拥有各组的平均值、标准差、最小值和最大值数据。 如何进行统计检验？你好，
我有多个组，每个组都有平均值、最小值、标准差和最大值。 我不知道有多少样本。 我将如何使用该数据集进行方差分析等统计测试？
回复：拥有各组的平均值、标准差、最小值和最大值数据。 如何进行统计检验哎呀，我在以前版本的脚本中遇到了范围界定错误。更新版本已附后。请继续阅读有关范围界定错误的讨论。
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脚本任务是
- 摘要Oneway 函数脚本
- 名称默认为此处(1)
- 常规单向原始数据
- 创建汇总表
- 摘要Oneway()
最后一个任务会引发错误，因为该函数是在 Here 范围之外定义的，因此要运行，我可以将最后一个任务更改为 ::SumaryOneway。 相反，我将“Names Default to Here(1)”作为第一个任务。
回复：拥有各组的平均值、标准差、最小值和最大值数据。 如何进行统计检验启迪学生，
统计功效的基础是“N”个样本量。假设组标准差大致相同，则可以计算标准差的汇总估计值。 然后，如果您可以保证每个组都有最小数量的独立样本，则可以将该最小数量用于每个组的样本量，并且可以做出更糟糕的情况（最低功效）决策。与 ANOM 均值分析类似，假设最小 N =3：
- 绘制组均值 Y 与组 X 的关系图。
- 在Y轴上添加3条参考线：（1）组均值的平均值； (2) 平均值 + k*pooled std dev/sqrt(n)； (3) 这意味着 - k*pooled std dev/sqrt(n) 其中 k =Tukey HSD Quantile( .95, #groups, #groups*(3-1) )，假设最小 N =3，
这是对与总体平均值不同的平均值的视觉探索。 我不愿意回应，因为这是一个“假设”分析，汇总数据可能会因极端异常值等而产生偏差。
我有一些使用汇总数据计算方差分析的公式，但是，我发现了这个 JMP 使用说明 circa JMP 8 http://www.jmp.com/support/notes/35/253.html它提供了一种替代方法（由 David A. Larsen 提出），用于使用汇总数据计算单向方差分析。 它创建了一个视觉显示。 这个方法做需要N。我决定编写一个简单的脚本（买者自负，没有太多测试）通过函数 SummaryAnova() 来实现该方法。 该脚本附有一个使用示例。 附上脚本示例：
- 使用 JMP 示例数据表 Typying Data.jmp；
- 计算原始数据方差分析；创建汇总表；
- 然后调用 SummaryAnova() 函数来执行替代分析。
虽然统计测试是相同的，但寻找异常值并进行后续分析的信息量不如原始数据。
我想这可以用来假设最小 N 来进行更坏情况的“假设”分析。
没有N，这就是我所拥有的一切。令我惊讶的是，这么多总结报告中不包括N个和N个缺失。 这对于任何分析都至关重要。
