Search results
29 lip 2023 · Jeśli analiza ANOVA daje wartość p poniżej naszego poziomu istotności, możemy zastosować testy post hoc, aby dowiedzieć się, które średnie grupowe różnią się od siebie. Testy post-hoc pozwalają nam kontrolować poziom błędów na rodzinę podczas wykonywania kilku porównań parami.
Na te pytania odpowiedzieć można wykorzystując testy post hoc. Na Rys. 4 przedstawiono statystyczną analizę porównań wielokrotnych z użyciem testu Tukeya, natomiast na Rys. 5 graficzną prezentacje estymatorów punktowych różnic wraz z ich przedziałami ufności.
Testy post-hoc (po fakcie) wykonuje się jako kolejny krok analizy wariancji. Znane są również pod nazwą porównań wielokrotnych lub porównań parami. Sama analiza wariancji mówi nam o tym czy różnice w porównywanych średnich występują czy nie. Nie wiemy jednak między którymi grupami zachodzą te różnice.
Testy POST-HOC dostępne w ANOVA Friedmana: test Dunn. Wyznaczoną na podstawie statystyki testowej wartość p porównujemy z poziomem istotności α: jeżeli p ≤α ⇒ odrzucamy H 0 przyjmując H 1, jeżeli p >α ⇒ nie ma podstaw odrzucić H 0. Przykład (plik PL_baton.pqs) -> Zobacz film.
Test Duncana (wielokrotny test rozstępu). 1 Wyznaczamy błąd standardowy dla wszystkich średnich postaci: S y i· = s MS E n. W przypadku niezbalansowanym, tzn gdy dla pewnych i 6= j n i 6= n j, zastępujemy n przez średnią harmoniczną: n h = a P a i=1 1 n i. 2 Z tablic istotnych rozstępów Duncana odczytujemy wartości: r α(p,f),
11 lut 2024 · Testy post hoc ANOVA. Na początek ustaliliśmy podstawy analizy wariancji (ANOVA), która służy do określenia, czy istnieją statystycznie istotne różnice między średnimi trzech lub więcej niezależnych grup. Zagłębiliśmy się w zawiłości testów post hoc, które są niezbędne, gdy początkowa ANOVA daje znaczące wyniki.
Porównania wielokrotne tzw. testy post-hoc stanowią dodatkowe testy dla analizy wariancji. Dla prostoty opisu przyjrzyjmy się jednoczynnikowej analizie wariancji dla czynników międzygrupowych. Analizę tą wykonujemy w momencie, gdy chcemy porównać więcej niż 2 grupy ze sobą.
