Hvad er Tukey HSD-test?

Tukey HSD ("ærligt signifikant forskel" eller "ærlig signifikant forskel") -test er et statistisk værktøj, der bruges til at bestemme, om forholdet mellem to datasæt er statistisk signifikant - det vil sige, om der er en stor chance for, at en observeret numerisk ændring i en værdi er årsagssammenhæng med en observeret ændring i en anden værdi. Tukey-testen er med andre ord en måde at teste en eksperimentel hypotese.

Tukey-testen påberåbes, når du har brug for at bestemme, om interaktionen mellem tre eller flere variabler er gensidigt statistisk signifikant, hvilket desværre ikke bare er en sum eller et produkt af de individuelle signifikansniveauer.
Hvorfor ikke en t-test?

Enkle statistiske problemer involverer at se på virkningerne af en (uafhængig) variabel, ligesom antallet af timer studeret af hver studerende i en klasse til en bestemt test på en anden (afhængig) variabel, ligesom den studerendes score på testen. I sådanne tilfælde indstiller du normalt dit cut-off for statistisk signifikans til P <0,05, hvor eksperimentet afslører større end 95 procent chance for, at de pågældende variabler virkelig er relateret. Derefter henviser du til en t-tabel, der tager højde for antallet af datapar i dit eksperiment for at se, om din hypotese var korrekt.

Nogle gange kan eksperimentet dog se på flere uafhængige eller afhængige variabler samtidigt. For eksempel i ovenstående eksempel kunne timers søvn hver studerende få natten til prøven, og hans eller hendes klasseklasse kunne være inkluderet. Sådanne multivariate problemer kræver noget andet end en t-test på grund af det store antal, hvis der er uafhængigt forskellige forhold.
ANOVA

ANOVA står for "analyse af varians" og adresserer netop det netop beskrevne problem. Det tegner sig for de hurtigt voksende grader af frihed i en prøve, når variabler tilføjes. For eksempel er at se på timer vs. scoringer et par, søvn vs. scoringer er et andet, karakterer kontra scoringer er en tredje, og i mellemtiden interagerer alle disse uafhængige variabler også med hinanden.

I en ANOVA-test, variablen af interesse, efter at beregningerne er kørt, er F, som er den fundne variation af gennemsnittet for alle par eller grupper divideret med den forventede variation af disse gennemsnit. Jo højere dette tal er, jo stærkere er forholdet og "betydning" sættes normalt til 0,95. Rapportering af ANOVA-resultater kræver normalt brug af en indbygget lommeregner som dem, der findes i Microsoft Excel, samt dedikerede statistiske programmer som SPSS.
Tukey HSD-test

John Tukey kom med testen der bærer hans navn, da han indså, at de matematiske faldgruber ved at forsøge at bruge uafhængige P-værdier til at bestemme nytten af en hypotese om flere variabler som helhed. På det tidspunkt blev t-tests anvendt til tre eller flere grupper, og han betragtede dette uærligt - dermed "ærligt signifikant forskel."

Hvad hans test gør, er at sammenligne forskellene mellem værdimetoder snarere end at sammenligne ", 3, [[Værdien af Tukey-testen gives ved at tage den absolutte værdi af forskellen mellem par af midler og dividere den med standardfejlen i middelværdien (SE) som bestemt ved en envejs ANOVA-test. SE er på sin side kvadratroten af (varians divideret med prøvestørrelse). Et eksempel på en online-regnemaskine er vist i afsnittet Ressourcer.

Tukey-testen er en post hoc-test, idet sammenligningerne mellem variabler foretages, efter at dataene allerede er samlet. Dette adskiller sig fra en a priori-test, hvor disse sammenligninger foretages på forhånd. I det tidligere tilfælde kan du måske se på mileløbstiderne for studerende i tre forskellige fysisk uddannede klasser et år. I sidstnævnte tilfælde kan du muligvis tildele studerende til en af tre lærere og derefter få dem til at køre en tidsbestemt kilometer.