W j\u0119zyku \u0142aci\u0144skim post hoc oznacza \"po tym\", tj. p\u00f3\u017aniejsza analiza danych eksperymentalnych. <\/p>\n\n\n\n
Celem analizy post-hoc jest znalezienie wzorc\u00f3w po zako\u0144czeniu badania i znalezienie wynik\u00f3w, kt\u00f3re nie by\u0142y g\u0142\u00f3wnym celem. W zwi\u0105zku z tym wszystkie analizy przeprowadzone po zako\u0144czeniu eksperymentu, kt\u00f3re nie zosta\u0142y wcze\u015bniej zaplanowane, s\u0105 uwa\u017cane za analizy post-hoc. <\/p>\n\n\n\n
Dane, kt\u00f3re zosta\u0142y ju\u017c zebrane, s\u0105 wykorzystywane w badaniu post-hoc. Badacze analizuj\u0105 te dane, aby opracowa\u0107 nowe cele, kt\u00f3rych nie by\u0142o w projekcie eksperymentu. Badania post hoc mog\u0105 by\u0107 zatem przeprowadzane na zagregowanych danych z poprzednich pr\u00f3b. <\/p>\n\n\n\n
Proces przeprowadzania analiz post-hoc jest cz\u0119sto zbyt czasoch\u0142onny, ale oferuje szereg korzy\u015bci. Aby odkry\u0107 cenne informacje, nale\u017cy zachowa\u0107 rozs\u0105dn\u0105 ostro\u017cno\u015b\u0107 i nie przecenia\u0107 nieoczekiwanych wynik\u00f3w. Mo\u017ce to by\u0107 oznak\u0105 czego\u015b istotnego, nawet je\u015bli jest to przypadek.<\/p>\n\n\n\n
Analizy post hoc s\u0105 przydatne podczas badania poziom\u00f3w b\u0142\u0119d\u00f3w, oceny istotno\u015bci hipotez lub okre\u015blania, czy s\u0105 one statystycznie istotne. <\/p>\n\n\n\n
Przeprowadzanie wielu pr\u00f3b lub odchodzenie od g\u0142\u00f3wnego kierunku bada\u0144 zwi\u0119ksza ryzyko b\u0142\u0119d\u00f3w i wynik\u00f3w fa\u0142szywie dodatnich. To w\u0142a\u015bnie tutaj post hoc odgrywa kluczow\u0105 rol\u0119. Jak dok\u0142adnie to dzia\u0142a? <\/p>\n\n\n\n
Analiza post-hoc: jak to dzia\u0142a?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nNadal mo\u017cliwe jest uzyskanie cennych informacji z danych, nawet je\u015bli g\u0142\u00f3wny cel nie zosta\u0142 osi\u0105gni\u0119ty. Ewentualnie efekty uboczne leku i dane na ich temat. Lub inne podobne leki mog\u0105 by\u0107 r\u00f3wnie\u017c warte przetestowania. <\/p>\n\n\n\n
Celem analizy post-hoc jest udzielenie odpowiedzi na pytania po zako\u0144czeniu badania, co nie zosta\u0142o okre\u015blone w badaniu.<\/p>\n\n\n\n
Aby okre\u015bli\u0107, sk\u0105d wzi\u0119\u0142y si\u0119 r\u00f3\u017cnice, po znalezieniu statystycznie istotnego wyniku stosuje si\u0119 test post hoc. Testy post hoc mog\u0105 by\u0107 wykorzystywane do oceny r\u00f3\u017cnic mi\u0119dzy wieloma grupami przy jednoczesnym unikaniu b\u0142\u0119d\u00f3w zwi\u0105zanych z eksperymentem. Sformu\u0142owano kilka test\u00f3w post hoc, a wi\u0119kszo\u015b\u0107 z nich daje podobne wyniki. <\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Banner2-1024x410.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nIstniej\u0105 r\u00f3\u017cne rodzaje test\u00f3w post hoc<\/strong><\/h2>\n\n\n\nDane zebrane podczas dowolnego badania lub pr\u00f3by klinicznej mog\u0105 by\u0107 analizowane w celu wykrycia wzorc\u00f3w i r\u00f3\u017cnych czynnik\u00f3w. Najcz\u0119\u015bciej stosowanymi testami post hoc s\u0105:<\/p>\n\n\n\n
\n- Procedura Bonferroniego:<\/strong> Mo\u017cliwe jest przeprowadzenie wielu test\u00f3w statystycznych w tym samym czasie przy u\u017cyciu tej korekty wielokrotnego por\u00f3wnania post hoc.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Nowy test wielozakresowy Duncana (MRT): <\/strong><\/strong>Test wielokrotnego zakresu Duncana zidentyfikuje pary \u015brednich (z co najmniej trzech), kt\u00f3re si\u0119 r\u00f3\u017cni\u0105. