成组设计和配对设计有什么异同?
成组t检验随机性更强,而配对t检验的目的性更强,所以效率更高。配对t检验,是单样本t检验的特例,主要观察以下几种情形:1、配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理;2、同一受试对象接受两种不同的处理;3、同一受...
成组设计和配对设计有什么异同?
成组t检验随机性更强,而配对t检验的目的性更强,所以效率更高。
配对t检验,是单样本t检验的特例,主要观察以下几种情形:
1、配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理;
2、同一受试对象接受两种不同的处理;
3、同一受试对象处理前后的结果进行比较;
4、同一对象的两个部位给予不同的处理。
成组t检验,也称两独立样本资料的t检验,适用于完全随机设计的两样本均数的比较。将受试对象随机分配成两个处理组,每一组随机接受一种处理。
拓展资料:注意事项:
1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意:t检验的前提:1.来自正态分布总体 2.随机样本 3.均数比较时,要求俩总体方差相等,即具有方差齐性) 。理论上,即使样本量很小时,也可以进行t检验。(如样本量为10,一些学者声称甚至更小的样本也行),只要每组中变量呈正态分布,两组方差不会明显不同。
如上所述,可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验,或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件,可以采用校正的t检验,或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值,因此更容易拒绝,犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上,当两组观察对象总体中的确不存在差别时,这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性,我们只要考虑单侧概率分布,将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。
3、假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内,这个统计量是统计上显著的,这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中,这个检验是统计上不显著的,这是不拒绝虚拟假设H0。因为,其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0 ,有可能犯第Ⅰ类错误。
4、正确理解P值与差别有无统计学意义。P越小,不是说明实际差别越大,而是说越有理由拒绝H0 ,越有理由说明两者有差异,差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。
5、假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异:提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围,但不给出确切的概率值,假设检验可以给出H0成立与否的概率。
6、涉及多组间比较时,慎用t检验。
科研实践中,经常需要进行两组以上比较,或含有多个自变量并控制各个自变量单独效应后的各组间的比较,(如性别、药物类型与剂量),此时,需要用方差分析进行数据分析,方差分析被认为是T检验的推广。在较为复杂的设计时,方差分析具有许多t-检验所不具备的优点。(进行多次的T检验进行比较设计中不同格子均值时)。
参考资料:百度百科-t检验
2022-10-07
一、设计方案不同 1、成组设计, 采用完全随机设计,当进行只有两个处理的试验时,将试验单元完全随机地分成两个组,然后对两组随机施加一个处理。2、配对设计将受试对象按配对条件配成对子,每对中的个体接受不同的处理。有自身配对和非自身配对之分。①异体配对设计,包括同源配对设计和条件相近者配对...
1、配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理;2、同一受试对象接受两种不同的处理;3、同一受试对象处理前后的结果进行比较;4、同一对象的两个部位给予不同的处理。成组t检验,也称两独立样本资料的t检验,适用于完全随机设计的两样本均数的比较。将受试对象随机分配成两个处理组,每一组随机接受一...
一、适用条件不同:1、成组t检验适用于非配对设计或成组设计两样本平均数差异显著性检验;非配对设计或成组设计, 当进行只有两个处理的试验时,将试验单元完全随机地分成两个组,然后对两组随机施加一个处理。两组的试验单位相互独立,所得的二个样本相互独立,其含量不一定相等。每组资料近似正态分布(...
配对卡方检验和成组卡方检验的主要区别在于它们的数据来源、适用情境以及统计效力的不同。首先,从数据来源上看,配对卡方检验针对的是配对样本数据。这意味着数据来源于同一研究对象在两种不同条件或时间点下的分类数据。例如,同一组患者在接受治疗前后的病情分类变化,就适合使用配对卡方检验进行分析。相对...
并设有多个配对,每对个体分别随机地给予不同处理。则所得的结果即为配对资料。非配对资料又称成组资料,是指一组数据与另一组数据没有任何关系,也就是说两样本资料是相互独立的,是对两组平均数进行差异显著性检验。配对法与成组法之间的差别一是在于试验材料的不同,二是检验的方法上的不同。