Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

Σχετικά έγγραφα
Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 1 ο ) 17/3/2017

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

Μονοπαραγοντική Ανάλυση Διακύμανσης Ανεξάρτητων Δειγμάτων

Εισαγωγή - Πειραματικοί Σχεδιασμοί. Κατσιλέρος Αναστάσιος

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Γεωργικός Πειραματισμός (Κωδ. 3515) Βασικές Στατιστικές Μέθοδοι και Εργαλεία Ανάλυσης Δεδομένων 2. Ανάλυση Διακύμανσης

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο )

Έλεγχος υποθέσεων Ι z-test & t-test

5. Έλεγχοι Υποθέσεων

Μέρος IV. Ελεγχοι Υποθέσεων (Hypothesis Testing)

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

13. Ανάλυση Διακύμανσης

Δοκιμές προτίμησης και αποδοχής

7. Ανάλυση Διασποράς-ANOVA

Κεφάλαιο 14. Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης. Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο ) 24/2/2017

Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 2 ο ) 31/3/2017

Αναλυτική Στατιστική

Εξέταση Φεβρουαρίου (2011/12) στο Μάθηµα: Γεωργικός Πειραµατισµός. Ζήτηµα 1 ο (2 µονάδες) Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν λαµβάνεται υπόψη µία σωστή

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

Σύγκριση μέσου όρου πληθυσμού με τιμή ελέγχου. One-Sample t-test

Ανάλυση Διασποράς Ανάλυση Διασποράς διακύμανση κατά παράγοντες διακύμανση σφάλματος Παράδειγμα 1: Ισομεγέθη δείγματα

Η ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΣΤΟ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΠΕΡΜΑΤΟΣ

6 ο ΜΑΘΗΜΑ Έλεγχοι Υποθέσεων

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής

την τιμή της μέσης τιμής, μ, ή της διασποράς, σ, ενός πληθυσμού και σε στατιστικούς ελέγχους υποθέσεων για τη σύγκριση των μέσων τιμών, μ

Εκπαιδευτική Έρευνα: Μέθοδοι Συλλογής και Ανάλυσης εδομένων Έλεγχοι Υποθέσεων

Στατιστική Ι. Ενότητα 9: Κατανομή t-έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Εφαρμοσμένη Στατιστική

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 2 Μαΐου /23

Ερμηνεία αποτελεσμάτων Ανάλυση διακύμανσης κατά ένα παράγοντα

Λίγα λόγια για τους συγγραφείς 16 Πρόλογος 17

Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής 2η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική 28/01/2011 (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) 1ο Θέμα [40] α) στ) 2ο Θέμα [40]

Σφάλματα Είδη σφαλμάτων

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 3 ο ) 7/4/2017

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΟΣΟΤΙΚΗ ΓΕΝΕΤΙΚΗ 03. ΜΕΣΗ ΤΙΜΗ & ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗ

Προσοχή: Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν θα λαµβάνεται υπόψη µία σωστή

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2013 στη Στατιστική

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0. Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Ένα Πρόβλημα. Η επιδιωκόμενη ιδιότητα. Ένα χρήσιμο γράφημα. Οι υπολογισμοί. Η μέθοδος ελαχίστων τετραγώνων ...

9. Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

Κλωνάρης Στάθης. ΠΜΣ: Οργάνωση & Διοίκηση Επιχειρήσεων Τροφίμων και Γεωργίας

Χημική Τεχνολογία. Ενότητα 1: Στατιστική Επεξεργασία Μετρήσεων. Ευάγγελος Φουντουκίδης Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Τ.Ε.

