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事后多重比较基于方差分析基础上进行;用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况.例如研究人员想知道三组学生(本科以下,本科,本科以上)的智商平均值是否有显著差异.比如分析显示三组学生智商有着明显的差异,那具体是本科以下与本科这两组之间,还是本科以下与本科以上两组之间的差异;即具体两两组别之间的差异对比,则称为事后多重比较; 事后多重比较的方法有多种,系统默认使用常见的LSD事后多重比较法。 多重比较的方法非常多，但功能均一致，仅在个别点或使用场景上有小区别，当前SPSSAU共提供LSD，Scheffe，Tukey，Bonferroni校正，Tamhane T2总共最为常见使用的五种方法，该五种方法如何选择说明如下表格所示： 多重比较方法 适用场景 其它说明 LSD 使用最为广泛，检验效能高，对比组别较少时使用 对差异最为敏感 Scheffe 各组别的样本数量不相同时使用，检验效能高 相对较为保守 Tukey 各组别的样本数量相同时使用 各组别样本相同时使用 Bonferroni校正 对比组别数量较少时使用 相对较为保守 Tamhane T2 如果方差不齐,但希望进行多重比较则使用此方法 方差不齐时使用首先判断p 值是否呈现出显著性,如果呈现出显著性,则说明不同组别数据具有显著性差异,具体差异可通过平均值进行对比判断;以及可具体通过事后多重比较判断具体两两组别之间的差异情况. 分析项 事后多重比较说明 学历,网购满意度 不同学历人群(本科以下,本科,本科以上)网购满意度不同前提下, 具体那两组之间呈现出差异性? 分析结果表格示例如下(SPSSAU同时会生成折线图): 学历(平均值±标准差) F p 事后多重比较 选项1(n=67) 选项2(n=53) 选项3(n=28) 分析项1 3.23±1.33 2.88±0.73 2.63±0.81 3.73 0.03* 选项1>选项2>选项3 分析项2 2.62±1.48 2.57±1.21 2.32±0.76 0.56 0.58 分析项3 2.14±1.10 2.16±0.76 2.25±0.95 0.13 0.88 分析项4 3.31±1.12 3.32±1.02 3.82±0.85 2.67 0.07 * p p
特别提示
事后多重比较是基于方差分析基础上进行，因而SPSSAU会先生成方差分析结果表格（上图），接着再输出两两比较的结果表格（下图）。 事后多重比较结果 (I)名称 (J)名称 (I)平均值 (J)平均值 差值(I-J) LSD统计量 p 值 分析项1 本科以下 本科 2.875 2.767 0.108 0.334 0.739 本科以下 本科以上 2.875 3.146 -0.271 -0.926 0.356 本科 本科以上 2.767 3.146 -0.380 -1.078 0.283 分析项2 本科以上 本科 3.281 2.767 0.515 1.740 0.084 本科以下 本科以上 3.281 3.098 0.184 0.687 0.493 本科 本科以上 2.767 3.098 -0.331 -1.030 0.305 分析项3 本科以上 本科 3.000 3.033 -0.033 -0.112 0.911 本科以下 本科以上 3.000 3.098 -0.098 -0.363 0.717 本科 本科以上 3.033 3.098 -0.064 -0.199 0.843 分析项4 本科以上 本科 2.969 3.233 -0.265 -0.853 0.395 本科以下 本科以上 2.969 2.878 0.091 0.323 0.747 本科 本科以上 3.233 2.878 0.355 1.054 0.294 * p p
特别提示
如果说X仅两组，则不需要进行事后多重比较；如果方差分析显示p 值大于0.05即说明各个组别之间没有差异性，此时也不需要进行事后多重比较（如果方差分析没有呈现出显著性，但事后多重比较显示有差异性，此时建议以没有差异作为结论，因为事后多重比较的前提是方差分析呈现出显著性。） SPSSAU操作截图如下：
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