10.5
اختبار المقارنة المتعددة ، أو MCT هو نوع من التحليل اللاحق الذي يتم إجراؤه بشكل عام بعد مقارنة عينات متعددة باستخدام اختبارات الفرضيات مثل ANOVA.
عند مقارنة العديد من المجموعات ، أو اختبار عوامل متعددة في بعض المجموعات ، تساعد MCT بشكل أساسي في تحديد مجموعة معينة تختلف اختلافا كبيرا عن الآخرين ، أو عامل يسبب تأثيرا كبيرا.
على سبيل المثال ، عند مقارنة مجموعتين من أسماك الزرد ، من السهل تحديد مجموعة ذات متوسط طول مختلف بشكل كبير عند مستوى أهمية 0.05.
إذا قمنا بزيادة عدد مجموعات الاختبار ، يصبح من الصعب بشكل متزايد العثور على المجموعة ذات المتوسط المختلف بشكل كبير.
في مثل هذه الحالات ، تعطي المقارنة الزوجية أيضا معدلات أعلى من الخطأ من النوع الأول.
يساعد MCT في تحديد مجموعة مختلفة بشكل كبير في مثل هذه الحالات عن طريق تصحيح قيم ألفا لتقليل الخطأ من النوع الأول.
هناك أنواع مختلفة من MCTs التي يمكن استخدامها لأحجام عينات متساوية أو غير متساوية. MCT الأكثر استخداما هو اختبار Bonferroni.
اختبار المقارنة المتعددة، والمختصر بـ MCT، هو تحليل لاحق يتم إجراؤه عمومًا بعد مقارنة عينات متعددة باختبار واحد أو أكثر. سيساعد اختبار MCT في تحديد عينة مختلفة بشكل كبير بين عينات متعددة أو عامل بين عوامل متعددة.
سيكون من السهل مقارنة عينتين باستخدام مستوى أهمية ألفا قدره 0.05. وبعبارة أخرى، هناك زوج عينة واحد فقط للمقارنة. ومع ذلك، سيكون من الصعب تحديد عينة مختلفة بشكل كبير إذا زاد عدد العينات. وذلك لأن عدد أزواج العينات المراد مقارنتها أو المقارنات الزوجية يزيد مع عدد العينات. علاوة على ذلك، فإن نسبة الخطأ من النوع الأول تزداد مع عدد المقارنات الزوجية.
سيساعد MCT في تحديد المتوسط المختلف بشكل كبير بين العينات المتعددة عن طريق تصحيح قيم ألفا للأهمية وتقليل خطأ النوع الأول. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمرء استخدام MCTs مختلفة لمجموعات البيانات ذات أحجام العينات المتساوية أو غير المتكافئة. مثال على MCT شائع الاستخدام هو اختبار Bonferroni.
اختبار المقارنة المتعددة ، أو MCT هو نوع من التحليل اللاحق الذي يتم إجراؤه بشكل عام بعد مقارنة عينات متعددة باستخدام اختبارات الفرضيات مثل ANOVA.
عند مقارنة العديد من المجموعات ، أو اختبار عوامل متعددة في بعض المجموعات ، تساعد MCT بشكل أساسي في تحديد مجموعة معينة تختلف اختلافا كبيرا عن الآخرين ، أو عامل يسبب تأثيرا كبيرا.
على سبيل المثال ، عند مقارنة مجموعتين من أسماك الزرد ، من السهل تحديد مجموعة ذات متوسط طول مختلف بشكل كبير عند مستوى أهمية 0.05.
إذا قمنا بزيادة عدد مجموعات الاختبار ، يصبح من الصعب بشكل متزايد العثور على المجموعة ذات المتوسط المختلف بشكل كبير.
في مثل هذه الحالات ، تعطي المقارنة الزوجية أيضا معدلات أعلى من الخطأ من النوع الأول.
يساعد MCT في تحديد مجموعة مختلفة بشكل كبير في مثل هذه الحالات عن طريق تصحيح قيم ألفا لتقليل الخطأ من النوع الأول.
هناك أنواع مختلفة من MCTs التي يمكن استخدامها لأحجام عينات متساوية أو غير متساوية. MCT الأكثر استخداما هو اختبار Bonferroni.
From Chapter 10:
Now Playing
Analysis of Variance
3.6K Views
Analysis of Variance
9.8K Views
Analysis of Variance
12.6K Views
Analysis of Variance
3.6K Views
Analysis of Variance
6.1K Views
Analysis of Variance
2.7K Views
Analysis of Variance
2.7K Views