3. Κατανομές πιθανότητας

Εισόδημα Κατανάλωση

Σχεδιασμός και Διεξαγωγή Πειραμάτων

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 22 Μαΐου /32

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 19/5/2017

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. Πρόλογος... 13

ΤΕΙ Αθήνας Μεθοδολογία της έρευνας και Ιατρική στατιστική

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

Α. Αναλυτικές δοκιμές 1. Δοκιμές διάκρισης. 2. Περιγραφικές δοκιμές. Β. Δοκιμές προτίμησης και αποδοχής

Το τυπικό σφάλμα του μέσου (standard error of mean) ενός δείγματος

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ. Επαγωγική στατιστική (Στατιστική Συμπερασματολογία) Εκτιμητική Έλεγχος Στατιστικών Υποθέσεων

Εφαρμοσμένη Στατιστική

Δοκιμή Βαθμολόγησης (Scoring test)

Ιατρικά Μαθηματικά & Βιοστατιστική

ΑΠΟ ΤΟ ΔΕΙΓΜΑ ΣΤΟΝ ΠΛΗΘΥΣΜΟ

Η ΙΣΧΥΣ ΕΝΟΣ ΕΛΕΓΧΟΥ. (Power of a Test) ΚΕΦΑΛΑΙΟ 21

, µπορεί να είναι η συνάρτηση. αλλού. πλησιάζουν προς την τιµή 1, η διασπορά της αυξάνεται ή ελαττώνεται; (Εξηγείστε γιατί).

ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΔΑΣΚΩΝ: ΘΑΝΑΣΗΣ ΚΑΖΑΝΑΣ. Οικονομετρία

Γεωργικός Πειραματισμός 1o Εργαστήριο «Διαδικασία της Τυχαιοποίησης»

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) Διάλεξη 7. Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων

Έλεγχος υποθέσεων ΙI ANOVA

Kruskal-Wallis H

2.5 ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ (The Quantile Test)

συγκέντρωση της ουσίας στον παραπόταμο είναι αυξημένη σε σχέση με τον ίδιο τον ποταμό;

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Θεώρημα Κεντρικού Ορίου (Central Limit Theorem)

ΣΧ0ΛΗ ΤΕΧΝ0Λ0ΓΙΑΣ ΤΡΟΦΙΜΩΝ & ΔΙΑΤΡΟΦΗΣ ΤΜΗΜΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΤΡΟΦΙΜΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ: ΟΡΓΑΝΟΛΗΠΤΙΚΟΥ ΕΛΕΓΧΟΥ ΓΙΑΝΝΑΚΟΥΡΟΥ ΜΑΡΙΑ ΤΑΛΕΛΛΗ ΑΙΚΑΤΕΡΙΝΗ

Έλεγχος Υποθέσεων (Hypothesis Testing)

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων

Ενότητα 2: Έλεγχοι Υποθέσεων Διαστήματα Εμπιστοσύνης

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

ΘΕΩΡΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ

Στατιστική. Ανάλυση ιασποράς με ένα Παράγοντα. One-Way Anova. 8.2 Προϋποθέσεις για την εφαρμογή της Ανάλυσης ιασποράς

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΕΣ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ

Στατιστική Ι. Ενότητα 1: Στατιστική Ι (1/4) Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Κοζάνη)

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΠΡΟΛΟΓΟΣ 7. ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1: Εισαγωγικές Έννοιες 13

Δειγματοληπτικές κατανομές

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική

Οι στατιστικοί έλεγχοι x τετράγωνο, t- test, ANOVA & Correlation. Σταμάτης Πουλακιδάκος

Ενότητα 3. Έλεγχος υπόθεσης. Σύγκριση μέσων τιμών

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 3 ο ) 10/3/2017

Transcript:

