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2016-04-12
是实验数据,三组被试,plot之后发现三组被试结果差异很大
不过做one way anova,却不显著。
这些数据原本是非常偏态的,我做了square root transformation的处理,处理之后分布正常了很多。

当然转换后还是有很多极端值的,而且很多零,因为SD非常大,应该就是这些极端值让数据看起来差异很大,也没办法显著。

我想问的是,有没有什么办法可以剔除极端值,或者做一些转换,能让数据更接近原始数据,分布也能相对正常,当然如果能做出显著就更好拉。

其实我还尝试过Z分数转换和LG转换,都不太好。

求大神帮忙!

万分感谢了~!



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2016-4-12 17:32:32
标准误很大就容易导致不显著,因此有必要将极端值剔除。
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2016-4-13 00:45:17
南南数据 发表于 2016-4-12 17:32
标准误很大就容易导致不显著,因此有必要将极端值剔除。
是不是剔除掉极端值的结果很可能就是三组数据原本就没什么差异。

肉眼看上去的差异都是被极端值拉大的?
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2016-4-13 00:45:50
南南数据 发表于 2016-4-12 17:32
标准误很大就容易导致不显著,因此有必要将极端值剔除。
谢谢!
不过是不是剔除掉极端值的结果很可能就是三组数据原本就没什么差异。

肉眼看上去的差异都是被极端值拉大的?
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2016-4-13 09:18:57
你的这个问题,估计是选择方差分析模型时出现的。一般来讲,方差分析模型选用一元模型,假定是因变量服从正态分布,而你的数据看来不是服从正态分布,就会出现显著性不显著的现象。我觉得你可以先对你的因变量进行分布的拟合,如果是连续型的,可以进行伽马分布或指数分布拟合。如果是离散型的,可以进行二项分布或泊松分布拟合。当验证分布之后,建议你进行广义方差分析,就是加入相应的链接函数,对因变量进行正态化处理,然后进行方差分析。祝你成功。
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2016-4-14 06:40:54
zgq.8026 发表于 2016-4-13 09:18
你的这个问题,估计是选择方差分析模型时出现的。一般来讲,方差分析模型选用一元模型,假定是因变量服从正 ...
谢谢大神!!!

求告知在spss里如何操作!!!
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