首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

单向混合效应方差分析Tukey检验的错误p值

单向混合效应方差分析是一种统计方法,用于比较多个组之间的均值差异。它适用于实验设计中存在一个因素(自变量)和一个随机因素(混合效应)的情况。

Tukey检验是单向混合效应方差分析的一种多重比较方法,用于确定哪些组之间存在显著差异。它通过计算各组均值之间的差异,并进行假设检验来判断这些差异是否显著。

错误p值是指在进行Tukey检验时,判断两个组之间存在显著差异的概率。如果错误p值小于事先设定的显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设,认为两个组之间存在显著差异。

在云计算领域,单向混合效应方差分析和Tukey检验可以应用于各种场景,例如比较不同云服务提供商的性能、比较不同地理位置的服务器响应时间等。通过这些统计方法,可以帮助用户选择最适合自己需求的云计算服务。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,其中包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能服务等。用户可以根据自己的需求选择相应的产品进行部署和管理。

更多关于腾讯云产品的信息,可以访问腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

全网最全 | R语言中方差分析汇总

变异分解,和数量遗传学创立也密不可分,比如 表型 = 基因+ 环境 更进一步:表型 = 加性效应 + 非加性效应 + 环境 更更进一步:表型 = 加性效应 + 显性效应 + 上位性效应 + 环境 育种是加性效应部分...方差分析假定 上面这个思维导图,也可以看出,方差分析有三大假定:正态,独立和齐次,如果不满足,可以使用广义线性模型或者混合线性模型,或者广义线性混合模型去分析。 「本次我们主题有:」 2....❝方差分析,一般会得到显著性(即P小于0.05,说明显著,小于0.01,说明极显著,大于0.05,说明不显著),显著意思是因素之间至少有一对水平达到显著性差异,具体是那一对呢?有几对呢?...所以,多重比较是在方差分析达到显著性之后进行,只有显著了(P小于0.05)才有能进行多重比较。...= 0.97884, p-value = 0.8735 可以看到,P为0.8735,数据符合正态分布,与上图显示结果一致。

2.8K20
  • R语言_方差分析

    上图例子为典型双因素混合模型方差分析。 本例中,需要做三次F检定。主效应两次,交互效应一次。 若疗法效果显著,说明CBT和EMDR对焦虑症治疗效果不同。...协方差分析 上面分析了疗法和时间两个因素对焦虑症影响,属于双因素混合模型方差分析。 有一个问题需要考虑:治疗后差异可能是由于治疗前情况差异产生。...越基础效应更应该放在前面。 协变量——主效应——双因素交互项——三因素交互项。 单因素方差分析 单因素方差分析,感兴趣是:针对该单因素不同组别的因变量,均值是否存在显著差异。...=c(5,4,6,2)) tuk = glht(fit,linfct=mcp(trt="Tukey")) plot(cld(tuk,level=.05),col="lightgrey") 评估检验假设条件...rbind("no drug vs. drug" = c(3,-1,-1,-1)) class(contrast) summary(glht(fit,linfct=mcp(dose=contrast))) #p

    1.5K10

    方差分析简介(结合COVID-19案例)

    方差分析测试模型中某个地方平均值是否存在差异(测试是否存在整体效应),但它不能告诉我们差异在哪里(如果存在)。为了找出两组之间区别,我们必须进行事后检验。...方差分析检验类型 「单向方差分析」:单向方差分析只有一个自变量 例如,可以按国家/地区评估日冕案例差异,并且一个国家可以将2个,20个或更多不同类别进行比较 「双向方差分析」:双向方差分析(也称为因子方差分析...例如,可以同时按国家、性别、年龄组、种族等检查日冕病例潜在差异 方差分析会给你一个单变量f,而方差分析会给你一个多变量f 有复制与无复制 你可能经常听到关于方差分析复制和不复制。...可以进行多个比较测试来控制I型错误率,包括Bonferroni、Scheffe、Dunnet和Tukey测试。 现在,让我们用一些真实数据来理解每种类型方差分析测试,并使用Python。...具有统计学意义(P <0.05)。

