Confrontare significa utilizzare metodi diversi per ottenere risultati diversiCiao a tutti,
Ho una rapida domanda sul confronto delle medie in JMP 15.I miei dati sono composti da due variabili:
il indipendente variabile è una variabile ordinale con quattro livelli (alto, medio, basso e molto basso), mentre la variabile dipendente è continua.
Voglio confrontare le medie per quattro gruppi (alto, medio, basso e molto basso) per vedere se c'è una differenza statistica tra di loro o meno. quando ho usato (metodo Tutte le coppie Tukey-Cramer), nessuna statistica è stata trovata la differenza tra tutti i mezzi. Tuttavia, quando ho usato (metodo t di ogni coppia di studenti), a statistico differenza tra il livello "molto basso" e quello "alto".
La mia domanda è:
1- perché c'è una differenza tra i due metodi?
2- quale dovrebbe essere usato?
Grazie in anticipo,
AnaliticaRe: Confrontare significa utilizzare metodi diversi per ottenere risultati diversivoglio dire chiedere il test t dello studente e il suo rapporto sulle differenze ordinate. Come nelle immagini seguenti.
Re: Confrontare significa utilizzare metodi diversi per ottenere risultati diversiGrazie @dale_lehman per te risposta dettagliata.
Re: Confrontare significa utilizzare metodi diversi per ottenere risultati diversiCiao @iron_horne,
Grazie per il tuo feedback,
Ho fatto la correzione Bonferroni come hai spiegato. ma non ho capito cosa intendi per eseguire il test t confronti multipli? sono tutte coppie, Tukey HSD?
Re: Confrontare significa utilizzare metodi diversi per ottenere risultati diversiCiao @ Rompighiaccio ,
come @dale_lehman spiegato, Tukey controlla i confronti multipli mantenendo un errore complessivo di tipo uno al 5%. Inoltre, presuppone varianze uguali tra i gruppi.
in questa situazione rifarei il test comparativo utilizzando la correzione di Bonferroni. Per fare ciò, dividi il 5% (o qualsiasi errore di tipo I che desideri consentire) per il numero di confronti a coppie che hai (6 per 4 diverse categorie). Prima di eseguire il modello, nel triangolo rosso della piattaforma del modello di adattamento impostare il livello alfa su quel nuovo valore (0,008). Quindi eseguire il test t confronti multipli e controllare i risultati ancora una volta.
Ancora più importante, ti suggerisco di esaminare la tabella dei confronti a coppie e di chiederti per ciascuna coppia significativa se è anche significativamente diversa - se il gruppo significa che hai differenze nel mondo reale. SE vedessi due osservazioni con i due valori differenti potresti dire che sono sostanzialmente differenti e considerarle indifferenti non serve allo scopo dello studio. Trovo sorprendente come così tante persone non si assicurino che questo sia il caso quando riportano un significato.
Re: Confrontare significa utilizzare metodi diversi per ottenere risultati diversiCredo che questo sia trattato nella documentazione, ma brevemente il confronto di ogni coppia finge che l'unico dato che hai sia ogni coppia che viene confrontata (cioè, equivale a sottoimpostare ogni coppia di gruppi e testare una differenza, in isolamento) .L'HSD Tukey tiene conto del fatto che stai facendo confronti multipli e garantisce che la probabilità di un errore di tipo 1 rifletta la totalità dei test per le differenze tra le coppie.Quindi, se stavi eseguendo 100 test (molti gruppi da confrontare), c'è una notevole possibilità che anche se trovi p<.05 in ciascuno dei test a coppie, alcuni di questi produrranno errori di tipo 1.Tukey è molto più restrittivo (e tanto più, più gruppi hai) in quanto ogni test a coppie è soggetto a un controllo molto più approfondito per garantire che la tua probabilità complessiva di un errore di tipo 1 copra tutti i test che condurrai.
Il confronto a coppie è quasi certamente troppo debole.Ma con molti gruppi, ho trovato Tukey forse troppo restrittivo.Vale la pena fare entrambe le cose - e quando i risultati differiscono qualitativamente, sii umile riguardo alle tue conclusioni (almeno più umile che se i due approcci dessero le stesse conclusioni qualitative).