Πολλαπλές Συγκρίσεις Μέσων Γενικά Η ANOVA αποκαλύπτει εάν υπάρχουν διαφορές μεταξύ των επεμβάσεων, αλλά ποιες ακριβώς είναι αυτές? Κατηγορίες συγκρίσεων A posteriori συγκρίσεις (αφού δούμε τα δεδομένα) Ακολουθούνται κατάλληλες δοκιμές σύγκρισης μέσων Προσχεδιασμένες συγκρίσεις ( α priori -πριν δούμε τα δεδομένα) Χρησιμοποιούνται ορθογώνιες συγκρίσεις για ομάδες επεμβάσεων ή πραγματοποιείται ένας περιορισμένος αριθμός προσχεδιασμένων συγκρίσεων μέσων Ποσοτικές επεμβάσεις με ισαπέχοντα βήματα Αξιοποιούνται αναλύσεις απόκρισης επιφάνειας (γραμμική παλινδρόμηση, πολυώνυμα)

Α posteriori συγκρίσεις μέσων Συγκρίσεις κατά ζεύγη Ελάχιστη σημαντική διαφορά ΕΣΔ (LSD) Άλλες πολλαπλές συγκρίσεις Προστατευμένη ΕΣΔ του Fisher Δοκιμή του Duncan Δοκιμή Student-Newman- Keuls (SNK) Δοκιμή του Tukey -έντιμη σημαντική διαφορά (HSD) Δοκιμή του Scheffe Δοκιμή του Dunnett (όλες οι συγκρίσεις με τον μάρτυρα) Συχνά χρησιμοποιούνται λανθασμένα!! Πρέπει να εφαρμόζονται μόνο σε δεδομένα πειραμάτων όπου οι επεμβάσεις δεν παρουσιάζουν συγκεκριμένη δομή

Σφάλμα I vs Σφάλμα II (υπενθύμιση) Σφάλμα I συμπεραίνουμε ότι κάτι είναι διαφορετικό ενώ στην πραγματικότητα είναι το ίδιο η πιθανότητα διάπραξής του είναι το επίπεδο σημαντικότητας της δοκιμής α Σφάλμα II - συμπεραίνουμε ότι κάτι είναι το ίδιο ενώ στην πραγματικότητα είναι διαφορετικό η πιθανότητα διάπραξής του είναι το b Η πιθανότητα ότι η σύγκριση θα αποκαλύψει μια πραγματική διαφορά αποτελεί την ισχύ της δοκιμής και ισούται με 1-b Οι συχνότητες των σφαλμάτων I και II είναι αντιστρόφως ανάλογες Για δεδομένη πιθανότητα σφάλματος I, η πιθανότητα διάπραξης σφάλματος II εξαρτάται από Το μέγεθος του δείγματος (επαναλήψεις) Τη τυχαία διακύμανση Τις πραγματικές διαφορές μεταξύ των μέσων των επεμβάσεων

Κανείς δε θέλει να κάνει λάθη Η προστασία έναντι του σφάλματος I παρέχεται από το επιλεγμένο επίπεδο σημαντικότητας Η προστασία έναντι του σφάλματος ΙI είναι δυσκολότερη διότι εξαρτάται από το πραγματικό μέγεθος της άγνωστης διαφοράς Επιλέγεται δοκιμασία με ικανοποιητικά υψηλή ισχύ Οι λόγοι που δεν επιτρέπουν τη χρήση της ΕΣΔ για περισσότερες από t -1 συγκρίσεις οι πιθανότητες σφάλματος I αυξάνονται δραστικά με την αύξηση των κατά ζεύγη συγκρίσεων π.χ. μόνο με 20 μέσους, μπορεί να διαπραχθεί σφάλμα Ι με πιθανότητα 95% (σε 95 από τα 100 πειράματα)

Σφάλμα κατά σύγκριση και Σφάλμα κατά πείραμα Βαθμός σφάλματος κατά σύγκριση (α ΚΣ = α ) - Εκφράζει το ποσοστό όλων των διαφορών που αναμένεται να θεωρηθούν σημαντικές ενώ στην πραγματικότητα δεν είναι (δηλ. το επίπεδο σημαντικότητας της δοκιμής) Βαθμός σφάλματος κατά πείραμα (α ΚΠ ) - Ο κίνδυνος να διαπραχθεί τουλάχιστον ένα σφάλμα τύπου I στην ομάδα των συγκρίσεων στο πείραμα - Μετρά το ποσοστό των πειραμάτων στο οποία μια ή περισσότερες διαφορές θεωρούνται λανθασμένα ως σημαντικές - Η πιθανότητα σφάλματος αυξάνεται με την αύξηση του αριθμού των μέσων που συγκρίνονται

