POSTHOC 子命令 (UNIANOVA 命令)

POSTHOC 允许您在因子的平均值之间生成多个比较。 这些比较通常不是在研究开始时计划的，而是在研究过程中的数据所建议的。

• 为因变量计算事后检验。 可以使用 CRITERIA 子命令中的关键字 ALPHA 来指定测试中使用的 alpha 值。 缺省 alpha 值为 0.05。 任何置信区间的置信水平都是 (1 − α) × 100。 缺省置信度级别为 95。
• 只有出现在因子列表中的因子才在此子命令中有效。 可以指定个别因子。
• 您可以指定要测试的一个或多个效应。 只有在 DESIGN 子命令中出现或隐含的固定主效应才是有效的检验效应。
• (可选) 您可以在测试规范之后指定定义关键字 VS 后面的错误项的效果。 错误效应可以是设计中不是截距的任何单一效应，也可以是 POSTHOC 子命令中指定的主效应。
• 提供了多种多重比较测试。 有些检验设计用于检测均值组之间的同质性子集，有些则设计用于所有均值之间的成对比较，有些则可用于这两种目的。
• 对于用于检测均一性子集的检验，非空组均值按升序排序。 将没有显着差异的平均值包括在一起以形成同质性子集。 将显示平均值的每个同质性子集的显着性。 在所有组中的有效个案数都不相等的情况下，对于大多数事后检验，组大小的调和平均值将用作计算中的样本大小。 对于 QREGW 或 FREGW，将使用各个样本大小。
• 对于用于成对比较的检验，显示内容包括每对比较平均值之间的差值，差值的置信区间以及显着性。 在计算中使用要比较的两个组的样本大小。
• 根据检验的统计目的， POSTHOC 子命令中指定的检验的输出可用。 下表说明了事后检验的统计目的:

^* 仅给出测试组均值与控制组均值之间的差异的 CI。

^† 未给出 Waller 检验的显着性。

• 为同质性子集检测设计的检验显示检测到的同质性子集及其相应的显着性。
• 为同质性子集检测和成对比较而设计的检验显示两种类型的输出。
• 对于 DUNNETT， DUNNETTL和 DUNNETTR 关键字，只能指定个别因子。
• DUNNETT， DUNNETTL和 DUNNETTR 的缺省参考类别是最后一个类别。 可以使用括号内大于 0 的整数来指定其他参考类别。 例如， POSTHOC = A (DUNNETT(2)) 使用第二级 A 作为参考类别，请求因子 A的 DUNNETT 检验。
• 必须完整地拼写关键字 DUNCAN， DUNNETT， DUNNETTL和 DUNNETTR ; 仅使用前三个字符是不够的。
• 如果指定了 REGWT 子命令，那么将在执行事后检验时使用加权平均值。
• 允许多个 POSTHOC 子命令。 每个规范都独立执行，以便您可以针对不同的错误项测试不同的效果。

SNK。 基于学生化范围检验的 Student-Newman-Keuls 过程。

TUKEY。 Tukey 的真实显着差异。 此检验使用学生化范围统计量在组之间进行所有成对比较。

BTUKEY。 Tukey b。 基于学生化范围检验平均值的多重比较过程。

DUNCAN。 基于学生化范围检验的 Duncan 多重比较过程。

SCHEFFE。 S c h e f é 多重比较 t 检验。

DUNNETT (refcat)。 Dunnett 双尾 t test。 将因子的每个级别与参考类别进行比较。 可以在括号中指定参考类别。 缺省参考类别是最后一个类别。 此关键字必须完整拼写。

DUNNETTL (refcat)。 Dunnett 单尾 t 检验。 此检验指示因子的任何级别 (参考类别除外) 的平均值是否 小于 参考类别的平均值。 可以在括号中指定参考类别。 缺省参考类别是最后一个类别。 此关键字必须完整拼写。

DUNNETTR (refcat)。 Dunnett 单尾 t 检验。 此检验指示因子的任何级别 (参考类别除外) 的平均值是否 大于 参考类别的平均值。 可以在括号中指定参考类别。 缺省参考类别是最后一个类别。 此关键字必须完整拼写。

BONFERRONI。 Bonferroni t test。 此检验基于 Student 的 t 统计，并针对进行多重比较的事实调整观察到的显着性水平。

LSD。 最小显着性差异 t 检验。 相当于所有组对之间的多个 t 检验。 此检验不控制拒绝某些对均值不同的假设的总体概率，而实际上它们是相等的。

SIDAK。 Sidak t test。 此测试提供比 Bonferroni 测试更严格的边界。

GT2. Hochberg 's GT2。 基于学生化最大模数检验的成对比较检验。 除非单元格大小极不平衡，否则即使对于不等的方差，此检验也相当稳健。

GABRIEL。 基于学生化最大模数检验的 Gabriel 成对比较检验。

FREGW。 Ryan-Einot-Gabriel-Welsch 基于 F 检验的多步进过程。

QREGW。 Ryan-Einot-Gabriel-Welsch 基于学生化范围检验的多步进过程。

T2. Tamhane 的 T2。 Tamhane 基于 t 检验的成对比较检验。 可以在方差不相等的情况下应用此检验。 当模型中存在多个因子时，此检验无效，在此类情况下，将忽略关键字并发出警告。

T3. Dunnett 的 T3。 基于学生化最大模数的成对比较检验。 当方差不相等时，此检验是适当的。 当模型中存在多个因子时，此检验无效，在此类情况下，将忽略关键字并发出警告。

GH。 基于学生化范围检验的 Games 和 Howell 的成对比较检验。 可以在方差不相等的情况下应用此检验。 当模型中存在多个因子时，此检验无效，在此类情况下，将忽略关键字并发出警告。

C。 Dunnett C。 基于学生化范围加权平均值的成对比较。 可以在方差不相等的情况下应用此检验。 当模型中存在多个因子时，此检验无效，在此类情况下，将忽略关键字并发出警告。

WALLER (kratio)。 Waller-Duncan t 检验。 此检验使用贝叶斯方法。 它仅限于具有相同样本大小的个案。 对于具有不等样本大小的个案，将使用样本大小的调和平均值。 k-ratio 是类型 1/Type 2 错误严重性比率。 缺省值为 100。 可以在括号内指定大于 1 的整数。