10.5:

10.5: Wielokrotne testy porównawcze

Multiple Comparison Tests

JoVE Core
Statistics

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Core Statistics

Multiple Comparison Tests

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

10.4: One-Way ANOVA: Unequal Sample Sizes

10.7: Two-Way ANOVA

3,867 Views

•

01:13 min

•

April 30, 2023

Overview

Test wielokrotnych porównań, w skrócie MCT, to analiza post hoc zwykle wykonywana po porównaniu wielu próbek z jednym lub kilkoma testami. MCT pomoże zidentyfikować znacząco różniącą się próbkę wśród wielu próbek lub czynnik spośród wielu czynników.

Łatwo byłoby porównać dwie próbki przy użyciu poziomu istotności alfa wynoszącego 0,05. Innymi słowy, do porównania jest tylko jedna para próbek. Trudno byłoby jednak zidentyfikować znacząco różniącą się próbę, gdyby liczba próbek wzrosła. Dzieje się tak, ponieważ liczba par próbek do porównania lub porównań parami rośnie wraz z liczbą próbek. Ponadto procent błędu typu I wzrasta wraz z liczbą porównań parami.

MCT pomoże zidentyfikować znacząco różniącą się średnią między wieloma próbkami poprzez skorygowanie wartości alfa istotności i zmniejszenie błędu typu I. Dodatkowo można użyć różnych MCT dla zestawów danych o równych lub nierównych rozmiarach próby. Przykładem powszechnie stosowanego MCT jest test Bonferroniego.

Transcript

Test wielokrotnego porównania lub MCT to rodzaj analizy post hoc, zwykle przeprowadzanej po porównaniu wielu próbek przy użyciu testów hipotez, takich jak ANOVA.

Kiedy porównuje się wiele grup lub testuje się wiele czynników w niektórych grupach, MCT pomaga głównie zidentyfikować konkretną grupę, która znacząco różni się od pozostałych, lub czynnik, który powoduje znaczący efekt.

Na przykład, porównując dwie grupy danio pręgowanego, łatwo jest zidentyfikować grupę o znacznie różniącej się średniej długości na poziomie istotności 0,05.

Jeśli zwiększymy liczbę grup testowych, coraz trudniej będzie znaleźć grupę, w której średnia znacząco się różni.

W takich przypadkach porównanie parami daje również wyższe wskaźniki błędu typu I.

MCT pomaga określić znacznie inną grupę w takich przypadkach, korygując wartości alfa w celu zmniejszenia błędu typu I.

Istnieją różne rodzaje MCT, które można stosować dla równych lub nierównych rozmiarów próbek. Najczęściej stosowanym MCT jest test Bonferroniego.

Key Terms and definitions

Learning Objectives

Questions that this video will help you answer

This video is also useful for

Tags

Wielokrotne testy porównawcze MCT analiza post hoc istotna różnica porównanie próby poziom istotności alfa błąd typu I porównania parami test Bonferroniego identyfikacja średniej równe wielkości próby nierówne wielkości prób