Anova
兩個樣本噸噸t-test 與 Tukey 的方法
即使ANOVA 檢驗中的統計量是顯著的，我們可能需要在得出結論之前進行進一步的檢驗。最常用的方法是使用多重比較程序。我試圖理解為什麼在兩個樣本上使用 Tukey 的方法-測試。我閱讀了以下內容，其中建議進行所有成對測試（大概意味著兩個樣本-tests) 可能導致誤報（I 類錯誤）。為什麼這會在概念上發生？
Tukey 的程序允許我們進行單獨的測試來決定是否對於 ANOVA 研究中的每一對均值 人口的意思。與所有多重比較程序一樣，Tukey 方法基於選擇“家庭”顯著性水平， ，這適用於成對假設檢驗的整個集合。例如，當使用顯著性水平為 5% 的 Tukey 過程時，我們確信在整組成對檢驗中最多有 5% 的機會獲得假陽性，也就是說，有最多有 5% 的機會錯誤地斷定兩個總體均值不同，而實際上它們是相等的。這與簡單地將所有成對測試作為單獨測試進行非常不同，每個測試都在，這可能導致在成對測試中發現誤報的可能性很高。
很簡單，如果（在沒有影響的零假設下）有 5% 的機會，比如說，在20 次測試中的每一次測試中都有 5% 的機會出現假陽性；在這 20 項測試中的任何一項中，出現假陽性的可能性都超過 5% 。如果測試是獨立的，則沒有得到假陽性的變化是*，因此至少有*一個誤報的機會是——這是多重比較測試控制的家庭錯誤。當然，ANOVA 後所有均值的成對比較不是獨立的，Tukey 檢驗考慮了這一點。