Σφάλμα κατά σύγκριση vs Σφάλμα κατά πείραμα (συν.) Βαθμός σφάλματος κατά πείραμα (α ΚΠ ) Η πιθανότητα μη διάπραξης σφάλματος τύπου Ι είναι (1-α) c Άρα η πιθανότητα διάπραξης τουλάχιστον ενός σφάλματος τύπου Ι σε μία ομάδα συγκρίσεων (βαθμός σφάλματος κατά πείραμα) είναι α ΚΠ = 1- (1-α) c όπου c = ο αριθμός των συγκρίσεων ανά ζεύγη μέγιστο c για t επεμβάσεις = t (t-1)/2 Εάν πχ. t = 10, μέγιστο c = 45 άρα α ΚΠ = 90% Για μικρό c α ΚΠ = c (α ) Βαθμός σφάλματος κατά σύγκριση α ΚΣ = 1- (1-α ΚΠ ) 1/c

Α posteriori πολλαπλές συγκρίσεις μέσων Όλες οι μέθοδοι προσπαθούν να αντιμετωπίσουν τον αυξημένο α ΚΠ μειώνοντας το μέγεθος της κρίσιμης περιοχής, δηλ. καθιστώντας δυσκολότερη την απόρριψη της Η 0. Έτσι, λιγότερα σφάλματα τύπου Ι οδηγούν σε μικρότερο α ΚΠ Στη μέθοδο ΕΣΔ δεν γίνεται καμιά διόρθωση για το α ΚΠ Στις μεθόδους Tukey και Scheffe μειώνεται πραγματικά το α ΚΣ = α. Με τον τρόπο αυτό διατηρείται το α ΚΠ σε επιθυμητό επίπεδο για όλες τις δυνατές συγκρίσεις ανεξάρτητα από το εάν γίνουν όλες ή μόνο ορισμένες Στις μεθόδους Duncan και SNK, το μέγεθος της κρίσιμης περιοχής εξαρτάται από τον αριθμό των μέσων όρων που παρεμβάλλονται μεταξύ αυτών που συγκρίνονται όταν οι μ.ο. κατατάσσονται κατά αύξουσα σειρά

Ελάχιστη Σημαντική Διαφορά (ΕΣΔ) Υπολογισμός του t για τον έλεγχο της διαφοράς δύο μέσων όρων t = (Y Y ) / s 2 1 2 Y Y 1 2 Κάθε διαφορά για την οποία το t > t α είναι σημαντική Επιπλέον, σημαντική 2 tα s Y Y 1 2 είναι η μικρότερη διαφορά που μπορεί να θεωρηθεί - Επομένως 2 LSD = t α s Y Y 1 2 - Ή με ίσο αριθμό επαναλήψεων r LSD = t α 2 MSE / r

Πότε χρησιμοποιείται η ΕΣΔ Η ΕΣΔ είναι μια σωστή δοκιμασία όταν - Γίνονται συγκρίσεις που έχουν σχεδιασθεί πριν δούμε τα δεδομένα (περιλαμβάνει και τη σύγκριση κάθε επέμβασης με τον μάρτυρα) - Συγκρίνονται γειτονικού μέσοι όροι που έχουν καταταχθεί με σειρά μεγέθους Η ΕΣΔ δεν πρέπει να χρησιμοποιείται - Για συγκρίσεις όλων των δυνατών ζευγών μέσων - Για περισσότερες συγκρίσεις από όσοι είναι οι ΒΕ των επεμβάσεων