    2K20

    方差分析:单因子和双因子分析

    1,什么是方差分析方差分析(analysis of variance,ANOVA)是分析类别变量对数值因变量影响一种统计方,其中类别变量称为因子,类别变量称为处理或水平。...其中 yii表示第i个处理第j个观察;ui表示第i个处理平均值,eij表示第i个处理第j个观察随机误差。...单因子方差表 然后根据统计量F计算出P,与置信水平做出判断。...公式为: 6,多重比较:对不同处理之间均值配对比较就是方差分析多重比较,主要方法有FisherLSD(最小显著差异)法,Tukey-KrammerHSD方法,感兴趣可以自己查阅资料。...7,双因子方差分析只从与单因子方差分析不同角度,简单描述: 7.1,模型较复杂:(是否考虑交互效应r可分为两种情况) 考虑交互效应误差分解 考虑交互效应双因子方差分析表 7.2,R模拟双因子分析

    2K10

    经典方差分析:手把手教你读懂、会用1

    一般来说,越基础效应应该放在表达式前面(也可以理解为干扰变量在前)。常见方差分析及表达式如下所示: 此外,car包中Anova()函数也可以进行方差分析。...0.95,xlab="Group",ylab="Shannon") 在方差分析中,最终结果显示p远小于0.05,分组对群落多样性有显著影响。...)函数可以进行分析,S-N-K法是多重比较方法中检验尺度较严格方法,易使样品间检验不显著; 图基检验Tukey检验法,也称作Tukey HSD,q检验法,特别适合样本量小于10多重样本比较,在R中使用...特别注意是,多重比较一定要进行p校正,一般情况下多重比较函数直接返回校正后p。我们这里以图基检验为例。...具体分析方法如下: #对方差分析结果进行图基(Tukey检验 TukeyHSD(fit) 函数直接返回了校正后p

    3.2K21

    方差分析(ANOVA)

    方差分析主要用于多个样本均数比较假设检验,因为当我们使用t检验进行多组样本间均数假设检验时,常常会增加一类错误。...在R语言进行方差分析是一件非常方便事,我们通常只需要进行5步即可完成较高质量方差分析,这五步主要是拟合模型、诊断性绘图、评估模型效应、多重比较和结果可视化。...诊断图横轴是拟合,纵轴是残差、标准差或标准差平方根,一般当各点标准差集种在0处且分布较为均匀时,则说明拟合结果较好。上图显示2,3,5这三个样本拟合可能存在较大误差和,需仔细考虑。 3....多重比较 在这里,你可以使用TukeyHSD()函数来进行Tukey HSD检验,它实际上是在方差分析结论有统计学意义之后进行两两时候比较。 TukeyHSD(fit) 5....关于方差分析内容就先讲到这儿,注意方差分析核心函数是aov()。接下来我将和大家讲解非参数假设检验,咱们下期再见!

    1.9K20

    R in action读书笔记(12)第九章 方差分析

    9.2.2 表达式中各项顺序 y ~ A + B + A:B 有三种类型方法可以分解等式右边各效应对y所解释方差。R默认类型I 类型I(序贯型) 效应根据表达式中先出现效应做调整。...用summary()函数得到方差分析表,可以看到主效应 (supp和dose)和交互效应都非常显著。有多种方式对结果进行可视化处理。...interaction.plot()函数来展示双因素方差分析交互效应。...理论补充 若有一个p*1多元正态随机向量x,均值为μ,协方差矩阵为Σ,那么x与μ马氏距离 平方服从自由度为p的卡方分布。Q-Q图展示卡方分布分位数,横纵坐标分别是样本量与 马氏距离平方。...9.7.2 稳健多元方差分析 如果多元正态性或者方差—协方差均值假设都不满足,又或者你担心多元离群点,那么可以 考虑用稳健或非参数版本MANOVA检验