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Test por\u00f3wna\u0144 wielokrotnych Dunna: <\/strong>Jest to analiza post hoc, kt\u00f3ra jest przeprowadzana po ANOVA, nieparametrycznym te\u015bcie, kt\u00f3ry nie zak\u0142ada, \u017ce dane maj\u0105 okre\u015blony rozk\u0142ad.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Najmniejsza istotna r\u00f3\u017cnica Fishera (LSD): <\/strong>Okre\u015bla, czy dwie \u015brednie r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 statystycznie.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Procedura Holma-Bonferroniego: <\/strong>Sekwencyjny test Bonferroniego Holma sprawia, \u017ce por\u00f3wnania wielokrotne s\u0105 mniej rygorystyczne.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Za pomoc\u0105 testu Newmana-Keulsa mo\u017cna zidentyfikowa\u0107 pr\u00f3bki, kt\u00f3re r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 od siebie \u015brednimi. Newman-Keuls por\u00f3wnuje pary \u015brednich przy u\u017cyciu r\u00f3\u017cnych warto\u015bci krytycznych. W rezultacie bardziej prawdopodobne jest znalezienie znacz\u0105cych r\u00f3\u017cnic.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Metoda Rodgera: <\/strong>Ta metoda statystyczna jest wykorzystywana do oceny danych badawczych post hoc po analizie \"wielowymiarowej\".<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Metoda Scheff\u00e9go:<\/strong> W metodzie Scheffe'a statystyka testowa jest dostosowywana w r\u00f3\u017cny spos\u00f3b w zale\u017cno\u015bci od liczby przeprowadzonych por\u00f3wna\u0144.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Test Tukeya: <\/strong>Test Tukeya okre\u015bla, czy pr\u00f3ba sk\u0142ada si\u0119 z grup, kt\u00f3re r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 od siebie. Ka\u017cda \u015brednia jest por\u00f3wnywana ze \u015bredni\u0105 wszystkich innych grup przy u\u017cyciu \"uczciwej istotnej r\u00f3\u017cnicy\", kt\u00f3ra okre\u015bla, jak daleko od siebie r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 grupy.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Korekta Dunnetta: <\/strong>Ten test post hoc por\u00f3wnuje \u015brednie. W przeciwie\u0144stwie do testu Tukeya, por\u00f3wnuje on ka\u017cd\u0105 \u015bredni\u0105 ze \u015bredni\u0105 kontroln\u0105.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Procedura Benjamini-Hochberg (BH): <\/strong>Znacz\u0105cy wynik wyst\u0105pi tylko przypadkowo, je\u015bli wykonasz wiele test\u00f3w. Wska\u017anik fa\u0142szywych odkry\u0107 jest uwzgl\u0119dniany w tym te\u015bcie post hoc.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Nic nie przebije bezb\u0142\u0119dnego elementu wizualnego, kt\u00f3ry przekazuje z\u0142o\u017con\u0105 wiadomo\u015b\u0107<\/strong><\/h2>\n\n\n\nTak, to prawda, z pomoc\u0105 wizualizacji o wiele \u0142atwiej jest spojrze\u0107 na najtrudniejsze koncepcje z odpowiedniej perspektywy. W erze wizualizacji nic dziwnego, \u017ce prawdopodobnie mo\u017cna zrozumie\u0107 fizyk\u0119 kwantow\u0105 w znacznie prostszy spos\u00f3b dzi\u0119ki skuteczno\u015bci grafiki.<\/p>\n\n\n\n
Zastanawiasz si\u0119 jak zacz\u0105\u0107? Po co si\u0119 martwi\u0107, skoro wykres jest na wyci\u0105gni\u0119cie r\u0119ki! Z nami mo\u017cesz wybiera\u0107 spo\u015br\u00f3d ponad tysi\u0105ca ilustracji w naszej galerii i tworzy\u0107 plakaty za pomoc\u0105 inteligentnego kreatora plakat\u00f3w, kt\u00f3ry opracowali\u015bmy dla Ciebie. Wykorzystaj wiedz\u0119 naszego utalentowanego zespo\u0142u i dostosuj j\u0105 do swoich potrzeb. Aby uzyska\u0107 wi\u0119cej informacji, odwied\u017a nasz\u0105 stron\u0119 strona internetowa<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
