解釋零膨脹泊松分佈中的成對 Tukey HSD t 比率我的數據來自一個電商網站。我正在衡量基於不同自變量的錯誤次數：篩選方式（字母順序、相關性和搜尋）和添加商品數量（一次添加一件或一次性將多件商品添加到購物車）。由於大多數情況下錯誤次數為0，我選擇使用零膨脹泊松迴歸。當我進行Tukey HSD事後檢定時，得到以下結果。
在這種情況下，我該如何解讀 t 值和 p 值？例如，對於「篩選方式 = 依字母順序」且「新增項目數 = 多個」的情況，與「篩選方式 = 搜尋」且「新增項目數 = 多個」的情況相比，t 值為 -3.28，p 值為 0.0143。這是否意味著「搜尋」且「新增多個項目」比「按字母順序」且「新增多個項目」更容易出錯（因為 t 值為負）？這似乎與我的數據相矛盾，我的數據表明，在篩選方式為「搜尋」且「新增多個項目」的情況下，並沒有出現任何錯誤。
土耳其 HSD 成對檢驗
資料分佈（按字母順序，多選）
資料分佈（搜索，多選）。注意：未出現任何錯誤。
數據探索與視覺化