    87120

    方差分析实用分析步骤总结怎么写_方差分析基本步骤包括哪些

    同样方差分析前也需要进行方差齐性检验,理论上数据进行方差齐检验没有呈现出明显显著性(即P>0.05),才可使用方差分析,但一般来讲如果不满足方差齐条件,检验性能也较好,因而多数时候并没有进行方差齐检验就直接使用方差分析...*备注:F为计算过程,用于计算P,通常不需要单独对其进行分析。 2)红线部分是每个分组下(X),满意度(Y)平均值±标准差,用于在数据呈现出现显著性差异(P<0.05)后进一步了解差异情况。...如果本身只有两组数据做比较或者方差分析显示P大于0.05各个组别之间没有差异性,此时则不需要进行事后检验。 07....其他常用指标 方差分析如果呈现出显著性差异(P<0.05),可通过平均值对比具体差异,同时还可使用效应量(Effect size)研究差异幅度大小。...偏Eta方表示效应量,偏Eta方介于0~1之间,该越大说明差异幅度越大,比如Eta方为0.1,即说明数据差异有10%是来源于不同组别之间差异,一般情况下Eta非常小,通常只需报告该即可,没有固定标准

    74710

    数据分析:假设检验方法汇总及R代码实现

    效应大小是独立于样本大小一个量,它提供了关于观察到差异或关联实际重要性额外信息。在许多情况下,即使p显著,效应大小也可能很小,这表明虽然统计上显著,但实际差异可能并不具有重大意义。...统计检验:在完成初步统计检验,如单因素方差分析(ANOVA),并观察到显著组间差异(p小于显著性水平,例如0.05)之后,我们进行了一系列后置检验。...后置检验:组均值之间多重两两比较 by Tukey HSD (Tukey Honest Significant Differences)TukeyHSD(res.aov)#>   Tukey multiple...这种检验特别适用于以下情况:当数据不满足单向重复测量ANOVA检验所需正态性条件,或者当因变量是在有序量表上进行测量时。它允许研究者评估多个相关样本之间差异,而不受数据分布形态限制。...如果检验统计量显著大于理论,或者相应p小于预定显著性水平(例如0.05),则我们拒绝零假设,认为至少有两个成对组之间存在显著差异。

    56210

    当我们在说方差分析时,我们在说些什么?

    当我们在说方差分析时,我们在说些什么? 方差分析系列1主要内容: 方差分析定义 方差分析几个概念 方差分析和T检验关系 一类错误和二类错误 方差分析思想与数量遗传学 1....of variance)、随机效应方差分析(random-effect analysis of variance)与混合效应方差分析(Mixed-effect analaysis of variance...方差分析和T检验 T检验是两两之间检验,判断一个因素两个水平是否一样,如果品种比较多,比如郑单958,先玉335,伟科702,就需要比较3个T检验,如果它犯错可能是0.05(一类错误),那么三组试验至少有一个错误概率为...,计算F对应P。...由方差分析变异分解,到育种,到配合力,到BLUP,到GBLUP,HBLUP,都是这种思路延伸,不同是使用一般线性模型,混合线性模型,贝叶斯模型等等 6.

    1.4K41

    【学习】七天搞定SAS(七):常用统计模型

    N :非缺失个数 NMISS:缺失个数 MEDIAN(P50):中位数 RANGE:范围 SKEWNESS:偏度 STDDEV:标准差 STDERR:均值标准误 SUM:求和 SUMWGT:加权求和...UCLM:单侧置信区间:右侧 USS:未修正平方和 VAR:方差 ode variance PROBT:t统计量对应p T:t统计量 Q3 (P75):75%分位数,etc....The HPMIXED Procedure:线性混合模型,包括固定效应、随机效应等。 The INBREED Procedure:协方差或近亲繁殖系数。...The MULTTEST Procedure:多重检验p调整 The NESTED Procedure:嵌套随机效应模型(nested random effects model) The NLIN...Procedure:非线性回归模型 The NLMIXED Procedure:非线性混合模型(固定效应和随机效应都是非线性) The NPAR1WAY Procedure:位置和规模差异非参数检验

