正保医学教育要说明多个总体均数中哪些总体均数不等，需要进行多重比较，以下属于多重
- 教育综合
- 2023-06-22 12:59:34
多个样本均数间的多重比较法有
根据研究设计和研究目的的不同，其方法大致可以分为2种类型：
（1）用于证实性研究，在研究设计阶段根据研究目的或专业知识就设定了要比较的组别，比如多个处理组与同一对照组比较。即我们事先就有一定假设，只关心某几个组间的均数是否有差异，这叫做事前比较；
（2）用于探索性研究，在研究设计阶段不明确哪些组间的比较是我们更关注的，各处理组两两间的对比关系都要回答。即在整体检验有统计学差异之后，我们想知道哪些组间的均数有差异，对每一对样本均数都进行比较，这叫做事后比较。
在方差分析中，一旦拒绝原假设，为什么要进行多重比较检验
若主效应不显著，没有必要做多重比较，因为多重比较的意义是已知主效应显著的情况下看看具体是自变量的哪几个水平间差异显著（因为方差分析一般是3个以上自变量水平间的比较，当然也可以做两水平的，但两水平不存在多重分析）。
至少是有两个水平之间有差异，若是主效应都不显著，说明所有水平之间的两两差异都不显著，多重分析的结果一目了然了，不必再做。
总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。
组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。
另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。
扩展资料：
如果用均方（离差平方和除以自由度）代替离差平方和以消除各组样本数不同的影响，则方差分析就是用组间均方去除组内均方的商（即F值）与1相比较，若F值接近1，则说明各组均值间的差异没有统计学意义，若F值远大于1，则说明各组均值间的差异有统计学意义。
实际应用中检验假设成立条件下F值大于特定值的概率可通过查阅F界值表（方差分析用）获得。
在观测变量总离差平方和中，如果组间离差平方和所占比例较大，则说明观测变量的变动主要是由控制变量引起的，可以主要由控制变量来解释，控制变量给观测变量带来了显著影响。
反之，如果组间离差平方和所占比例小，则说明观测变量的变动不是主要由控制变量引起的，不可以主要由控制变量来解释，控制变量的不同水平没有给观测变量带来显著影响，观测变量值的变动是由随机变量因素引起的。
参考资料来源：百度百科--方差分析
要检验多个总体均值是否相等时，为什么不作两两比较，而用方差分析方法
首先工作量太大；无统一的误差，试验误差估计的精确度和检验的灵敏度低；容易犯Ⅰ型错误，推断的可靠性低。
多个样本均数检验，如果符合正态性，则可以用方差分析（根据是否方差齐性，选择是否需要矫正公式），如果不符合正态性，就要用非参数检验。
作两两比较十分繁琐，进行检验的次数较多，随着增加个体显著性检验的次数，偶然因素导致差别的可能性也会增加。而方差分析方法则是同时考虑所有的样本，因此排除了错误累积的概率，从而避免拒绝一个真实的原假设。
总体均值的点估计
参数估计就是以样本统计量来估计总体参数，例如，用样本平均数估计总体平均数，用样本成数估计总体成数，等等。
例如，样本平均数、样本成数、样本方差等。用来估计总体参数时计算出来的估计量的具体数值称为估计值。例如，要估计一个班级考试的平均分数，现从中抽取一个随机样本，经过计算得到样本平均分数为80分，那么这个80分就是估计值。
以上内容参考：百度百科-总体均值
