그래프와 dunnetts 사이의 불일치가 중요성 테스트안녕하세요, 시각적으로 내 그래프에서 내 컨트롤 그룹과 빨간색 (표준 오류를 사용하는 경우)간에 상당한 차이가 있음을 시사하는 바와 같이 Mean / Anova 및 Dunnetts post-hoc 테스트의 성능에는 아무 것도 없다고 나와 있습니다. 유의성 (비록 그것이 가까움에도 불구하고).
그래프가 표준 편차에 대한 오차 막대로 변경되면 더 이상의 중요성은 없지만 표준 오차 함수를 사용하고자합니다.
아니면 내가 이해할 수없는 통계적 설명이 있습니다. 어떤 경우에는 설명에 크게 감사 할 것입니다.
재 : 그래프와 dunnetts 사이의 불일치 중요성에 대한 테스트설명해 주셔서 감사합니다! 그것은 확실히 도움이된다.
재 : 그래프와 dunnetts 사이의 불일치 중요성에 대한 테스트(미안 지연!)
귀하의 예는 '귀중한 가설을 충분히 시험하고 확실한 비교를 찾을 수있는 고전적인 사례입니다!'
동일한 데이터 (A와 B, A와 C 등)에서 비교할수록 유형 1 오류가 발생할 확률이 높습니다. 가로 막 대형 차트는 보호하지 않는 개별적이고 개별적인 비교를 나타냅니다. 막 대형 차트 비교는 오해의 소지가 있습니다. 잘못된 것은 아니며 모든 비교에 대해 더 복잡한 질문에 대답 할 수 없습니다.
반면에 Dunnett의 테스트와 같은 비교 방법 절차는 비교를위한 기준을 조정하여 사용자를 보호합니다. 즉, 95 %의 신뢰를 원한다면 모든 비교는 각 개별 비교뿐만 아니라 조정이 필요합니다. 이 보호의 효과는 비교가 중요하기 위해서는 큰 차이가 필요하다는 것입니다. Dunnett의 비교를 믿어야합니다.
이 그룹에 대한 실험을 생각해보십시오. 많은 수의 그룹에 대해 귀무 가설 하에서 무작위 데이터를 생성하고, 막대 차트 접근법 (Compare Means> Student t과 동일) 및 Dunnett 테스트로 가설을 테스트하십시오. 유형 I 오류의 수 (위양성)는 차트에서 훨씬 높지만 Dunnet의 테스트에서 기대할 수있는 것보다 큽니다.