<\/a><\/figure>\n\n\n\nIstniej\u0105 r\u00f3\u017cne rodzaje test\u00f3w post hoc<\/strong><\/h2>\n\n\n\nDane zebrane podczas dowolnego badania lub pr\u00f3by klinicznej mog\u0105 by\u0107 analizowane w celu wykrycia wzorc\u00f3w i r\u00f3\u017cnych czynnik\u00f3w. Najcz\u0119\u015bciej stosowanymi testami post hoc s\u0105:<\/p>\n\n\n\n
\n- Procedura Bonferroniego:<\/strong> Mo\u017cliwe jest przeprowadzenie wielu test\u00f3w statystycznych w tym samym czasie przy u\u017cyciu tej korekty wielokrotnego por\u00f3wnania post hoc.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Nowy test wielozakresowy Duncana (MRT): <\/strong><\/strong>Test wielokrotnego zakresu Duncana zidentyfikuje pary \u015brednich (z co najmniej trzech), kt\u00f3re si\u0119 r\u00f3\u017cni\u0105. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Test por\u00f3wna\u0144 wielokrotnych Dunna: <\/strong>Jest to analiza post hoc, kt\u00f3ra jest przeprowadzana po ANOVA, nieparametrycznym te\u015bcie, kt\u00f3ry nie zak\u0142ada, \u017ce dane maj\u0105 okre\u015blony rozk\u0142ad.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Najmniejsza istotna r\u00f3\u017cnica Fishera (LSD): <\/strong>Okre\u015bla, czy dwie \u015brednie r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 statystycznie.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Procedura Holma-Bonferroniego: <\/strong>Sekwencyjny test Bonferroniego Holma sprawia, \u017ce por\u00f3wnania wielokrotne s\u0105 mniej rygorystyczne.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Za pomoc\u0105 testu Newmana-Keulsa mo\u017cna zidentyfikowa\u0107 pr\u00f3bki, kt\u00f3re r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 od siebie \u015brednimi. Newman-Keuls por\u00f3wnuje pary \u015brednich przy u\u017cyciu r\u00f3\u017cnych warto\u015bci krytycznych. W rezultacie bardziej prawdopodobne jest znalezienie znacz\u0105cych r\u00f3\u017cnic.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Metoda Rodgera: <\/strong>Ta metoda statystyczna jest wykorzystywana do oceny danych badawczych post hoc po analizie \"wielowymiarowej\".<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Metoda Scheff\u00e9go:<\/strong> W metodzie Scheffe'a statystyka testowa jest dostosowywana w r\u00f3\u017cny spos\u00f3b w zale\u017cno\u015bci od liczby przeprowadzonych por\u00f3wna\u0144.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Test Tukeya: <\/strong>Test Tukeya okre\u015bla, czy pr\u00f3ba sk\u0142ada si\u0119 z grup, kt\u00f3re r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 od siebie. Ka\u017cda \u015brednia jest por\u00f3wnywana ze \u015bredni\u0105 wszystkich innych grup przy u\u017cyciu \"uczciwej istotnej r\u00f3\u017cnicy\", kt\u00f3ra okre\u015bla, jak daleko od siebie r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 grupy.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Korekta Dunnetta: <\/strong>Ten test post hoc por\u00f3wnuje \u015brednie. W przeciwie\u0144stwie do testu Tukeya, por\u00f3wnuje on ka\u017cd\u0105 \u015bredni\u0105 ze \u015bredni\u0105 kontroln\u0105.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Procedura Benjamini-Hochberg (BH): <\/strong>Znacz\u0105cy wynik wyst\u0105pi tylko przypadkowo, je\u015bli wykonasz wiele test\u00f3w. Wska\u017anik fa\u0142szywych odkry\u0107 jest uwzgl\u0119dniany w tym te\u015bcie post hoc.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Nic nie przebije bezb\u0142\u0119dnego elementu wizualnego, kt\u00f3ry przekazuje z\u0142o\u017con\u0105 wiadomo\u015b\u0107<\/strong><\/h2>\n\n\n\nTak, to prawda, z pomoc\u0105 wizualizacji o wiele \u0142atwiej jest spojrze\u0107 na najtrudniejsze koncepcje z odpowiedniej perspektywy. W erze wizualizacji nic dziwnego, \u017ce prawdopodobnie mo\u017cna zrozumie\u0107 fizyk\u0119 kwantow\u0105 w znacznie prostszy spos\u00f3b dzi\u0119ki skuteczno\u015bci grafiki.<\/p>\n\n\n\n
