統計不球人

套路 22: 單因子多樣本中位數差異檢定 (Mood's Median Test) 1. 使用時機 : 變異數分析適用連續資料之差異分析，若自變項有一個，就是單因子變異數分析。 多樣本中位數差異檢定是對應 單因子變異數分析的無母數分析方法。當數據不符合單因子變異數分析的前提假設 ( 相同變異數，數據為常態分布 ) 時，可選擇 多樣本中位數差異檢定來做為替代分析方法 。 2. 分析類型 : 無母數分析 (non-parametric analysis) 。 直接使用資料數值算統計叫 parametric 方法，把資料排序之後用排序的名次算統計叫 non-parametric 方法。 3. 假設前提 : 無。 4. 範例資料 : 咪路調查餵食不同飼料的肉雞體重 (g) ， 資料如下： 飼料 1 飼料 2 飼料 3 飼料 4 61.8 78.8 70.5 60.3 65.1 79.5 72.6 63.8 61.7 76.0 71.7 64.1 63.3 73.4 72.0 61.4 77.3 71.1 60.9 不同飼料是否效果不同 ? H 0 : 餵食不同飼料的肉雞體重 ( 中位數 ) 相同。 H A : 餵食不同飼料的肉雞體重 ( 中位數 ) 不完全相同。 第一步 : 使用基本模組 (base) 的 read.table 函數輸入建立資料儲存到變數 m 。 m <- read.table(header = TRUE, text = " Feed Weight F1 61.8 F1 65.1 F1 61.7 F1 63.3 F2 78.8 F2 79.5 F2 76.0 F2 73.4 F2 77.3 F3 70.5 F3 72....

套路 21: 單因子多樣本中位數差異檢定 (Kruskal-Wallis test) 變異數分析適用連續資料之差異分析，若自變項有一個，就是單因子變異數分析。 多樣本中位數差異檢定是對應 單因子變異數分析的無母數分析方法。當數據不符合單因子變異數分析的前提假設 ( 相同變異數，數據為常態分布 ) 時，可選擇 多樣本中位數差異檢定來做為替代分析方法 。 ** 注意 ** ” 比較變異數 ” (comparing variances) 和 ” 變異數分析 ” (analysis of variance) 不同。變異數分析是多組資料比較平均值或中位數。統計假設檢定檢定什麼 ? 看 H 0 。例如多組獨立樣本假設檢定 H 0 : k 組樣本中位數相同， H A : 至少有一組中位數不同 ， 是檢定多組資料的中位數是否相同。假設相等時為雙尾 (two-tailed test) 檢定。 1. 使用時機 : 用於比較多組樣本中位數 (median) 。 2. 分析類型 : 無母數分析 (non-parametric analysis) 。 直接使用資料數值算統計叫 parametric 方法，把資料排序之後用排序的名次算統計叫 non-parametric 方法。 3. 假設前提 : 無。 4. 範例資料 : 咪路調查餵食不同飼料的肉雞體重 (g) ， 資料如下： 飼料 1 飼料 2 飼料 3 飼料 4 61.8 78.8 70.5 60.3 65.1 79.5 72.6 63.8 61.7 76.0 71.7 64.1 63.3 73.4 72.0 61.4 77.3 71.1 60.9 不同飼料是否效果不同 ? H 0 : 餵食不同飼料的肉雞體重 ( 中位數 ) 相同。 H A : 餵食不同飼料的肉雞體重 ...