    5.2K80

    R语言单因素方差分析简单小例子

    单因素方差分析是用来检验3组或者3组以上数据间是否有差异一种统计分析方法。 比如下面用到示例数据: 探究三种不同肥料是否对某种作物产量有影响。...做实验时候就是将一块地随机划分成若干小块,分别施用3种不同肥料,最终统计产量。最后用单因素方差分析检验不同组之间均值是否相等。...单因素方差分析零假设是不同处理间均值没有差异,如果计算得到P小于0.05,则拒绝原假设,即不同处理间是有差异 以下内容参考https://www.scribbr.com/statistics/...35.89 0.3859 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 p小于...具体谁和谁之间是有差异还不知道,还需要借助多重检验tukey.test<-TukeyHSD(one.way) plot(tukey.test) ?

    1.8K20

    python单因素方差分析实例

    试验为: 对照组:清水 实验组: 某肥料四个浓度梯度,分别是A,B,C,D,施肥一段时间之后测量树高(要控制其他变量保持一致,比如施肥之前树高要基本保持一致,生长势基本保持一致等等) 做方差分析时候数据需要满足正态分布...正常拿到数据后需要对数据是否符合正态分布和组间方差是否一致做检验。如何来做以上两个检验今天先忽略掉,在默认拿到数据符合条件后直接在做单因素方差分析。...34622.433013 4.0 351.230458 4.926641e-143 Residual 12198.617718 495.0 NaN NaN 方差分析结果我们需要看...P,本例中P等于4.926641e-143小于0.05,说明处理间存在显著差异,具体哪个处理间存在差异还需要通过多重检验来看。...多重检验 比较常用检验方法是邓肯多重检验Tukey HSD test) from statsmodels.stats.multicomp import MultiComparison mc = MultiComparison

    3K10

    【温习统计学】均数间多重比较方法选择

    1、 如两个均数比较是独立,或者虽有多个样本均数,但事先已计划好要做某几对均数比较,则不管方差分析结果如何,均应进行比较,一般采用LSD法或Bonferroni法; 2、 如果事先未计划进行多重比较...,在方差分析得到有统计意义F检验后,可以利用多重比较进行探索性分析,此时比较方法选择要根据研究目的和样本性质。...比如,需要进行多个实验组和一个对照组比较时,可采用Dunnett法;如需要进行任意两组之间比较而各组样本容量又相同时,可采用Tukey法;若各组样本容量不相同时,可采用Scheffe法;若事先未计划进行多重比较...因此使用此法时,应当指定对照组; 10、S-N-K法:它是根据预先制定准则将各组均数分为多个子集,然后利用Studentized Range分布进行假设检验,并根据均数个数调整总犯一类错误概率不超过...α; 11、Tukey法:这种方法要求各组样本容量相同,它也是利用Studentized Range分布进行各组均数间比较,与S-N-K法不同,它是控制所有比较中最大一类错误(即甲类错误概率不超过

    2.6K20

    完结篇 | GWAS计算BLUE4--联合方差分析演示

    GWAS计算BLUE4--联合方差分析演示 #2021.12.14 本篇,用书籍中数据和结论,用R语言一般线性模型和混合线性模型,做一下一年多点联合方差分析演示。 1....) X_2 1 - pchisq(q = X_2,df = 9) 可以看出,p为0.07,不显著,说明个地点残差方差齐次,可以进行联合方差分析。...,这里P为0.075,和我们手动计算Bartlet检验p一致。...「无论误差方差同质还是误差方差异质模型,都是线性混合模型误差方差协方差特例,因此两者都可以用混合线性模型框架进行分析,这时试验固定效应估计是最佳线性无偏估计(BLUE)」,当方差同质时,BLUE...,而如果对异质性不考虑直接进行方差分析的话,又会对品种和环境互作影响较大,因此推荐用混合线性模型来代替联合方差分析,而且它还可以计算BLUE,有很大优越性。」

    68220
    领券