P值计算器从F比率（方差分析）
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单因素方差分析计算器
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单因素方差分析能告诉你什么？
单因素方差分析检查一个分类自变量（因素）对一个连续因变量的影响。该因素将案例分为三个或更多组。方差分析测试这些组之间因变量均值的显著差异。
“组”或“水平”是什么？
在方差分析中，“组”或“水平”指的是自变量的不同类别。例如，在一项关于教学方法的研究中，组可能是“讲座”、“在线”和“动手”。每个参与者只属于一个组，允许在这些类别之间比较因变量。
单因素方差分析和t检验有什么区别？
单因素方差分析比较三个或更多组之间的均值，而t检验比较两个组之间的均值。方差分析在多组比较中更为灵活，减少了多次t检验可能产生的I型错误风险。两种检验都假设正态分布和等方差。
方差分析后是否需要进行事后检验？
事后检验并不总是必要的。当方差分析结果显著且你希望确定哪些具体的组间差异导致了这一结果时，通常会进行事后检验。如果方差分析不显著，事后检验通常是不必要的。
对于单因素方差分析应使用哪种事后检验？
如果单因素方差分析显著，你可以通过事后检验确定哪个组对因变量的影响最大。常用的方法包括：
- Tukey的HSD：当你希望比较所有可能的组均值对，并在I型错误控制和统计功效之间取得良好平衡时使用。
- Bonferroni：当你需要一种简单、保守的方法，强烈控制家庭错误率，特别是对于少量计划比较时选择此方法。
- Scheffé：当你需要灵活性来测试所有可能的组均值对比，而不仅仅是成对比较时选择此方法。
- Dunnett：当你特别希望将多个处理组与单一对照组进行比较时选择此测试。
- Games-Howell：当你的组具有不等方差或不等样本量时使用此测试，因为它不假设方差同质性。
如何以APA风格报告事后检验
事后分析使用Scheffé事后显著性标准表明，在白噪声条件下的平均错误数显著低于其他两种噪声条件（交通和工业）的组合（M = 12.4, SD = 2.26 vs M = 13.62, SD = 5.56），F(3, 27) = 7.77, p = .042。
引用来源
本文翻译自以下网站：
simplypsychology.org
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