Παράδειγμα Προσδιορισμός της καλύτερης επέμβασης Θελήσαμε να αξιολογήσουμε συγκριτικά την ανθεκτικότητα έξι ποικιλιών σίτου στη σκωρίαση: κάθε ποικιλία σπάρθηκε σε τέσσερα δοχεία (5 σπόροι σε κάθε δοχείο) τα 24 δοχεία τοποθετήθηκαν τυχαία σε πάγκο θερμοκηπίου ακολούθησε, σε κατάλληλο στάδιο, μόλυνση με σκωρίαση στην ωρίμανση, μετρήθηκε η απόδοση σε κάθε δοχείο Εντελώς τυχαίο σχέδιο, 6 επεμβάσεις, 4 επαναλήψεις

Παράδειγμα (συνέχεια) Οι μέσες αποδόσεις (g/δοχείο) κατά τάξη μεγέθους Ποικιλία Τάξη Απόδοση Y i F 1 95.3 Διαφορά Y i-1 - Y i D 2 94.0 1.3 E 3 75.0 19.0 B 4 69.0 6.0 A 5 50.3 18.7 C 6 24.0 26.3 ANOVA Πηγή ΒΕ ΜΤ F Ποικιλία 5 2,976.44 24.80 Σφάλμα 18 120.00

Υπολογισμός ΕΣΔ στο 5% και 1% LSD t α = 2 MSE / r = 2.101 ( 2 * 120 ) / 4 = 16.27 LSD = t α 2 MSE / r = 2.878 ( 2 * 120 ) / 4 = 22.29 Ποικιλία Τάξη Απόδοση Διαφορά LSD α=0.05 = 16.27 LSD α=0.01 = 22.29 Συγκρίσεις κατά ζεύγη Y i Y i-1 - Y i F 1 95.3 D 2 94.0 1.3 E 3 75.0 19.0* B 4 69.0 6.0 A 5 50.3 18.7* C 6 24.0 26.3** Εάν δοκιμάζονται 10 ποικιλίες και θέλουμε να εξετάσουμε όλες τις δυνατές συγκρίσεις κατά ζεύγη, ο αριθμός τους είναι t(t-1)/2 or 10(9)/2 = 45 - Σαφώς περισσότερες από t-1 ΒΕ = 9 - Η ΕΣΔ επιτρέπει μόνο 9 συγκρίσεις

Προστατευμένη ΕΣΔ (Fisher s protected LSD) Χρησιμοποιεί το βαθμό σφάλματος κατά σύγκριση Είναι η γνωστή ΕΣΔ αλλά, σε αντίθεση με τις προσχεδιασμένες συγκρίσεις, η χρήση της προϋποθέτει σημαντικό F για τις επεμβάσεις από τη σχετική ANOVA. LSD = t α 2MSE / r Επομένως, στο προηγούμενο παράδειγμα, κάθε διαφορά μεταξύ των μέσων όρων που είναι μεγαλύτερη από το 16.27 είναι στατιστικώς σημαντική.

Δοκιμή του Duncan ( Multiple-Range) Η μέθοδος δέχεται ένα επίπεδο προστασίας για την ομάδα συγκρίσεων που γίνονται και όχι για την κάθε σύγκριση χωριστά. Το επίπεδο σημαντικότητας για κάθε σύγκριση διαφέρει ανάλογα με την κατάταξη των μέσων όρων που συγκρίνονται στα διάφορα στάδια - οι μέσοι όροι κατατάσσονται κατά μέγεθος - υπολογίζεται το τυπικό σφάλμα του μέσου όρου - από τον Πιν.2 βρίσκουμε τις κρίσιμες τιμές R για κάθε σύγκριση μέσων όρων, για το ειδικό επίπεδο προστασίας που επιθυμούμε, με βάση την απόσταση των μέσων όρων που υπεισέρχονται στις συγκρίσεις (πχ για τη σύγκριση του 1 ου με τον 4 ο μ.ο. το R είναι 3.649) - οι τιμές αυτές πολλαπλασιάζονται με το τυπικό σφάλμα του μ.ο. και προκύπτει η ελάχιστη σημαντική περιοχή (ΕΣΠ) για κάθε σύγκριση

