從本質上講,確定計劃目的的實驗能力是一項冒險的業務。計劃實驗是因為我們不知道結果是什麼!我們希望控製和治療組的手段和差異將與以前的實驗相似,但這是不能假定的。
總是有可能對任何受到的治療的影響都會有所不同,從而改變治療組之間的差異。有時,數據不是“正常”分布的,例如,頻率分布不像鍾形曲線。
為了正確分析非正常數據,需要進行一些轉換以使其看起來正常。QQ圖可能會有助於查看給定的轉換是否會使數據更加“正常”,並使用方差分析提高概率估計的準確性。
每當將非正態數據轉換以使變異分析的正常狀態時,量表會發生變化,並且很難可視化原始數據中的差異與轉換數據中的差異如何相關。下麵的例子是雞的血液尿酸水平。
通過獲取原始數據的log10,QQ圖R2從0.91提高到0.99。當采集單個數據的日誌(例如最小值或最大值)並將10升至該功率(反變換)時,結果與起始值完全相同。
但是,對於均值或其他描述性統計數據並非如此。不僅平均值和反向變換的平均值不同,而且反變形平均值的下部和上部90%置信度限製不再遠離平均值。
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