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第一问两组评酒员的评价结果有无显著性差异，哪一组结果更可信？收藏
怎么做呀？求方法，谢谢啦~~
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我也求出显著性差异，但是如何确定可信度？有什么标准吗？如果没有什么标准，如何确定哪个要信度更高？
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【求助】方差分析没有显著性差异，多重比较有显著性差异如何解释
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这个帖子发布于8年零122天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
发表文章我投稿的杂志要求结果一律用表格，并给出统计量。分四组，我用的方差分析，多重比较时各组均与对照组比较，所以用的Dunnett-t检验，但是方差分析显示各组差异无统计学意义，而其中的一组与对照组Dunnett—t检验差异有统计学意义。这种情况存在合理吗，如何解释？还有，我用的SPSS15.0，不能给出两两比较的统计量，我是手算的，算了好几天，请问各位大虾SPSS能给出两两比较的统计量吗？
不知道邀请谁？试试他们
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第一个问题：方差分析结果不显著的情况下，就不用做多重比较了，因为处理对各组的影响未达到显著水准，即使进行了多重比较，结果也是组间比较不显著。您所讲的方差分析显著而多重比较显著，这种情况从理论上讲是不可能发生的，我在使用SPSS时也从未遇见过。第二个问题：SPSS是很容易进行多重比较的（两两比较），而且可以给出统计表，只不过它的比较结果有一半是重复的，比如a与b进行一次比较，同时，它对b与a也进行了一次比较，其实二者的结果是一个的。
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方差分析结果不显著的情况下，多重比较没有意义
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同意以上意见，用SPSS做方差分析SNK法进行多重比较时的确不能得出确切概论，但用LSD法可以得到确切概论。
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谢谢大虾们的指点，方差分析无差异，不需要多重比较了；还有我发现多重比较的统计量是可以通过SPSS的统计结果直接计算的，就是把结果表中的第一列（两组均数的差值）除以第二列（误差）即可。
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两两比较会增大I类错误，等于你把α定高了
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Since multiple comparison tests are often called 'post tests', you'd think they logically follow the one-way ANOVA. In fact, this isn't so.&An unfortunate common practice is to pursue multiple comparisons only when the hull hypothesis of homogeneity is rejected.& (, page 177)Will the results of multiple tests be valid if the overall P value for the ANOVA is greater than 0.05?Surprisingly, the answer is yes. With one exception, post tests are valid even if the overall ANOVA did not find a significant difference among means.The exception is the first multiple comparison test invented, the protected Fisher Least Significant Difference (LSD) test. The first step of the protected LSD test is to check if the overall ANOVA rejects the null hypothesis of identical means. If it doesn't, individual comparisons should not be made.
But this protected LSD test is , and no longer recommended.Is it possible to get a 'significant' result from a multiple comparisons test even when the overall ANOVA was not significant?Yes it is possible. The exception is Scheffe's test (which no GraphPad product offers). It is intertwined with the overall F test. If the overall ANOVA has a P value greater than 0.05, then the Scheffe's test won't find any significant post tests. In this case, performing post tests following an overall nonsignificant ANOVA is a waste of time but won't lead to invalid conclusions. But other multiple comparison tests can find significant differences (sometimes) even when the overall ANOVA showed no significant differences among groups.How can I understand the apparent contradiction between an ANOVA saying, in effect, that all group means are identical and a post test finding differences?The overall one-way ANOVA tests the null hypothesis that all the treatment groups have identical mean values, so any difference you happened to observe is due to random sampling. Each post test tests the null hypothesis that two particular groups have identical means.The post tests are more focused, so have power to find differences between groups even when the overall ANOVA is not significant.Are the results of the overall ANOVA useful at all?ANOVA tests the overall null hypothesis that all the data come from groups that have identical means. If that is your experimental question -- does the data provide convincing evidence that the means are not all identical -- then ANOVA is exactly what you want. More often, your experimental questions are more focused and answered by multiple comparison tests (post tests). In these cases, you can safely ignore the overall ANOVA results and jump right to the post test results.Note that the multiple comparison calculations all use the mean-square result from the ANOVA table. So even if you don't care about the value of F or the P value, the post tests still require that the ANOVA table be computed.Refer to
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给出了很好的结论，赞一个。 实际上，Fisher protected Test是不推荐的。也就是说‘方差分析不显著则不用两两比较’是不确切的。
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zsj4682096 第一个问题：方差分析结果不显著的情况下，就不用做多重比较了，因为处理对各组的影响未达到显著水准，即使进行了多重比较，结果也是组间比较不显著。您所讲的方差分析显著而多重比较显著，这种情况从理论上讲是不可能发生的，我在使用SPSS时也从未遇见过。第二个问题：SPSS是很容易进行多重比较的（两两比较），而且可以给出统计表，只不过它的比较结果有一半是重复的，比如a与b进行一次比较，同时，它对b与a也进行了一次比较，其实二者的结果是一个的。方差分析显著并且多重比较显著是可能发生的。
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小草416 edited on
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