukey(a)法,適用於將進行比較的組間完全對等關係的情況,具有相同的標本數是進行檢定的前提。
(三)Bonferroni法
這個方這是LSD法的改良法,適用於全體組間比較檢定。
(四)Scheffe法
適用於需要進行全體組間比較檢定。Scheffe技在需要進行比較的個數多於平均值個數時,比BonfeDoni法更容易得到明確的判斷。另外,在萬檢定的結果不存在有意差時,也可以判斷某組間是否存在有意差等特點。
(五)Dunnet法
這個方法最適用於有關聯的組之間的比較檢定。
(六)Tukey(b)法
(七)Duncun法
(八)Student-Newman-Keuls法
(六)、(七)、(八)是指通常的Multiple Range Test,多套用於非數量化變數間的檢定。
多重比較的常用方法有最小顯著差數法(LSD法,least significant difference)和最小顯著極差法(LSR法,Least significant ranges)兩種,LSR法又有新復極差法(SSR法,shortestsignificant ranges)和q值檢驗法(q-test)兩種.3種方法的套用條件不同:在研究工作中,對精度要求高的實驗應該用q值法檢驗;一般實驗常用SSR法檢驗;只有當各個處理平均數僅與對照相比時,才可用LSD法,否則實驗結論的可靠性降低[f41.其中LSR法的特點是把要比較的兩個平均數的差數看成是一組平均數的極差,根據極差範圍內所包含的平均數的個數(稱為秩次距,用k表示)k的不同而採用不同的檢驗尺度,以克服LSD法的可靠性低的不足.上述三種方法在生物統計學教材中均有介紹,運算與分析方法也非常類似,亦可用統計分析軟體自動進行運算。

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