Δοκιμή του Duncan. ( Παράδειγμα 6 επεμβάσεις, 2 επαναλήψεις) Επίπεδο σημαντικότητας 0.05 ΜΤ Σφάλματος 113.08 ΒΕ Σφάλματος 6 Τυπ. σφάλμα μ.ο = = 7.52 Αριθμός μέσων (p) 2 3 4 5 6 Τιμή του Πινάκα 2 3.46 3.586 3.649 3.68 3.694 Τυπ. σφάλμα μ.ο. 7.52 7.52 7.52 7.52 7.52 Κρίσιμη περιοχή 26.02 26.97 27.44 27.67 27.78 Επέμβαση Μ.όρος Ομαδοποίηση 6 95.30 a 4 94.00 a 5 75.00 a b 2 69.00 a b 1 50.30 b 3 22.50 c

Δοκιμή Student-Newman- Keuls (SNK) Η μέθοδος είναι πιο συντηρητική από αυτή του Duncan και διατηρεί το επίπεδο σημαντικότητας το πολύ στο επίπεδο α για κάθε σύγκριση. Το επίπεδο για όλες τις συγκρίσεις ως ομάδα είναι πολύ μικρότερο Χρησιμοποιεί το α ΚΠ για τις ακραίες τιμές και το α ΚΣ για τις γειτονικές τιμές - ταξινομούνται οι μέσοι όροι όπως και πριν και υπολογίζονται t-1 σημαντικές διαφορές, SNK j, με χρήση της έντιμης σημαντική ς διαφοράς (HSD) SNK j = Q α, k, ν * όπου το Q βρίσκεται από τον Πιν. 3 για κ = 2,3,..t-1 και ν τους ΒΕ του σφάλματος -συγκρίνεται ο μεγαλύτερος με τον μικρότερο μ.ο. : εάν η διαφορά είναι μικρότερη από τηνsnk, δεν υπάρχει καμία σημαντική διαφορά, εάν είναι μεγαλύτερη από την SNK, συγκρίνεται ο επόμενος μεγαλύτερος με τον επόμενο μικρότερο μ.ο. χρησιμοποιώντας την επόμενη SNK κοκ.

Δοκιμή Student-Newman- Keuls (SNK) k 2 3 4 5 6 Q 2.97 3.61 4.00 4.28 4.49 SNK 16.27 19.77 21.91 23.44 24.59 Μέση απόδοση 5 4 3 2 1 Ποικιλία Τάξη Y i = 15 συγκρίσεις F 1 95.3 18 ΒΕ σφάλματος D 2 94.0 E 3 75.0 Τυπικό σφάλμα (SE) =SQRT(120/4) = 5.477 B 4 69.0 SNK=Q*SE A 5 50.3 C 6 24.0

Η έντιμη σημαντική διαφορά (HSD) του Tukey Επιλέγεται μια τιμή Q (από τον Πίν.3) που αντιστοιχεί στον ολικό αριθμό των μ.ο και τους ΒΕ του σφάλματος και υπολογίζεται η έντιμη σημαντική διαφορά HSD = Q * Για κάθε ζεύγος μ.ο., όταν η διαφορά τους είναι μεγαλύτερη από την HSD η διαφορά αυτή κρίνεται σημαντική Η μέθοδος χρησιμοποιεί τον βαθμό σφάλματος κατά πείραμα α ΚΠ

