样本量不等单向方差分析

机器算法验证 方差分析 t检验 样本量 多重比较
2022-04-02 03:52:57

我想比较 BMI 组之间 X 的平均值，但我的组之间的样本量不相等。

group A (n=20, mean=16.2);
group B (n=90, mean=12.8);
group C (n=30, mean=10.8);
group D (n=8,  mean=11.2)
  1. 当样本量极不相等时，我可以使用单向方差分析测试吗？
  2. 我进行了单向方差分析测试。结果显示 AB 和 AC 的显着差异，但不是 AD。然而，当我对 AD 进行配对 t 检验时，结果非常显着。我做错了哪一部分，单向方差分析或 t 检验？在这种情况下，ANOVA 测试是否有效？
1个回答

您总共有 N = 148，分为 4 组。相反，如果每组有 37 个，您将拥有更大的统计能力。否则，单向方差分析在这里与其他任何地方一样有效（假设满足正常假设）。（为了更好地理解这一点，在这里阅读我的答案可能会有所帮助：如何解释来自不同样本量的均值的比较？）所以回答1.明确地说，是的，当样本量大时，您可以使用单向方差分析是极其不平等的。

但是，您在2.中的描述对我来说似乎很奇怪，所以让我添加一些注释：

  • 如果组（A 到 D）是通过对 BMI（连续变量）进行分类而形成的，那么最好使用以 BMI 作为预测因子的回归；对连续变量进行分类不是一件好事。
  • 当您说 AB 和 AC 很重要时，您的意思并不清楚，但 AD 不是。ANOVA 不会告诉您这一点。ANOVA 仅告诉您您的组之间是否存在差异。您是否进行了一些事后测试以获得这些结果？
  • 我不明白当 A 和 D 没有相同的 ns 时，您如何运行配对t 检验来比较它们。你的意思是非配对t检验吗？例如，假设您使用了一些适当的测试来进行与 ANOVA 的事后比较，这可能是合适的选项，因为 t 检验不会考虑到您有多重比较。
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