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無母數檢定
Dunn檢定是在Kruskal-Wallis檢定的H檢定統計量達到統計上顯著時,用來瞭解哪些成對群組間存在差異的一種事後比較方法。Dunn檢定利用各個群組的等級總和,使用z檢定和常態分配來評估成對群組間的差異,並採用Bonferroni校正來控制膨脹的第一類型錯誤機率。
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Dunn檢定是在Kruskal-Wallis檢定的H檢定統計量達到統計上顯著時,用來瞭解哪些成對群組間存在差異的一種事後比較方法。Dunn檢定利用各個群組的等級總和,使用z檢定和常態分配來評估成對群組間的差異,並採用Bonferroni校正來控制膨脹的第一類型錯誤機率。
Kruskal-Wallis檢定的假設檢定是在檢驗3個或3個以上的獨立群組是否來自於完全相似的母群體之虛無假設,屬於一種無母數檢定。Kruskal-Wallis檢定使用在測量尺度至少為次序尺度的變項資料上,或單因子變異數分析的常態分配和/或變異數同質性的假設受到嚴重違反的時候。
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F值達到統計上顯著時,僅代表自變項整體具有效果,若想進一步瞭解群組間的差異則須透過事後比較。大多數的事後比較採用Student化全距統計量,以這個統計量為基礎且較常用的事後比較檢定包括Tukey HSD檢定、Newman-Keuls檢定和REGWQ檢定。
單因子變異數分析用來探討一個帶有3個或3個以上獨立群組的自變項和一個依變項之間的關係,是一種母數檢定。該統計檢定是一種綜合檢定,能夠同時比較數個群組,除了可檢驗自變項整體和依變項間的關係,還可解決執行多個獨立樣本t檢定會產生的第一類型錯誤機率增加的問題。