| dc.contributor.advisor | 余清祥 | zh_TW |
| dc.contributor.author (作者) | 李昀叡 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | 李昀叡 | zh_TW |
| dc.date (日期) | 2003 | en_US |
| dc.date.accessioned | 17-九月-2009 18:45:50 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 17-九月-2009 18:45:50 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 17-九月-2009 18:45:50 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (其他 識別碼) | G0091354008 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/33900 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 統計研究所 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 91354008 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 92 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 同時比較多個樣本間的差異，可用ANOVA來檢定，但ANOVA只能得到樣本間有差異的訊息，無法明確指出是哪些樣本間有差異，需要使用多重比較找出樣本間的差異。本文主要探討相關的離散型資料的多重比較，以型I誤差與檢定力兩指標找出最適的多重比較法。本文依序探討獨立的連續型資料、相關的連續型資料、獨立的離散型資料、相關的離散型資料，並針對相關型的資料提出修正法。綜合型I誤差與檢定力兩指標來看，在樣本間的平均差異小時，Shaffer’s first procedure Test (1986)、Procedure 4 by Bergmann and Hommel (1988)為兩兩比較下較佳的修正法，Hochberg Test (1988)為多對ㄧ比較下較佳的修正法；樣本間平均差異大時，Bonferroni 為兩兩比較下較佳的修正法，Hochberg (1988)、Simes (1986)為多對ㄧ比較下較佳的修正法。 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | Analysis of variance (ANOVA) is usually applied to check whether there are differences among more than two treatments. However, even there are differences, multiple comparison procedures are still needed to determine which pair(s) of treatments are different. In this study, we use simulation to compare the frequently used multiple comparison procedures, including many-to-one and pair-wise, and type-I error and power are used to measure the performance of procedures. Two types of data were considered, independently and correlated distributed data. If the differences among treatments are small, Shaffer’s first procedure test (1986) and Procedure 4 by Bergmann and Hommel (1988) are the best in pair-wise case, and Hochberg test (1988) is the best in many-to-one case. If the differences among treatments are large, the Bonferroni procedure is the best in pair-wise case, and the procedures by Hochberg (1988) and Simes (1986) are the best in many-to-one case. | en_US |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 序論 1第一節 研究動機與目的 1第二節 論文架構 3第二章 多重比較的方法 4第一節 適用於兩兩比較與多對一比較 5第二節 只適用於兩兩比較 8第三節 只適用於多對一比較 10第三章 連續型資料的多重比較 12第一節 資料間獨立 141-1 多重比較的型I誤差與檢定力 14第二節 資料間不獨立 182-1 調整前的型I誤差與檢定力 182-2 調整方法 202-3 調整後的型I誤差與檢定力 21小結 26第四章 離散型資料的多重比較 27第一節 資料間獨立 291-1多重比較的型I誤差與檢定力 29第二節 資料間不獨立 312-1 多重比較調整前的型I誤差與檢定力 312-2 多重比較調整後的型I誤差與檢定力 32小結 34第五章 ANOVA探討 35第一節 組間相關 361-1 ANOVA調整前的型I誤差與檢定力 361-2 調整方法 381-3 調整後的型I誤差與檢定力 39第二節 組內相關 412-1 ANOVA調整前的型I誤差與檢定力 412-2 調整方法 432-3 ANOVA調整後的型I誤差與檢定力 44小結 47第六章 結論與建議 48第一節 結論 48第二節 建議與未來研究方向 50參考文獻 51附錄 52圖目錄圖3.1 獨立連續型資料之型I誤差（兩兩比較） 15圖3.2 獨立連續型資料之型I誤差（多對一比較） 16圖3.3 4組獨立連續型資料之檢定力（兩兩比較） 17圖3.4 4組獨立連續型資料之檢定力（多對一比較） 17圖3.5 4組相關連續型資料之調整前型I誤差（兩兩比較） 19圖3.5 4組相關連續型資料之調整前型I誤差（多對一比較） 19圖3.7 兩兩比較中P4在各相關係數下之調整前檢定力（4組樣本） 20圖3.8 4組相關連續型資料之調整後型I誤差（兩兩比較） 22圖3.9 4組相關連續型資料之調整後型I誤差（多對一比較） 22圖3.10 兩兩比較中P4在各相關係數下之調整後檢定力（4組樣本） 24圖3.11 多對一比較中Hochberg在各相關係數下之調整後檢定力（4組樣本） 24圖3.12 4組相關連續型資料之兩兩比較調整後檢定力（樣本數為150） 25圖3.13 4組相關連續型資料之多對一比較調整後檢定力（樣本數為150） 25圖4.1 相關離散型資料之調整前型I誤差（樣本數為1500） 32圖4.2 相關離散型資料之調整後型I誤差（樣本數為1500） 33圖5.1 組間相關調整前型I誤差（樣本數為150） 36圖5.2 組間相關調整前型I誤差（樣本數為5） 37圖5.3組間相關調整前檢定力（樣本數為150） 37圖5.4組間相關調整前檢定力（樣本數為5） 38圖5.5組間相關調整後型I誤差（樣本數為150） 39圖5.7組間相關調整後檢定力（樣本數為150） 40圖5.8組間相關調整後檢定力（樣本數為5） 40圖5.9組內相關調整前型I誤差（樣本數為150） 41圖5.10組內相關調整前型I誤差（樣本數為5） 42圖5.11組內相關調整前檢定力（樣本數為150） 43圖5.12組內相關調整前檢定力（樣本數為5） 43圖5.13組內相關調整後型I誤差（樣本數為150） 45圖5.14組內相關調整後型I誤差（樣本數為5） 45圖5.15組內相關調整後檢定力（樣本數為150） 46圖5.16組內相關調整後檢定力（樣本數為5） 46 | zh_TW |
| dc.format.extent | 42206 bytes | - |
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| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0091354008 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 多重比較 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 電腦模擬 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 變異數分析 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 型I誤差 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 檢定力 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Bonferroni | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Multiple comparison | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | computer simulation | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | ANOVA | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Type-I error | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | power | en_US |
| dc.title (題名) | 獨立與非獨立性資料之多重比較 | zh_TW |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 1. Dunnett, C.W. (1955). A multiple comparison procedure for comparing several treatments with a control. J. Amer. Statist. Assoc., 50, 1096-1121. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 2. Dunnett, C.W. (1964). New Table for multiple comparisons with a control. Biometrics, 20(3) , 482-491. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 3. Hommel, G.. Bernhard, G. (1999). Bonferroni procedures for logically related hypotheses. Journal of Statistical Planning and Inference, 82, 119-128. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 4. Hochberg, Y. and Tamhane, A. C. (1988). Multiple Comparison Procedures. New York：Wiley. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 5. Holm, S. A. (1979). A simple sequentially rejective multiple test procedure. Scand. H. Statist., 6, 65-70. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 6. Hommel, G., (1988). A stagewise rejective multiple test procedure based on a modified Bonferroni test. Biometrika, 75, 383-386. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 7. Montgomery, D.C.(2001), Design and Analysis of Experiments, fifth edition, Wiley. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 8. Shaffer, J. P. (1986). Modified sequentially rejective multiple test procedure. J. American Statistical Association, 81, 826-831. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 9. Simes, R. J. (1986). An improved Bonferroni procedure for multiple tests of significance. Biometrika, 73, 751-754. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 10. Wright, S. P. (1992). Adjusted P-values for Simultaneous Inference. Biometrics, 48, 1005-1013. | zh_TW |