Zastanawiasz si\u0119 jak zacz\u0105\u0107? Po co si\u0119 martwi\u0107, skoro wykres jest na wyci\u0105gni\u0119cie r\u0119ki! Z nami mo\u017cesz wybiera\u0107 spo\u015br\u00f3d ponad tysi\u0105ca ilustracji w naszej galerii i tworzy\u0107 plakaty za pomoc\u0105 inteligentnego kreatora plakat\u00f3w, kt\u00f3ry opracowali\u015bmy dla Ciebie. Wykorzystaj wiedz\u0119 naszego utalentowanego zespo\u0142u i dostosuj j\u0105 do swoich potrzeb. Aby uzyska\u0107 wi\u0119cej informacji, odwied\u017a nasz\u0105 stron\u0119 strona internetowa<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Nowy test wielozakresowy Duncana (MRT): <\/strong><\/strong>Test wielokrotnego zakresu Duncana zidentyfikuje pary \u015brednich (z co najmniej trzech), kt\u00f3re si\u0119 r\u00f3\u017cni\u0105. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Test por\u00f3wna\u0144 wielokrotnych Dunna: <\/strong>Jest to analiza post hoc, kt\u00f3ra jest przeprowadzana po ANOVA, nieparametrycznym te\u015bcie, kt\u00f3ry nie zak\u0142ada, \u017ce dane maj\u0105 okre\u015blony rozk\u0142ad.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Najmniejsza istotna r\u00f3\u017cnica Fishera (LSD): <\/strong>Okre\u015bla, czy dwie \u015brednie r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 statystycznie.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Procedura Holma-Bonferroniego: <\/strong>Sekwencyjny test Bonferroniego Holma sprawia, \u017ce por\u00f3wnania wielokrotne s\u0105 mniej rygorystyczne.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Za pomoc\u0105 testu Newmana-Keulsa mo\u017cna zidentyfikowa\u0107 pr\u00f3bki, kt\u00f3re r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 od siebie \u015brednimi. Newman-Keuls por\u00f3wnuje pary \u015brednich przy u\u017cyciu r\u00f3\u017cnych warto\u015bci krytycznych. W rezultacie bardziej prawdopodobne jest znalezienie znacz\u0105cych r\u00f3\u017cnic.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Metoda Rodgera: <\/strong>Ta metoda statystyczna jest wykorzystywana do oceny danych badawczych post hoc po analizie \"wielowymiarowej\".<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Metoda Scheff\u00e9go:<\/strong> W metodzie Scheffe'a statystyka testowa jest dostosowywana w r\u00f3\u017cny spos\u00f3b w zale\u017cno\u015bci od liczby przeprowadzonych por\u00f3wna\u0144.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Test Tukeya: <\/strong>Test Tukeya okre\u015bla, czy pr\u00f3ba sk\u0142ada si\u0119 z grup, kt\u00f3re r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 od siebie. Ka\u017cda \u015brednia jest por\u00f3wnywana ze \u015bredni\u0105 wszystkich innych grup przy u\u017cyciu \"uczciwej istotnej r\u00f3\u017cnicy\", kt\u00f3ra okre\u015bla, jak daleko od siebie r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 grupy.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Korekta Dunnetta: <\/strong>Ten test post hoc por\u00f3wnuje \u015brednie. W przeciwie\u0144stwie do testu Tukeya, por\u00f3wnuje on ka\u017cd\u0105 \u015bredni\u0105 ze \u015bredni\u0105 kontroln\u0105.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Procedura Benjamini-Hochberg (BH): <\/strong>Znacz\u0105cy wynik wyst\u0105pi tylko przypadkowo, je\u015bli wykonasz wiele test\u00f3w. Wska\u017anik fa\u0142szywych odkry\u0107 jest uwzgl\u0119dniany w tym te\u015bcie post hoc.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Nic nie przebije bezb\u0142\u0119dnego elementu wizualnego, kt\u00f3ry przekazuje z\u0142o\u017con\u0105 wiadomo\u015b\u0107<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Tak, to prawda, z pomoc\u0105 wizualizacji o wiele \u0142atwiej jest spojrze\u0107 na najtrudniejsze koncepcje z odpowiedniej perspektywy. W erze wizualizacji nic dziwnego, \u017ce prawdopodobnie mo\u017cna zrozumie\u0107 fizyk\u0119 kwantow\u0105 w znacznie prostszy spos\u00f3b dzi\u0119ki skuteczno\u015bci grafiki.<\/p>\n\n\n\n
