→ yhliu : 各 treatment group 之 adjustment mean 的 S.E.是 05/12 06:29
→ yhliu : MSE/n 之後開平方根, n 即各組樣本數, 本例為 6. 05/12 06:30
→ yhliu : 而各成對比較之 S.E. 就是兩組 S.E. 之平方和再開方 05/12 06:32
→ yhliu : 因 MSE 就是誤差項變異數之估計, 即群體變異數估計. 05/12 06:34
→ yhliu : 至於 p 值, 就是: 如果 H0 成立, 理論上對應之檢定 05/12 06:37
→ yhliu : 統計量達到或超過目前樣本顯示結果的機率. 例: 1vs2 05/12 06:39
→ yhliu : 之 t 值是 0,73, 雙尾, 看絕對值 P(|T|>0.73)=.4795 05/12 06:42
→ leo790124 : 那為什麼六組的兩兩比較S.E都是1.56呢 是用什麼數 05/12 08:58
→ leo790124 : 據算的呢??? 05/12 08:58
→ yhliu : 不是說了嗎, 各成對比較之 S.E. 就是兩組 S.E. 之 05/13 12:13
→ yhliu : 平方和再開方. 整個從頭說好了: 這是4水準處理, 6集 05/13 12:15
→ yhliu : 區的集區設計資料, 因此對每一處理組而言樣本數就是 05/13 12:17
→ yhliu : n = 6. 資料模型 y(i,j)=μ+α(i)+β(j)+ε(i,j), 05/13 12:19
→ yhliu : 誤差項ε(i,j)變異數估計值是MSEr=7.33,所以各處理 05/13 12:21
→ yhliu : 組平均的標準誤是√(7.33/6) = 1.1045, 兩處理組之 05/13 12:24
→ yhliu : 平均數之差的標準誤就是√(1.22+1.22)=1.562 05/13 12:27