配对 T 检验与方差分析——我不知道如何运行方差分析检验。我们为我们的产品做了一项营销研究，偶然发现它显示出很强的临床治疗效果（参与者最后的疼痛比开始时少），我自愿做统计分析。
我对基线与第 8 周疼痛评分进行了配对 T 检验（专业建模 -> 配对 ->），p 值非常低。
然而，我雄心勃勃（因为 JMP 让这变得如此简单），并将基线与 4 周进行比较，然后将基线与 8 周进行比较，将 4 周与 8 周进行比较。所有结果均显示出显着性，但 4 周和 8 周之间的差异从未具有临床相关性。
因此，在出版时，审稿人说我应该使用“单向重复测量方差分析”，因为我有三个时间点。这看起来足够公平（有点）？
大问题 - -我不知道如何运行方差分析测试。 直方图和箱线图直观地表明存在差异（平均值 2.8 与 2.76 S dev 1.6 , 1.1）。数据分为三列疼痛评分（连续 (0-10) 变量）。
如何让 JMP 比较我的列？它们有显着不同吗？
抱歉，如果这是一个非常愚蠢的问题，但我的审稿人需要看到一些东西......
感谢任何人可以提供的任何帮助。
彼得
基础数据分析和建模消费者和市场研究质量和工艺工程回复：配对 T 检验与方差分析 - 我不知道如何运行方差分析检验。对于延迟，我深表歉意——所有 JMP 电子邮件都进入了一个不起眼的垃圾邮件文件夹，而我刚刚恢复了它们——但我完全同意。这不是一个令人满意的实验设计。碰巧的是，当我们进行重复测量方差分析时，结果没有改变——甚至 p 值也很接近。
回复：配对 T 检验与方差分析 - 我不知道如何运行方差分析检验。此外，技术说明可能有用。
回复：配对 T 检验与方差分析 - 我不知道如何运行方差分析检验。您还可以考虑一种更简单的方法：配对。 每个参与者代表设计中的一个块。 之前和之后的响应是相关的。 t 检验或方差分析可能是合适的，但它们不能解决参与者之间的差异。
请参见这一页了解 Matched Pairs 平台以确定其是否合适。
回复：配对 T 检验与方差分析 - 我不知道如何运行方差分析检验。我没有做过重复测量方差分析，但这听起来确实是正确的做法。如果我理解正确的话，它类似于标准方差分析，就像标准 t 检验与配对 t 检验相关一样。但是，除了这些统计细节之外，你对结果的描述对我来说听起来相当清楚。治疗似乎对基线到 4 周或 8 周点有影响，但 4 周至 8 周之间的差异并不显着。这是否意味着有证据表明治疗有影响，但 4 周后就能感受到这种影响，并且持续到 8 周似乎不会增加太多？这个故事听起来与你所说的一致，对我来说似乎很有意义。重复测量方差分析可能会产生有些不同的统计结果，但我认为强调“显着”或“不显着”比较并不是这里最重要的事情。您掌握的证据表明治疗有效，在 4 周内就能感受到效果，从那时起，更长的治疗可能不会有太大改善。
回复：配对 T 检验与方差分析 - 我不知道如何运行方差分析检验。嗨，彼得D！
首先，您应该探索“帮助”下统计索引中的“重复测量”主题。按照主题帮助将建议您需要的数据格式并帮助理解分析。帮助实际上是有帮助的。
其次，在最好的情况下，重复测量也是一种统计上的“繁重工作”。在设计并运行实验后更改您的分析计划是不是最好的情况。据我所知，我担心您的审阅者已经正确识别了您的分析中的问题，但它不一定容易恢复，并且您设法挽救的任何结果在技术上可能没有用处。理想情况下，您应该在设计和运行实验之前咨询统计学家，他们可能会帮助您尽早发现计划中的问题，但我当然建议您现在咨询一位统计学家，也许您可以恢复。
祝你好运。
回复：配对 T 检验与方差分析 - 我不知道如何运行方差分析检验。帖子中的平均值是 5.8 vs 2.76（拼写错误）
