定量资料两两比较方法总结
1 对于k个独立样本的非参数检验,两两比较时,如果组数不多,可以使用bonfferoni法,
即对α进行校正。当组数较多时,bonfferoni法偏于保守,此时可以使用holm法,它是基于
bonfferoni法,对采用两独立样本比较计算出的P值按从小到大排序,依据排序后是否有
Pmi,,,,(1)H来向下逐步拒绝,它是对bonfferoni法的改进。 ii
2 对于方差分析,当正态性满足,方差齐性不满足时,统计描述可以用均数加减
标准
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差表示。
此时采用校正的方差分析方法,即选择SPSS中mean compare—one way anovo 中Options 里
面的Brown foresythe,Welth选择框,即可进行校正的方差分析。同时两两比较可以使用当方
差不齐时的Tamhane’s T2,Dunnelt’s T3,Games-Howell,Dunnelt’s C法。
当正态性不满足,方差齐性也不满足时,使用非参数的方法,统计描述使用中位数和四分位
数间距.
The ANOVA model is just an approximation for the data, and ANOVA assumptions may not be satisfied completely.With normal data but heterogeneous variances, ANOVA is robust for balanced or nearly balanced designs but not for highly unbalanced designs.3 In the setting of normal data, heterogeneous variances, and an unbalanced design, one might use Welch’s ANOVA to
accommodate unequal variances.10 With homogeneous variances but nonnormal data,ANOVA is robust for balanced designs with large samples but not for unbalanced design or small samples (n 5 per group). In the setting of nonnormal data, homogeneous variances, and a small sample or highly unbalanced design, a nonparametric procedure such as the Kruskal-Wallis test may be preferred over 1-way ANOVA. If the data are not normally distributed and variances are heterogeneous, a transformation may be necessary. At the research design stage, an investigator must realize the importance of a balanced design and large sample.
方差分析模型仅仅是对数据的近似逼近,在对数据进行分析时,方差分析的假设条件并不是
能够完全满足的。对于满足正态性但是方差不齐的数据,当各组间的样本量相等或近似相等
时,方差分析的结果是稳健的,当各组间的样本量严重不相等时,此时就不能使用方差分析。
对于正态,方差不齐,各组间样本量严重不相等的情况,可以使用Welch’s 方差分析法。对
于方差齐但是正态性不满足的数据,方差分析对于大样本且组间样本量相等的数据,分析结
果是稳健的,但是不适用于小样本(每组样本小于5个)或者组间样本量不相等的情况。对
于正态性不满足、方差不齐、小样本或者组间严重不均衡(即样本量严重不相等),可以使
用非参数的方法,例如Kruskal-Wallis检验可能要比单向方差分析更适用。如果数据是非正
态分布,方差不齐,此时可以尝试进行数据转换。