【SPSS】率的兩兩比較(Bonferroni校正)

2021-03-01 一起學統計工具

《Bonferroni：Step by Step 攻克兩兩比較》一文談及「Bonferroni提出，若每次檢驗水準為α'，共進行m次比較，當H0為真時，犯第一類錯誤的累積概率不超過mα'，這就是著名的Bonferroni不等式。例如，經方差分析，四個樣本均數間差異有統計學意義，需對任兩個均數進行比較，其比較次數m=6，若α'=0.05，則6次比較均不犯第I類錯誤的概率為（1-0.05）6=0.746，犯第I類錯誤的累積概率為1-0.746=0.254。故要使多次比較後犯第I類錯誤的累積概率不超過規定α'，可利用上述Bonferroni不等式令α= mα'，確定每次比較的檢驗水準α'=α/m。從實質上講Bonferroni法是對檢驗水準進行調整，故又稱Bonferroni校正法，該法適用於所有兩兩比較。」

今天，我們介紹一下率的兩兩比較方法及Bonferroni校正。


【Step01】建立數據文件smoke.sav。

參見：《》

【Step02】根據變量「n」加權，參見：《SPSS常用統計分析教程：3.2.5 加權個案》。

【Step03】單擊【分析】→【描述統計】→【交叉表】

【結果解釋】

皮爾遜卡方為95.725，P<0.05，在α=0.05的水準，可認為不同文化程度的男性吸菸率之間的差別有統計學意義。


表中小學、中學和大學的計數分別帶有一個下標字母：a、b、c，表明小學組、中學組和大學組三個分類分別屬於a、b、c三個子集，即在α=0.05的水準，對小學組、中學組和大學組的吸菸率進行兩兩比較，每兩組吸菸率之間的差別均有統計學意義。

【Step04】重複上述步驟，【單元格顯示】對話框，其他選項同前。

【結果解釋】

經Bonferroni校正對檢驗水準進行調整後，表中小學、中學計數帶有下標字母a，而大學計數帶有下標字母b，表明小學組、中學組屬於子集a，而大學組屬於子集b，即在α=0.05的水準，小學組與中學組吸菸率之間的差別無統計學意義，而小學祖與大學組、中學組與大學組吸菸率之間的差別均有統計學意義。


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