科技論文的統計

MCT  SNK   

單向變異數分析的事後檢定(IBM)   https://www.ibm.com/docs/zh-tw/spss-statistics/saas?topic=anova-one-way-post-hoc-tests

單向 ANOVA：事後檢定(IBM)   https://www.ibm.com/docs/zh-tw/spss-statistics/beta?topic=anova-one-way-post-hoc-tests  

如何以正確的方式來進行多重對比測試？   http://amebse.nchu.edu.tw/new_page_160.htm

SNK q检验   https://baike.baidu.com/item/SNK%20q%E6%A3%80%E9%AA%8C/19195747

多組資料的平均數是否有差異？SPSS的單因子變異數分析 / One-way ANOVA in SPSS  https://blog.pulipuli.info/2017/10/spss-one-way-anova-in-spss.html

第二章 多重比較的方法 pdf   https://ah.nccu.edu.tw/bitstream/140.119/33900/6/35400806.pdf

淺談 Bonferroni 事後校正   http://biostat.tmu.edu.tw/page/epaper/ep_download/5stat.pdf

卡方 適合度 次數是否存在顯著差異

ANOVA變異數分析 小筆記  https://belleaya.pixnet.net/blog/post/30754486
首先判定Levene是否同質 (P>0.05 表示同質)  若同質的話就直接看ANOVA的分析表，但若不同質就使用Welch/Brown。

「Post Hoc 檢定」這邊就要決定要哪種Post Hoc了，如果各組樣本數一樣，就用LSD或Tukey；
若各組樣本數差很多就用Scheffe  (而若同質性檢定沒過，不同質的話就用Games-Howell)

論文中回報的方式如下：「分析結果顯示為顯著(F(1,18)=31.224，p<.001)，故拒絕虛無假設，即兩組麵食的得分具有顯著差異，豚骨拉麵得分顯著高於奶油烏龍麵。」F後面就是組間和組內自由度，後面則是F值，p則是判斷其顯著性的值。
這邊補充一點，所謂虛無假設(H0)是指「原本假設兩組的平均數沒有顯著差異」，如果顯著的話代表要拒絕H0，也就是「有」顯著差異。
另外也要特別注意，如果不顯著的話，千萬不要寫「接受虛無假設」，而應該要寫「不拒絕虛無假設」，因為不拒絕只是因為證據不夠，而不代表要接受它!

單因子獨立變異數分析 (Analysis of Variance, ANOVA)-統計說明與SPSS操作  https://www.yongxi-stat.com/one-way-anova-indenpedent/
變異數同質檢定 (Levene檢定)：F檢定後的結果，顯著性p值=0.988>0.05，三組變異數並無顯著差異(同質)。
單因子變異數分析：計算後的F統計值為4.195，顯著性p值=0.026<0.05，拒絕虛無假說。三個年齡層的族群，對於飲料甜度的喜好有顯著不同。
事後檢定(Post hoc)：為檢定當多組樣本平均數有顯著差異時，詳細的顯著差異是發生在哪幾組之間。
一般Scheffe’比較嚴格，LSD比較不嚴格，本研究採用Bonferroni & Tukey，屬於適中的嚴格程度。