• 我要登录|
  • 免费注册
    |
  • 我的丁香通
    • 企业机构:
    • 成为企业机构
    • 个人用户:
    • 个人中心
  • 移动端
    移动端
丁香通 logo丁香实验_LOGO
搜实验

    大家都在搜

      大家都在搜

        0 人通过求购买到了急需的产品
        免费发布求购
        发布求购

        方差不齐时多组数据单因素方差分析

        相关实验:基于 SPSS 的数据管理与基础运算

        user-title

        dxy_v4miwgh6

        请教各位老师,多组数据(5个分组,每组约20个数据)做单因素的方差分析时发现只满足正态性不满足方差齐性,是否可以用ANOVA方差分析中的Welch检验?然后用Dunnett'sT3法检验组间比较?还是直接非参数检验用Kruskall-Wallis?

        因为这两种方法虽然总的差异都是有统计学意义的,但是两两比较当中有的分组不一样,请问哪一种更准确一点?

        wx-share
        分享

        2 个回答

        user-title

        土井挞克树

        有帮助

        直接非参数检验用Kruskall-Wallis,方差不齐的时候需要调整p值

        user-title

        loveliufudan

        有帮助

        如果您的数据不满足方差齐性,可以使用ANOVA方差分析中的Welch检验。这种方法可以通过调整分组间方差的自由度来解决方差不齐的问题。然后,您可以使用Dunnett's T3法来进行组间比较,这种方法适用于样本数不同但方差近似的情况,可以提供更准确的比较结果。

        如果您使用非参数检验,如Kruskal-Wallis检验,可以在不满足方差齐性和正态性的情况下进行分析。这种方法比较适用于小样本和不满足正态性的数据。然而,非参数检验通常会降低检验的敏感性,可能会导致错失一些真实的差异。

        在比较哪种方法更准确时,需要考虑您的研究设计、样本大小、数据分布等因素。如果您的数据样本量不够大,非参数检验可能更加适合。如果您的数据分布近似于正态分布,使用ANOVA方差分析可能更准确。如果您使用Welch检验和Dunnett's T3法,您需要注意的是,只有在分组方差不同但总体均值相等的情况下,才可以使用这种方法。如果您的数据不符合这个条件,可能需要使用其他的方法。

        ad image
        提问
        扫一扫
        丁香实验小程序二维码
        实验小助手
        丁香实验公众号二维码
        扫码领资料
        反馈
        TOP
        打开小程序