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平均數比較
獨立群組的單因子變異數分析可用來探討3個或3個以上群組的平均數是否存在差異,由於檢定統計量F值的計算過程須花費許多時間,所以通常會使用統計分析軟體來計算。若沒有統計分析軟體,也可以使用微軟的Excel來執行單因子變異數分析,且操作過程相當地簡單。
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獨立群組的單因子變異數分析可用來探討3個或3個以上群組的平均數是否存在差異,由於檢定統計量F值的計算過程須花費許多時間,所以通常會使用統計分析軟體來計算。若沒有統計分析軟體,也可以使用微軟的Excel來執行單因子變異數分析,且操作過程相當地簡單。
單因子變異數分析的統計檢定力是指在任兩個群組平均數確實存在差異的情況下,能夠拒絕錯誤虛無假設的機率。單因子變異數分析的檢定力會受到自變項的效果大小、樣本變異和樣本大小的影響,與自變項的效果大小和樣本大小呈現正向關係,與樣本變異則呈現負向關係。
獨立群組的單因子變異數分析的假設檢定能檢驗自變項整體是否具有效果,但無法指出效果的大小,須計算效果量才可得知。最常用的效果量測量為omega squared和eta squared,雖然前者為相對不偏誤的估計值,但兩者皆可說明依變項裡有多少的變異能夠被自變項所解釋。
假設檢定的過程可用來評估變項之間是否具有關聯性或自變項是否具有效果,但無法瞭解效果的大小。為了測量效果的大小,即須計算效果量。因此,效果量是指自變項效果大小或變項間關聯程度的一種客觀、標準化的測量方法,最常見為Cohen′s d、皮爾森積差相關係數和勝率比。
統計檢定力是指虛無假設為錯誤的情況下,一種統計檢定方法能夠拒絕該錯誤虛無假設的機率,通常用符號1-β來表示。檢定力會受到真實的對立假設、α水準、檢定的方向性、樣本大小和變異性等因素的影響,計算過程很複雜,但可借助檢定力分析軟體例如G*Power來完成。