多重比较方差分析 - 版本历史

2024年3月1日 (五) 01:09 RainW

2024-03-01T01:09:53Z

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	* 选择方法：LSD，Tukey HSD，SNK，Duncan，Scheffe，Dunn，Nemenyi，Conover		* 选择方法：LSD，Tukey HSD，SNK，Duncan，Scheffe，Dunn，Nemenyi，Conover
	* P值校正方法：		* P值校正方法：
	* * none：不进行任何校正。每个测试的P值都按原样使用，不考虑多重比较的问题		** none：不进行任何校正。每个测试的P值都按原样使用，不考虑多重比较的问题
	* * holm：依次将个别P值与根据剩余测试数量调整的显著性水平进行比较，这是Bonferroni方法的改进版		** holm：依次将个别P值与根据剩余测试数量调整的显著性水平进行比较，这是Bonferroni方法的改进版
	* * hommel：是Holm方法的一种改进，它提供了更强的功效，特别是当一些假设检验的P值非常小的时候		** hommel：是Holm方法的一种改进，它提供了更强的功效，特别是当一些假设检验的P值非常小的时候
	* * hochberg：对Bonferroni方法的又一种改进，它通过按P值的升序对其进行排序，然后依次比较更宽松的调整后的显著性水平，从而提高检验的功效		** hochberg：对Bonferroni方法的又一种改进，它通过按P值的升序对其进行排序，然后依次比较更宽松的调整后的显著性水平，从而提高检验的功效
	* * bonferroni：通过将显著性水平除以测试的总数来降低每个测试的显著性标准。这种方法非常保守，可以控制家族错误率（FWER）		** bonferroni：通过将显著性水平除以测试的总数来降低每个测试的显著性标准。这种方法非常保守，可以控制家族错误率（FWER）
	* * BH：控制了假发现率（FDR），即被错误地判定为显著的假设检验中的比例。此方法适用于同时控制错误发现和保持检验功效		** BH：控制了假发现率（FDR），即被错误地判定为显著的假设检验中的比例。此方法适用于同时控制错误发现和保持检验功效
	* * BY：是对BH方法的一种调整，它在任何依赖性结构下都能够控制FDR，但是相比于BH方法更加保守		** BY：是对BH方法的一种调整，它在任何依赖性结构下都能够控制FDR，但是相比于BH方法更加保守
	* * fdr：False Discovery Rate，假发现率校正是一种用于控制多重假设检验中假阳性率的统计方法		** fdr：False Discovery Rate，假发现率校正是一种用于控制多重假设检验中假阳性率的统计方法
	* Nemenyi方法选择：选择Nemenyi方法时，长表输入：需要输入分组，每个变量会做一次检验，通常重复数据。宽表数据：每个变量都代表一个组，不需要分组变量		* Nemenyi方法选择：选择Nemenyi方法时，长表输入：需要输入分组，每个变量会做一次检验，通常重复数据。宽表数据：每个变量都代表一个组，不需要分组变量
	* Alpha值：当选择Conover方法时，输入Alpha值，一般输入0.05		* Alpha值：当选择Conover方法时，输入Alpha值，一般输入0.05

2024年2月28日 (三) 07:54 RainW

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显示更改

2024年1月19日 (五) 11:04 Zeroclanzhang

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2024年1月18日 (四) 09:39 Zeroclanzhang

2024-01-18T09:39:01Z

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2023年12月8日 (五) 05:49 Zeroclanzhang

2023-12-08T05:49:10Z

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2023年12月8日 (五) 04:12 Zeroclanzhang

2023-12-08T04:12:01Z

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2023年12月8日 (五) 02:48 Zeroclanzhang

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2023年12月4日 (一) 14:42 Zeroclanzhang

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2023年12月4日 (一) 14:03 Zeroclanzhang

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			[[Category:方差分析]]

Zeroclanzhang：创建页面，内容为“{{Infobox nodebasic|nodename=多重比较方差分析|nodeimage=Analysis of Variance_Multiple Comparisons.png|developer=Dev.Team-DPS|productionstate=PC可用|productionstatedesc=在 V1.0部署|nodeenglishname=Has english name::Analysis of Variance_Multiple Comparisons|abbreviation=AVMC|funcmaincategory=数据分析|funcsubcategory=DataAGM Lv1 Cat::方差分析|nodecategory=数据挖掘|nodeinterpretor=R|nodeshortdescription=
方差…”

2023-12-02T14:27:51Z

创建页面，内容为“{{Infobox nodebasic|nodename=多重比较方差分析|nodeimage=Analysis of Variance_Multiple Comparisons.png|developer=Dev.Team-DPS|productionstate=PC可用|productionstatedesc=在 V1.0部署|nodeenglishname=Has english name::Analysis of Variance_Multiple Comparisons|abbreviation=AVMC|funcmaincategory=数据分析|funcsubcategory=DataAGM Lv1 Cat::方差分析|nodecategory=数据挖掘|nodeinterpretor=R|nodeshortdescription=<p>方差…”

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{{Infobox nodebasic|nodename=多重比较方差分析|nodeimage=Analysis of Variance_Multiple Comparisons.png|developer=Dev.Team-DPS|productionstate=PC可用|productionstatedesc=在[[DecisionTree | V1.0]]部署|nodeenglishname=[[Has english name::Analysis of Variance_Multiple Comparisons]]|abbreviation=AVMC|funcmaincategory=数据分析|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::方差分析]]|nodecategory=数据挖掘|nodeinterpretor=R|nodeshortdescription=<p>方差分析多重比较是在运行完单因素方差分析ANOVA后, 如果该因素影响比较显著，那么需要进一步利用多重比较方法比较该因素不同水平的影响，确定不同水平下该因素的影响是否显著。\n用途：用于对ANOVA或其它类型的方差分析后的数据进行深入的分析，检查各组之间的差异。\n参数：可以输入多个数值因变量和一个分组变量。可以选择不同检验方法和校正方法。</p>|nodeinputnumber=4|nodeoutputnumber=2|nodeloopsupport=是|nodeifswitchsupport=否|nodeavailableplotlist=AnalysisVarianceMultiCompBonferplot;ErrorSmoothPlot;AdjustViolinPlot;DiagonalHeatPlot|nodeavailabletablelist=Table_For_Downstream|nodeconfiguration=VariableList;DropManu|nodeinputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■|nodeoutputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/多重比较方差分析_Plus|previousnode=[[Two_Way_ANOVA]]|nextnode=[[方差齐性检验]]}}{{Navplate AlgorithmNodeList}}[[Category:方差分析]]