如何计算观察F使用矫正的方法?- - - - - - - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

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斯科特·麦肯齐 2021年9月28日

你之前发布了这个问题。我建议你问问你的老师澄清,因为没有观察到 F 事后的统计对比测试。也许只是要求的问题 F 统计计算的观测数据进行方差分析之前事后测试。你正确地获得这个值通过 anova1 功能: F (27)= 6.18, p = .0062。(注意, F 有两个报告统计 df 统计数据,没有一个如你的问题。)

至于至关重要 F 的价值在你的问题,这是 F 统计中使用公式计算菸害关键区别。我从没见过它在一篇研究论文,事后的结果对比测试报告。也没有观察到 F 统计,这是相比。

顺便说一句,你使用一个外部网站,但你也可以使用MATLAB的这个值 icdf 功能:

                               % f统计量用于计算菸害关键区别
                              
                               F = icdf (“F”,0.95,2,27)
                              
                                 F = 3.3541

斯科特·麦肯齐 2021年9月29日

让我先提供这个基本的事后比较测试使用您的测试数据和矫正方法:

                               %你的测试数据
                              
                               d =[5、4、6、7、5、6、7、5、5、6、6、7、7、5、7、7、8、6、7、7、7、8、7、7、8、5、6、7, 7日7]';
                              
                               %的方差分析
                              
                               (台~,~)= anova1 (d, [],“关闭”);
                              
                               k =大小(d, 2);%的条件(列)
                              
                               n =大小(d, 1);%的大小每组(行)
                              
                               N =元素个数(d);%的分数(总)
                              
                               α= 0.05;%的α(i型错误的概率)
                              
                               df1 = k - 1;%团体之间的自由度
                              
                               df2 = n - k;%群体内部自由度
                              
                               MSWG =台{3、4};%群体内部均方(从anova1表)
                              
                               % F用于矫正公式的关键区别至关重要
                              
                               F = icdf (“F”1α,df1 df2);
                              
                               %菸害关键区别
                              
                               cd =√(k - 1) *) * 12 + (2 * MSWG / n);
                              
                               %的差异意味着双列之间
                              
                               dm12 = abs(意味着(d(: 1))——意思是(d (:, 2)));
                              
                               dm13 = abs(意味着(d(: 1))——意思是(d (:, 3)));
                              
                               dm23 = abs(意味着(d(:, 2))——意思是(d (:, 3)));
                              
                               %瞧!
                              
                               pairwiseComparisons = [dm12、cd;dm13 cd;dm23, cd]
                              
                                  pairwiseComparisons =
                                  3×2
                                 
                                   1.1000 1.0312 1.3000 1.0312 0.2000 1.0312

如上所述,平均差超过前两行关键区别。这些对应列1和2列1和3。这些对条件根据矫正方法方面有显著的差异。

根据我的经验,这是事后两两对比的标准方法。举个例子,这是商业数据的输出包从情景应用程序使用相同的数据:

结果都是一样的,但也提供了 p 统计每一个成对比较的意义。

现在,我看着你链接的YouTube视频。我的天啊,是的,这似乎是一个合理的替代方法做同样的分析。而不是计算菸害关键区别,他们计算观察 F 统计数据做比较,计算出的关键 F 统计。是的,似乎是合理的。,我看到你的困境:作业要求你以这种方式做了分析。你试图在MATLAB中实现视频中的步骤?他们看起来相当简单。

斯科特·麦肯齐 2021年9月30日

你是受欢迎的。顺便说一句,你可以计算 F 统计通过添加几行代码在我最后的评论。所有的作品都有!祝你好运。

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