11.如何实现方差分析的多重比较【SPSS数据处理】

Question

如题所述

Answer 1

在数据分析的旅程中，方差分析的多重比较犹如一道关键的关卡。掌握这些方法，可以帮助我们更准确地理解数据背后的差异。本文将带你详细了解多重比较的各种策略，以及如何在SPSS中实施它们。

一、多重比较策略大揭秘

1. α分割法：两组之间的比较依然依赖于经典的t检验，但为了控制多重比较带来的误差，我们将α值进行分割。例如，三组间的比较，我们设定α* = α / 3，比如0.05/3 = 0.017。只有当P值小于0.017时，我们才能断定差异具有统计学意义。

2. SPSS软件策略：无需手动分割，SPSS自动处理假阳性问题，只要P值小于0.05，就视为存在显著差异。但要注意选择合适的多重比较方法：

LSD法：灵敏度高，但可能产生假阳性，适合探索性分析。
Bonferroni法：保守，适用于验证性研究。
Turkey法：适用于四组及以上两两比较，相对平衡。
Dunnett法：针对多个实验组与一个对照组的分析，尤其在控制误差方面表现出色。
S-N-K法：寻找同质亚组的工具，适用于寻找潜在的异质性。

二、实战演示：小鼠肿瘤生存时间的多重比较

想象这样一项研究，30只患肿瘤的小鼠被随机分组，每组10只，接受A药、B药和C药的治疗。我们面临的是，如何通过方差分析确定各组小鼠生存时间的显著差异。在SPSS中，我们首先进行单因素ANOVA检验，然后进行事后多重比较。

三、SPSS操作步骤

打开“分析”-“比较均值”-“单因素ANOVA检验”。
进入“多重比较”界面，选择合适的检验方法，如Bonferroni、Dunnett等，然后点击“继续”和“确定”。

四、结果解读

以Bonferroni法为例，结果显示A药组与B药组小鼠的生存时间存在显著差异（P=0.004 < 0.05），但A药组与C药组（P=0.673 > 0.05）、B药组与C药组（P=0.085 > 0.05）无统计学差异。而在邓尼特（Dunnett）分析中，B药组与A药组（P=0.003）存在显著差异，但C药组（P=0.368）则无统计学意义。

SNK法进一步考虑了同质性，由于A药组和C药组的均值相近，无统计学差异（P=0.224），它们被归为一个同质组，列在第一列。B药组则显示出与其他组的显著差异，分别与A药组（P=1.000，自比较无差异，列在第二列）和C药组（P=0.003）。