Anche se ANOVA è lo " standard" per l'effettuazione di analisi sulla base di ipotesi di confronto nella ricerca statistica , ci sono altri metodi per fare paragoni . Minitab , un pezzo di software statistico potente , include tali prove di confronto . Uno di questi test, il test Tukey , è particolarmente interessante in quanto fornisce intervalli di confidenza ( al contrario di valori p ) come risultati dei test per valutare se i mezzi di insiemi di dati sono diversi. Minitab offre all'utente la scelta di vedere l' uscita di test Tukey insieme a una normale uscita ANOVA , ma l'uscita di test Tukey può essere difficile per alcuni utenti di leggere e interpretare . Istruzioni
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Trova dove inizia l'uscita di test Tukey . Leggere l'output ANOVA da cima a fondo . Sotto l' uscita deviazione standard aggregata per ANOVA (etichettato come " StDev pool " ) sarà una linea Visualizzazione di testo " Tukey 95 % intervalli di confidenza simultanei . " Questo è dove inizia l'uscita di test Tukey
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leggere la riga che indica " var = var sottratto da : " . . Su questa linea , "var" è qualunque variabile che si sta analizzando nel test di Tukey . Per esempio, se siete alla ricerca di temperature in tutta climi , questa linea potrebbe dichiarare " tropicali = tropicale sottratto : " . Questo è che implica l'ipotesi dietro il test : climi tropicali che differiscono nella temperatura rispetto ad altri tipi di climi . I tipi di climi Minitab è confrontare tropicale saranno elencati sotto di questa linea
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Leggi le linee di seguito elencati il "var = var sottratti : " . Linea . Su queste linee sono le variabili della variabile "var" è in corso rispetto a . Accanto a ciascuno dei nomi delle variabili è un insieme di tre numeri con le intestazioni " basso ", " centro " e " superiore" . Queste intestazioni riferiscono ai limiti di intervalli di confidenza date dal test di Tukey . Hai solo bisogno di preoccuparsi i numeri per " inferiore" e " superiore ". Nota questi numeri per ogni variabile , prestando particolare attenzione al fatto che i loro segni sono gli stessi (cioè guardare se il segno cambia da minore a limiti superiori , come ad esempio il primo è positivo e il secondo di essere negativo o viceversa) .

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Determinare i risultati del test di Tukey . Se i segni sono diversi per i limiti inferiore e superiore di una data variabile , il risultato del test di Tukey è che non c'è differenza tra la prima e seconda variabile variabile . Altrimenti , vi è una differenza significativa . Per esempio, se si confrontano i climi , si potrebbe scoprire che la variabile cambia "deserto" in segno di " minore " a " superiore" , ma la variabile " temperate " non lo fa. Ciò implicherebbe che climi tropicali e desertiche differiscono significativamente in temperatura mentre climi tropicali e temperate non fanno.

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