差异显著性检验课件

1.Tukey (John Wilder Tukey) test

最著名的有2个：

（1）Tukey test for multiple comparisons

主要应用于3组或以上的多重比较。比如说一共有4组数据，两两比较产生6个统计值，Tukey-test用于生成一个critical value来控制总体误差（Family wise

error rate，FER），与Tukey test相类似的是Dunnett test，它是控制多对一比较（即3组同时和一个参照组比较）的FER。

（2）Tukey trend test

主要用于检验同一药物不同剂量下和参照药物的线性关系。Tukey trend test简单但及其高效,是生物统计学常用的方法。

2.T-test

T检验，这是1905年w.s.oosset氏首先提出的，当时他以“Student”为笔名发表，故至今有的书籍仍称之为“学生氏检验”。t可能是倍数的意思(times)，t就是样本均数 SX(x)与总体均数(“)间相距几倍标准误(sx)。t检验是用于比较两均数间相差是否显著的。

t检验过程：是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。唯t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。也就是说，t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。所以，SPSS在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levene's Test for Equality of

Variances 。

3. Dunn’s multiple comparison test

Dunn's test calculates a P value for each pair of columns. These P values answer

this question: If the data were sampled from populations with the same median, what

- 1 - 方差分析中,若结果表明整体通过显著性检验

在科学研究和心理学分析中，方差分析是一种有力的统计技术，可以用来评估变量之间的关系，以及变量与结果之间的关系。若结果表明整体通过显著性检验，则说明有必要进一步检查变量的关系。方差分析是分析组织行为的实用工具。它有助于确定样本中变量之间的相关或相互依赖关系，寻找导致结果变化的因素，并评估每个变量对结果的影响程度。

方差分析是一种检验数据集中变量（包括随机变量和因变量）之间关系的技术。因变量是受解释变量影响的变量，而随机变量是造成因变量方差所致的影响因素。例如，一个关于教学方法对学习成果的研究可能包括教师的指导方法（随机变量）和学生的学习成绩（因变量）。

方差分析的目的是检查变量之间的关系，以确定哪些变量影响结果，哪些变量无关紧要。方差分析是一种抽样技术，其目的是建立两个或多个变量之间的关系。显著性检验是一种重要的统计方法，可以用来验证某一变量的数据是否有足够的基础支持其影响结果的关系。若结果表明整体通过显著性检验，则说明有必要进一步检查变量的关系。

方差分析提供了一种用于衡量变量的重要方法。它可以帮助研究人员确定变量之间的关系，这样就可以清楚地衡量变量产生的影响。方差分析是研究变量之间关系的一种假设检验，它通过比较两组数据或多组数据，来检验变量之间的影响。它可以用来确定两个变量之间 - 2 - 的关系是否具有统计学显著性，以及在该关系中变量的实际贡献程度。若结果表明整体通过显著性检验，则说明特定变量对结果有统计学显著的影响，这表明这些变量是与结果相关的确定性因素。

方差分析技术可以帮助研究人员了解变量之间的关系，以及提供有关如何有效地将这些变量应用于实践中的洞察力。它是一种实用工具，可以用来识别和应用重要的变量，以及改善或改进组织的系统和流程，以最大程度地达到预定的目标。

综上所述，方差分析是一种有力的统计技术，可以用来评估变量之间的关系，以及变量与结果之间的关系。若结果表明整体通过显著性检验，则说明有必要进一步检查变量的关系。方差分析可以帮助研究人员确定变量之间的相关或相互依赖关系，寻找导致结果变化的因素，并评估每个变量对结果的影响程度。它可以用来确定两个变量之间的关系是否具有统计学显著性，以及在该关系中变量的实际贡献程度。若结果表明整体通过显著性检验，则说明特定变量对结果有统计学显著的影响，这表明这些变量是与结果相关的确定性因素，需要进一步检查变量之间的关系。因此，方差分析是分析组织行为的实用工具，可以帮助研究人员更好地理解变量之间的关系，从而提升组织的效率。

２０１２　２￣５１Ｉｇ　４期　农　机　使　用　与　维　修　５１　

数据差异显著性检验　

黑龙江省农业机械工程科学研究院张凤菊刘晓娟赵丽平于晓波张范良　

摘要　当试验数据出现两种或者多种不同的结果时，应该采用统计学的方法进行数据分析。本文介绍了什么是　显著性检验，几种常用的显著性检验的方法，通过显著性检验判断试验数据之间的差异是否显著，鉴别出两者差异　是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。　关键词农机检测　统计分析显著性检验　

０　引言　在试验、检测的数据处理过程中，时常会出现两　

种或者多种不同的试验结果。对数据进行比较分析　

时，不能仅凭两个结果的不同就作出结论，而是要进　

行统计学分析，对数据进行差异显著性检验。显著　

性检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分　布形式作出一个假设，然后利用样本信息来判断这　

个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况　

与原假设是否存在显著差异。这时我们要做两种检　

验，一种是检验数据是否是属于母体内抽取的样本，　

即检验总体参数与样本统计量之间是否存在着显著　

的差异；另一种是检验数据的统计量是否存在着显　

著的差异。差异显著性检验就是要判定造成差异的　

原因，即差异是由于误差或偶然因素引起的或两者　

确实本身存在着差异。　显著性检验是针对我们对总体所作的假设做检　

验，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来　

接受或否定假设。所谓“显著”，就是指两种或多种　

处理试验结果之间，本身确实存在差异。如果是“不　显著”，就说明它们之间的差异是由抽样或偶然的因　

素引起的，不是真正有实际差异存在。　

在数理统计中一般以概率（Ｐ）５％作为显著评定　

标准，即在１００次试验中，由于偶然因素造成差异的　

可能性在５次以上，其差异被认为是不显著。如果　两者差异在概率为５％的范围内，出现这样概率的机　

会非常小而出现了，那么我们就认为此差数具有显　

著差异程度。有时我们认为５％太低，则可提高到　

１％作为显著评定标准，若两者的差异在概率为１％　

1.Tukey (John Wilder Tukey) test

最著名的有2个：

（1）Tukey test for multiple comparisons

主要应用于3组或以上的多重比较。比如说一共有4组数据，两两比较产生6个统计值，Tukey-test用于生成一个critical value来控制总体误差（Family wise

error rate，FER），与Tukey test相类似的是Dunnett test，它是控制多对一比较（即3组同时和一个参照组比较）的FER。

（2）Tukey trend test

主要用于检验同一药物不同剂量下和参照药物的线性关系。Tukey trend test简单但及其高效,是生物统计学常用的方法。

2.T-test

T检验，这是1905年w.s.oosset氏首先提出的，当时他以“Student”为笔名发表，故至今有的书籍仍称之为“学生氏检验”。t可能是倍数的意思(times)，t就是样本均数 SX(x)与总体均数(“)间相距几倍标准误(sx)。t检验是用于比较两均数间相差是否显著的。

t检验过程：是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。唯t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。也就是说，t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。所以，SPSS在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levene's Test for Equality of

Variances 。

3. Dunn’s multiple comparison test

Dunn's test calculates a P value for each pair of columns. These P values answer

this question: If the data were sampled from populations with the same median, what