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标题: 那么应该用什么统计方法，判断数据间差异显著？ [打印本页]

作者: 倾尽温柔 时间: 2016-4-27 13:50 标题: 那么应该用什么统计方法，判断数据间差异显著？

如果数据三次平行值都一样，方差、标准差都为0，不能用单因素方差分析判断数据间的差异显著性。
那么应该用什么统计方法，判断数据间差异显著。
求助！

作者: 舞疯 时间: 2016-4-27 13:51

楼主你没有理解数据差异显著性分析的概念
首先：你的三组平行数据一样，说明你的当前实验的同批样品的检测重复性比较好。这里没有办法进行数据差异显著性分析。
其次，所谓的差异性显著，是不同批次的样品之间，才有差异性显著。

作者: 翔少爷 时间: 2016-4-27 13:55

平行值一样？怎么做出来的，平行值一样就没有标准差

作者: 小米粒 时间: 2016-4-27 13:59

都一样。没有偏差了，还分析什么，你的数据结果很牛逼，完美。

作者: 星星…… 时间: 2016-4-27 14:14

我以为是处理条件对结果有显著影响。

作者: kaixinjiuhao 时间: 2016-4-27 14:18

不知道你做的是什么方面的，做了几年都没遇到过这么好的事情。
应该是你仪器精度太差了吧？如果文献也都一样，那就不用担心，不去分析了。
另外硕士期间一个老师告诉我，为了避免出现这种情况，做平行实验的时候，或者梯度都故意不按照传统的比例。

作者: 大球球 时间: 2016-4-27 14:22

差异显著就是以标准差为基础来进行统计分析的，如果没有标准差，那么进行差异显著性分析便没有意义，理论上来讲就算是差异很小的几个数也是差异显著

作者: chenzhen2016 时间: 2023-8-10 12:06

如果你的数据在三次平行实验中都完全一样，即方差和标准差为零，那么确实不能使用传统的方差分析等方法来判断差异的显著性，因为这些方法要求数据具有一定的变异性。在这种情况下，你需要考虑其他的统计方法或策略来分析数据。以下是一些可能的方法：

非参数检验：考虑使用非参数的方法，这些方法不依赖于数据的分布，而是对数据的秩次进行比较。例如，Wilcoxon秩和检验（Wilcoxon Rank-Sum Test）或Mann-Whitney U检验可以用来比较两组数据之间的差异，而不需要假设数据具有特定的分布。

Bootstrap方法： Bootstrap是一种基于重采样的统计方法，可以用来估计参数的分布和置信区间。你可以使用Bootstrap来估计样本的方差和标准差，以及比较数据之间的差异。

模拟方法：如果你的数据具有特殊的性质，你可以考虑使用模拟方法，通过模拟数据的生成和比较来判断差异的显著性。

考虑实验设计和方法：如果数据一直完全一样，可能需要重新审查实验的设计和方法，确保实验条件和样品处理都是一致的，从而避免数据完全一样的情况。

专家咨询：如果你在选择合适的统计方法方面感到困惑，建议咨询在统计学领域有经验的专家，他们可以根据你的实际情况提供更具体的建议。

无论选择哪种方法，都需要根据你的数据和实验设计的特点来判断适用性，并确保在分析过程中使用正确的方法。最终的目标是获得可靠和准确的结果。

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