Cochran’s Q检验在多元多水平分组实验数据中的归纳

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在统计分析中,多元多水平数据越来越多的被应用到现代科学的各个领域,对于这类数据分析方法的需求也随之上升。目前,对于二元数据在完全随机分组实验里的研究是最基本也是最普遍的一种分析,然而这种二元数据的分析并非简单易行。通常的方法是GLMM分析方法,因为这能够保证检验拥有很好的精度和适当的第一类错误水平。然而GLMM分析方法在计算上较为复杂且时常出现非收敛性。反观Cochran’s Q检验不但拥有GLMM分析的优势,同时简易的计算方法和结果的收敛性使得这种方法更加有效。以前的研究我可GLMM分析方法已经被更广泛的归纳,但Cochran’s Q检验仅仅应用于两元多水平的实验数据分析中。因此本文利用实例来阐述并解释Cochran’s Q检验在多元多水平数据中的应用。
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