Πίνακας 1. Η κατανομή t του Student αμφίπλευρη δοκιμασία 0,2 0,1 0,05 0,02 0,01 0,002 0,001 μονόπλευρη δοκιμασία ΒΕ 0,1 0,05 0,025 0,01 0,005 0,001 0,0005 1 3,078 6,314 12,706 31,821 63,657 318,313 636,589 2 1,886 2,92 4,303 6,965 9,925 22,327 31,598 3 1,638 2,353 3,182 4,541 5,841 10,215 12,924 4 1,533 2,132 2,776 3,747 4,604 7,173 8,61 5 1,476 2,015 2,571 3,365 4,032 5,893 6,869 6 1,44 1,943 2,447 3,143 3,707 5,208 5,959 7 1,415 1,895 2,365 2,998 3,499 4,785 5,408 8 1,397 1,86 2,306 2,896 3,355 4,501 5,041 9 1,383 1,833 2,262 2,821 3,25 4,297 4,781 10 1,372 1,812 2,228 2,764 3,169 4,144 4,587 11 1,363 1,796 2,201 2,718 3,106 4,025 4,437 12 1,356 1,782 2,179 2,681 3,055 3,93 4,318 13 1,35 1,771 2,16 2,65 3,012 3,852 4,221 14 1,345 1,761 2,145 2,624 2,977 3,787 4,14 15 1,341 1,753 2,131 2,602 2,947 3,733 4,073 16 1,337 1,746 2,12 2,583 2,921 3,686 4,015 17 1,333 1,74 2,11 2,567 2,898 3,646 3,965 18 1,33 1,734 2,101 2,552 2,878 3,61 3,922 19 1,328 1,729 2,093 2,539 2,861 3,579 3,883 20 1,325 1,725 2,086 2,528 2,845 3,552 3,849 21 1,323 1,721 2,08 2,518 2,831 3,527 3,819 22 1,321 1,717 2,074 2,508 2,819 3,505 3,792 23 1,319 1,714 2,069 2,5 2,807 3,485 3,768 24 1,318 1,711 2,064 2,492 2,797 3,467 3,745 25 1,316 1,708 2,06 2,485 2,787 3,45 3,725 26 1,315 1,706 2,056 2,479 2,779 3,435 3,707 27 1,314 1,703 2,052 2,473 2,771 3,421 3,69 28 1,313 1,701 2,048 2,467 2,763 3,408 3,674 29 1,311 1,699 2,045 2,462 2,756 3,396 3,659 30 1,31 1,697 2,042 2,457 2,75 3,385 3,646 40 1,303 1,684 2,021 2,423 2,704 3,307 3,551 60 1,296 1,671 2 2,39 2,66 3,232 3,46 120 1,289 1,658 1,98 2,358 2,617 3,16 3,373 1,282 1,645 1,96 2,327 2,576 3,091 3,291

Πίνακας 2. Κρίσιμες τιμές R για την δοκιμασία Duncan α =0,05 k 2 3 4 5 6 7 8 9 10 BE 1 17,97 17,97 17,97 17,97 17,97 17,97 17,97 17,97 17,97 2 6,085 6,085 6,085 6,085 6,085 6,085 6,085 6,085 6,085 3 4,501 4,516 4,516 4,516 4,516 4,516 4,516 4,516 4,516 4 3,926 4,013 4,033 4,033 4,033 4,033 4,033 4,033 4,033 5 3,635 3,749 3,796 3,814 3,814 3,814 3,814 3,814 3,814 6 3,46 3,586 3,649 3,68 3,694 3,697 3,697 3,697 3,697 7 3,344 3,477 3,548 3,588 3,611 3,622 3,625 3,625 3,625 8 3,261 3,398 3,475 3,521 3,549 3,566 3,575 3,579 3,579 9 3,199 3,339 3,42 3,47 3,502 3,523 3,536 3,544 3,547 10 3,151 3,293 3,376 3,43 3,465 3,489 3,505 3,516 3,522 11 3,113 3,256 3,341 3,397 3,435 3,462 3,48 3,493 3,501 12 3,081 3,225 3,312 3,37 3,41 3,439 3,459 3,474 3,484 13 3,055 3,2 3,288 3,348 3,389 3,419 3,441 3,458 3,47 14 3,033 3,178 3,268 3,328 3,371 3,403 3,426 3,444 3,457 15 3,014 3,16 3,25 3,312 3,356 3,389 3,413 3,432 3,446 16 2,998 3,144 3,235 3,297 3,343 3,376 3,402 3,422 3,437 17 2,984 3,13 3,222 3,285 3,331 3,365 3,392 3,412 3,429 18 2,971 3,117 3,21 3,274 3,32 3,356 3,383 3,404 3,421 19 2,96 3,106 3,199 3,264 3,311 3,347 3,375 3,397 3,415 20 2,95 3,097 3,19 3,255 3,303 3,339 3,368 3,39 3,409 25 2,913 3,059 3,154 3,221 3,271 3,31 3,341 3,366 3,386 30 2,888 3,035 3,131 3,199 3,25 3,29 3,322 3,349 3,371 40 2,858 3,005 3,102 3,171 3,224 3,266 3,3 3,328 3,352 60 2,829 2,976 3,073 3,143 3,198 3,241 3,277 3,307 3,333 120 2,8 2,947 3,045 3,116 3,172 3,217 3,254 3,286 3,313 2,772 2,918 3,017 3,089 3,146 3,193 3,232 3,265 3,294

