用哪種統計分析方式好?(卡方,Anova,T-test | anova統計
許多人(包括我自己)在學統計時,總是被這一堆術語搞得頭昏腦脹。每一個分析都聽得清清楚楚,考試也都可以拿高分,但等到自己面對一大堆資料要動手分析時,卻不知道該用哪一種方法。如果你不知道什麼時候要用卡方檢定、T-test(t檢定)、Anova或Regression,但每一項的計算和原理你都清楚,那請你接著往下看,希望本文可以幫助你掌握統計方法使用時機。t檢定首先要談的是T-test。t檢定主要是檢驗兩組之間是否有均值的差異(當然也有onesamplet-test,不過較少使用),所以條件是有兩組也只能有兩組。組別是類別變數(categoricalvariable),...
許多人(包括我自己)在學統計時,總是被這一堆術語搞得頭昏腦脹。每一個分析都聽得清清楚楚,考試也都可以拿高分,但等到自己面對一大堆資料要動手分析時,卻不知道該用哪一種方法。
如果你不知道什麼時候要用卡方檢定、T-test (t檢定)、Anova或Regression,但每一項的計算和原理你都清楚,那請你接著往下看,希望本文可以幫助你掌握統計方法使用時機。
t檢定首先要談的是T-test。t檢定主要是檢驗兩組之間是否有均值的差異(當然也有one sample t-test,不過較少使用),所以條件是有兩組也只能有兩組。
組別是類別變數(categorical variable),像是性別、種族、國籍。如果是連續變數,也可以設一個標準,多少以上是好的,以下是差的,以此來產生類別變數。
如果超過兩組,必須用Anova來分析。
另外,常犯的錯就是把前、後測是否有顯著差異用two-sample t-test來檢定,不能「假裝」把前測當一組,後測當一組,拿來做two-sample T檢定,而是應該用paired-sample t-test來檢驗是否有差異。如果對分析前後測有興趣,可以參看下面文章如何分析前、後測: 進步分數(Analysis of Pre-test Post-test: Gain scores)[1] 和如何分析前、後測: 殘餘改變分數 (Analysis of Pre-test Post-test: Residualized change score)[2]。
One-way ANOVA 單因子變異數分析One-way Anova(單因子變異數分析)是只有一個類別變數當作independent variable,檢驗此類別變數與其它連續變數(continuous variable)之間的關係。具體一點講,one-way ANOVA (單因子變異數分析),就是在查看組間是否存在平均值的差異。
比方說:如果你想看性別對數學成績的影響,性別就是類別變數,數學成績是結果變數(outcome variable)。
Two-way ANOVA 雙因子變異數分析Two-way Anova(雙因子變異數分析)是有兩個以上的類...