1樓：匿名使用者
組間比較的時候是針對四組進行假設檢驗，說明四組之間有無統計學差異，假設四組間有差異，在單獨做兩組比較的時候也可能只出現在某個兩組間比較有差異。四組比較的時候p值靠近0.05，是否因為樣本量不夠，所以沒有出現較明顯的＜0.
05？兩兩比較的時候1vs4和2vs4有差異,說明在1和2劑量條件下該藥物比較安慰劑組還是有效的，只是不知道您在進行兩兩比較的時候有沒有記得調整α值，如果您α值還是設為0.05就不合適了。
2樓：匿名使用者
alpha應設定為0.05/15=0.003,搞不懂為什麼是除以15？我用bonferroni校正，a=0.003，結果組間比較
p=0.029，各組兩兩比較p最小的為0.040，這代表什麼意思呢，都大於0.003，是不是就說明校正後組間及兩兩比較應該是沒有差異的？
3樓：匿名使用者
應該怎麼調整α值呢？我就是用2 independant 檢驗做的，能具體說說嗎？
4樓：匿名使用者
首先，p值0.05的來歷——人為拍腦袋規定的，就是long long ago，一幫統計大佬們討論，我們要給α定個界限，多少算好啊；然後在友好而熱烈的討論中，0.05被確定下來。
為嘛是0.05而不是0.04或者0.
06，除了計算上可能方便點、看著可能順眼點外，真沒有其他道理。從這個角度，實際上0.051和0.
049真有多少差別嗎？很大，也其實沒有多少。很大是因為規定了0.
05，沒有多少是因為實際上真沒差多少。類似學生考試，你說59分和60分差多少？真沒差多少，但就是一個及格了，一個掛科了。
所以，0.051可能是你提出問題的部分解釋。另外，要提醒你注意的是：
type i error inflation，這個可能也是你提出來的這個問題的部分解釋。至於啥叫type i error inflation，自己放狗去搜吧。
5樓：匿名使用者
這是兩兩比較的結
果，好像也存在校正test statistics(b) var00001mann-whitney u 15.000wilcoxon w 70.000z -2.
222asymp. sig. (2-tailed) .
026exact sig. [2*(1-tailed sig.)] .
027(a)a not corrected for ties.b grouping variable: var00002
spss多組間均值比較 單因素方差分析p值沒意義，後面的兩兩比較有意義嗎
6樓：南心網心理統計
沒有意義，如果總體上沒有組間差異，那麼就不能做事後兩兩比較了。（南心網 spss資料統計分析）
單因素方差分析後，怎樣比較組間兩兩差異
7樓：
p值為0.000 說明差異顯著，也就是你要比較的多組之間存在顯著的差異
請問單因素方差分析總體無差異，但兩兩比較卻顯示有差異，如何下結論？
8樓：魏上文庫
以單因素方差分析為準，應當是無差異的。
但兩兩比較有差異，可能是你選擇的方法過於靈敏，如lsd法，會導致更容易使得p＜α，得到有差異的結果。
但也說明樣本處於有無差異的模糊地帶，最好的方法是增加樣本量重新試驗。
請問單因素方差分析總體無差異，但兩兩比較卻顯示有差異，如何下結論？
9樓：懦弱我們不看
單因素方差分析,是檢驗所有的均值是否相等。而多重均值又稱事後檢驗
其比較是兩兩之間的。就有點像f檢驗通過，而t檢驗沒有一樣。
如果想兩兩比較組間差異,應該用什麼統計學方法? 80
10樓：鈐山鎮
需要看資料是以什麼形式表達的,如果是定量的,比如身高,可以用t檢驗,如果是其他非正態的或方差不齊的,可以使用秩和檢驗.如果是定性的,比如是否患病,可以用卡方檢驗。
統計方法是指有關收集、整理、分析和解釋統計資料，並對其所反映的問題作出一定結論的方法。
正確選擇統計方法的依據是：
①根據研究的目的，明確研究試驗設計型別、研究因素與水平數；
②確定資料特徵(是否正態分佈等)和樣本量大小；
③ 正確判斷統計資料所對應的型別(計量、計數和等級資料)，同時應根據統計方法的適宜條件進行正確的統計量值計算；
最後，還要根據專業知識與資料的實際情況，結合統計學原則，靈活地選擇統計分析方法。
11樓：匿名使用者
a組 15 0.052±0.008
b組 15 0.112±0.017
c組 15 0.164±0.020
這組資料如果想兩兩比較組間差異,是不是先用單因素方差分析顯示組間均數差別有統計學意義然後再用組間t檢驗比較
方差分析法
12樓：匿名使用者
你的分析是正確的，就是要先用單因素方差分析顯示組間均數差別有統計學意義然後再用組間t檢驗比較。
13樓：匿名使用者
想到你說最近選擇一個人睡
我忍住眼淚我尊重眼淚
請問單因素方差分析總體無差異，但兩兩比較卻顯示有差異，如何下
以單因素方差分析為準，應當是無差異的。但兩兩比較有差異，可能是你選擇的方法過於靈敏，如lsd法，會導致更容易使得p 得到有差異的結果。但也說明樣本處於有無差異的模糊地帶，最好的方法是增加樣本量重新試驗。請問單因素方差分析總體無差異，但兩兩比較卻顯示有差異，如何下結論？單因素方差分析,是檢驗所有的均值...
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