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유의성 분석에는 SPSS 일원분산분석을 사용하는데, Duncan의 방법을 사용하면 결과 중 어떤 부분을 살펴보아야 할까요?

결과는 아래 표를 참고해주세요.

원래 3개의 치료군을 각각 3개의 하위 집합으로 나누었는데, 즉 하위 집합 1과 2 사이에 유의미한 차이가 있었고(Plt; 0.05), 하위 집합 1과 3은 하위 집합 2와 하위 집합 3과 동일했습니다. 3. . 각 하위 집합에는 문자가 하나만 있으며 처리 간의 차이가 상당합니다. 2, 3, 1을 다룰 때는 각각 a, b, c로 라벨을 붙이세요. 하위 집합에 두 개 이상의 처리가 포함된 경우 동일한 문자로 표시됩니다. 처리가 두 개의 하위 집합에 포함된 경우 두 하위 집합에 문자를 할당합니다.

확장 정보:

Duncan의 새로운 복소수 범위 방법 정보:

1. 이것은 1955년 Duncan이 제안한 새로운 복소수 범위 방법이며 Post에 사용됩니다. ANOVA의 임시 쌍별 비교는 제2종 오류를 줄이는 데 도움이 되지만 제1종 오류는 증가시킵니다.

2. 먼저 평균값을 작은 것부터 큰 것 순으로 정렬하고 일련번호 r을 표시합니다. 수식은 SSR=(xi.-xj.)/SE~SSR(p,fe)입니다. 이때 표준편차는 (MSE/n)의 제곱근이며, 여기서 n은 각 그룹의 데이터량입니다. k개의 그룹이 있고 n=N/k라고 가정하면 자유도는 df=∣ri-rj∣ 1입니다.

3. 두 숫자의 수준 차이에 따라 자유도가 달라지는 것을 알 수 있는데, 이는 SNKq 테스트와 유사하다. 다양한 자유도는 SSR 테이블을 검색하여 얻어야 하는 다양한 임계값에 해당합니다.

참고 자료: Baidu Encyclopedia—Duncan의 새로운 복소 범위 방법