3 Comments
访客 *priss111* @ 2010-01-06 05:45:18 写道：
谢老大的精神值得学习，赞。
《卫生统计学》的教科书在两独立样本均数的t检验中涉及了“方差不等”时的Satterthwaite检验，即t'检验。 每一中统计检验方法或者参数估计方法都有其适用的前提条件，那是因为在数学上，只有满足了这些前提条件后才能推导出相应的检验公式或者参数估计公式，然而数学背景先天不好的统计学的追随者在接触这些统计方法的时候对这些前提条件难免会有一些理解不透的感觉，想为什么会有这样的前提条件啊？我就有过这样的想法。 比如t分布的明确定义为：两个相互独立的随机变量X与Y，当X～N(0,1),Y～Chi-square(n)时，则X/square(Y/square(n))~t(n),而只有当两个样本来自的总体服从正态分布并且方差齐时才有可比性，因为相比较的两个总体均数是描述集中趋势的统计指标，方差是描述离散趋势的统计指标，如果两个总体的集中趋势和离散趋势都不同的话，即使比较结果有差异又有多少实际意义呢？
所以说，对t检验的前提条件，独立、正态和等方差在应用前的诊断就显的举足轻重。同样，对于其他的经典统计方法或者Bayes统计方法在应用前对其适用条件的诊断也是同样的重要。可能是现在的统计软件相对比较完善，对于一些经典统计方法前提条件的诊断都有相应的选项，就可以知道是否满足，比如SAS，呵呵，我比较落伍了，R就知道一丁点儿内容，不过刚才把老大写的这段代码跑了一下，果然是这四幅图。不过，我就有点儿不懂了，请教谢老大一个问题：样本量不等时的P值（也就是最后一幅图）怎么可以是负值呢？ 难道概率可以是负值？
giscus-bot 2022-12-16 18:09:10 giscus-bot 2022-12-16 18:09:11访客 *priss111* @ 2010-01-06 08:54:32 写道：
晓得了，呵呵
访客 *dengyishuo* @ 2010-01-06 08:03:28 写道：
拜访谢大人，谢大人的创意想法还真多哟。
访客 *JD* @ 2010-01-07 01:42:24 写道：
Scheffe一本非常非常旧的书里（195几年似乎）说过这个问题 如果sample size相等异方差还好 但是如果sample size不等 方差不等 问题就严重了
PS 看了半天没发现有啥差别。。。。老大指点。。。
yihui 2022-12-16 18:09:12不好意思，俺又无聊了……其实你可以用diff程序来查看差异，比如把两段代码放在两个文件中，然后：
E:tmp>diff 1.txt 2.txt
4c4
< x1 = rnorm(100, mean = 0, sd = runif(1, 0.5, 1))
---
> x1 = rnorm(10, mean = 0, sd = runif(1, 0.5, 1))
10a11
> abline(h = 0.05, v = 0.05, col = "gray")
diff应该是个*nix命令，Win下可能没有吧……
——原帖发布于 2010-01-07 01:50:32
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