Zastanawiasz si\u0119 jak zacz\u0105\u0107? Po co si\u0119 martwi\u0107, skoro wykres jest na wyci\u0105gni\u0119cie r\u0119ki! Z nami mo\u017cesz wybiera\u0107 spo\u015br\u00f3d ponad tysi\u0105ca ilustracji w naszej galerii i tworzy\u0107 plakaty za pomoc\u0105 inteligentnego kreatora plakat\u00f3w, kt\u00f3ry opracowali\u015bmy dla Ciebie. Wykorzystaj wiedz\u0119 naszego utalentowanego zespo\u0142u i dostosuj j\u0105 do swoich potrzeb. Aby uzyska\u0107 wi\u0119cej informacji, odwied\u017a nasz\u0105 stron\u0119 strona internetowa<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
- Procedura Benjamini-Hochberg (BH): <\/strong>Znacz\u0105cy wynik wyst\u0105pi tylko przypadkowo, je\u015bli wykonasz wiele test\u00f3w. Wska\u017anik fa\u0142szywych odkry\u0107 jest uwzgl\u0119dniany w tym te\u015bcie post hoc.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Korekta Dunnetta: <\/strong>Ten test post hoc por\u00f3wnuje \u015brednie. W przeciwie\u0144stwie do testu Tukeya, por\u00f3wnuje on ka\u017cd\u0105 \u015bredni\u0105 ze \u015bredni\u0105 kontroln\u0105.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Test Tukeya: <\/strong>Test Tukeya okre\u015bla, czy pr\u00f3ba sk\u0142ada si\u0119 z grup, kt\u00f3re r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 od siebie. Ka\u017cda \u015brednia jest por\u00f3wnywana ze \u015bredni\u0105 wszystkich innych grup przy u\u017cyciu \"uczciwej istotnej r\u00f3\u017cnicy\", kt\u00f3ra okre\u015bla, jak daleko od siebie r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 grupy.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Metoda Scheff\u00e9go:<\/strong> W metodzie Scheffe'a statystyka testowa jest dostosowywana w r\u00f3\u017cny spos\u00f3b w zale\u017cno\u015bci od liczby przeprowadzonych por\u00f3wna\u0144.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Metoda Rodgera: <\/strong>Ta metoda statystyczna jest wykorzystywana do oceny danych badawczych post hoc po analizie \"wielowymiarowej\".<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Za pomoc\u0105 testu Newmana-Keulsa mo\u017cna zidentyfikowa\u0107 pr\u00f3bki, kt\u00f3re r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 od siebie \u015brednimi. Newman-Keuls por\u00f3wnuje pary \u015brednich przy u\u017cyciu r\u00f3\u017cnych warto\u015bci krytycznych. W rezultacie bardziej prawdopodobne jest znalezienie znacz\u0105cych r\u00f3\u017cnic.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Procedura Holma-Bonferroniego: <\/strong>Sekwencyjny test Bonferroniego Holma sprawia, \u017ce por\u00f3wnania wielokrotne s\u0105 mniej rygorystyczne.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Najmniejsza istotna r\u00f3\u017cnica Fishera (LSD): <\/strong>Okre\u015bla, czy dwie \u015brednie r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 statystycznie.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Test por\u00f3wna\u0144 wielokrotnych Dunna: <\/strong>Jest to analiza post hoc, kt\u00f3ra jest przeprowadzana po ANOVA, nieparametrycznym te\u015bcie, kt\u00f3ry nie zak\u0142ada, \u017ce dane maj\u0105 okre\u015blony rozk\u0142ad.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n