Testy post-hoc

Wnioskowanie statystyczne dla danych liczbowych w R

Mine Cetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice, Duke University

Które średnie się różnią?

  • Testy t dla dwóch prób dla różnic między każdą parą grup
  • Wiele testów $\rightarrow$ zawyżony poziom błędu typu I
  • Rozwiązanie: użycie zmodyfikowanego poziomu istotności
Wnioskowanie statystyczne dla danych liczbowych w R

Porównania wielokrotne

  • Testowanie wielu par grup nazywa się porównaniami wielokrotnymi
  • Poprawka Bonferroniego sugeruje zastosowanie bardziej rygorystycznego poziomu istotności
    • Dostosowanie $\alpha$ do liczby rozważanych porównań
    • $\alpha^\star = \frac{\alpha}{K}$, gdzie $K = \frac{k (k-1)}{2}$
Wnioskowanie statystyczne dla danych liczbowych w R

Porównania parami

  • Stała wariancja $\rightarrow$ ponowne przemyślenie błędu standardowego i stopni swobody: użycie spójnego błędu standardowego i stopni swobody dla wszystkich testów
  • Porównanie p-wartości z każdego testu ze zmodyfikowanym poziomem istotności
Wnioskowanie statystyczne dla danych liczbowych w R

Czas na ćwiczenia!

Wnioskowanie statystyczne dla danych liczbowych w R

Preparing Video For Download...