统计学中的事后检验

统计学SNK是什么

SNK （Student-Newman-Keuls）q检验，用于多个样本均数的两两比较。在方差分析后，如果结果显著，需要进行事后检验，q法适用于两两检验

SNK为Student-Newman-Keuls三人姓氏的缩写，把要比较的各个平均数从大到小排列，并写上等级r，这是q法的亮点，计算公式：

其中 i 和j 代表两个水平的数据，

由于不同数据的df不同，对应的临界q值也不同，查表得出临界q值各组容量都为n，则

MseMSe代表均方误差，是对误差

的无偏估计。从总体中抽取大小为n的样本，样本平均数的标准误为

这是公式的原理。完全随机设计中若各组容量不同，则

MSe代表均方误差

SPSS

以单变量单因素方差分析为例，一列因变量，一列自变量（4个水平），在事后检验选取SNK检验，可以发现四个组被按照相似程度划分成了2个子集，表格内会显示组均值，最下面一排显示显著性。

扩展资料

原理

方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：

(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

(2)随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。

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)。

MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。

参考资料来源：百度百科-SNK q检验

参考资料来源：百度百科-方差分析

spss事后检验结果怎么看

统计方法

方差分析

　　对于两组独立样本t检验，相信大家都了解。那么如果不是两组样本，而是三组(或以上)的样本，想要比较组间均数时，就要用方差分析了。

　　下面还是用例子来说话吧~

　　一年级开学了，这个班级的小朋友来自三个区县，比较三个区县(分组)小朋友的身高。SPSS中建的数据库如下：

　　Group为分组，x为每个学生的身高。

　　分析过程如下：

　　1、分析——比较平均值——单因素ANOVA。

　　2、将group放入“因子”，x放入“因变量”。

　　3、“事后多重比较(Post Hoc)”，可选择常用的LSD法。此步骤是为了看如果多组间存在差异，究竟是那两组存在差异。

　　4、“选项”，选择“描述性”(给出各组数据的均值和标准差);“方差同质性检验”(方差齐性检验)。

　　结果：

　　1、各组数据的统计描述，包括均值、标准差。

描述性

　　2、方差齐性检验，结果显示P>0.05，方差齐。要注意的是，如果方差不齐，则是不能用方差分析的。方差同质性检验

方差同质性检验

　　3、方差分析结果显示P>0.05，各组间差异无统计学意义，这个例子中三个区县的小朋友身高差异无统计学意义(如果P<0.05，认为三组数据不全相等，至于哪两组有差异，则需看事后检验的结果)。

ANOVA

　　4、事后检验。由于这个数据的三组间差异无统计学意义，故事后检验每两组间的差异均无统计学意义。

　　多重比较

多重比较

　　上面就是方差分析的步骤与结果解读。当遇到多组间均数比较的时候，方差分析是可以派上用场的。