Πίνακας 3. Κρίσιμες τιμές της στατιστικής Q για τις δοκιμασίες Student-Newman-Keul και Tukey α = 0,05 k 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ΒΕ 1 17,97 27 32,8 37,1 40,4 43,1 45,4 47,4 49,1 2 6,08 8,33 9,8 10,88 11,73 12,43 13,03 13,54 13,99 3 4,5 5,91 6,82 7,5 8,04 8,48 8,85 9,18 9,46 4 3,93 5,04 5,76 6,29 6,71 7,05 7,35 7,6 7,83 5 3,64 4,6 5,22 5,67 6,03 6,33 6,58 6,8 6,99 6 3,46 4,34 4,9 5,3 5,63 5,9 6,12 6,32 6,49 7 3,34 4,16 4,68 5,06 5,36 5,61 5,82 6 6,16 8 3,26 4,04 4,53 4,89 5,17 5,4 5,6 5,77 5,92 9 3,2 3,95 4,41 4,76 5,02 5,24 5,43 5,59 5,74 10 3,15 3,88 4,33 4,65 4,91 5,12 5,3 5,46 5,6 11 3,11 3,82 4,26 4,57 4,82 5,03 5,2 5,35 5,49 12 3,08 3,77 4,2 4,51 4,75 4,95 5,12 5,27 5,39 13 3,06 3,73 4,15 4,45 4,69 4,88 5,05 5,19 5,32 14 3,03 3,7 4,11 4,41 4,64 4,83 4,99 5,13 5,25 15 3,01 3,67 4,08 4,37 4,59 4,78 4,94 5,08 5,2 16 3 3,65 4,05 4,33 4,56 4,74 4,9 5,03 5,15 17 2,98 3,63 4,02 4,3 4,52 4,7 4,86 4,99 5,11 18 2,97 3,61 4 4,28 4,49 4,67 4,82 4,96 5,07 19 2,96 3,59 3,98 4,25 4,47 4,65 4,79 4,92 5,04 20 2,95 3,58 3,96 4,23 4,45 4,62 4,77 4,9 5,01 24 2,92 3,53 3,9 4,17 4,37 4,54 4,68 4,81 4,92 30 2,89 3,49 3,85 4,1 4,3 4,46 4,6 4,72 4,82 40 2,86 3,44 3,79 4,04 4,23 4,39 4,52 4,63 4,73 60 2,83 3,4 3,74 3,98 4,16 4,31 4,44 4,55 4,65 120 2,8 3,36 3,68 3,92 4,1 4,24 4,36 4,47 4,56 2,77 3,31 3,63 3,86 4,03 4,17 4,29 4,39 4,47