V latin\u0161\u010dini post hoc pomeni \"po tem\", tj. naknadno analiziranje eksperimentalnih podatkov. <\/p>\n\n\n\n
Namen naknadne analize je po kon\u010dani \u0161tudiji poiskati vzorce in ugotoviti rezultate, ki niso bili primarni cilj. Tako se vse analize, ki so bile izvedene po zaklju\u010dku poskusa in niso bile vnaprej na\u010drtovane, \u0161tejejo za post-hoc analize. <\/p>\n\n\n\n
Podatki, ki so bili \u017ee zbrani, se uporabijo v naknadni \u0161tudiji. Raziskovalci analizirajo te podatke, da bi razvili nove namene, ki niso bili v na\u010drtu poskusa. Post hoc \u0161tudije se torej lahko izvajajo na zbranih podatkih iz prej\u0161njih poskusov. <\/p>\n\n\n\n
Postopek izvajanja naknadnih analiz je pogosto \u010dasovno preobremenjen, vendar ima \u0161tevilne prednosti. \u010ce \u017eelite odkriti dragocene informacije, uporabite razumno mero previdnosti in ne precenjujte nepri\u010dakovanih rezultatov. To je lahko znak ne\u010desa pomembnega, tudi \u010de gre za naklju\u010den pojav.<\/p>\n\n\n\n
Post hoc analize so uporabne pri raziskovanju stopnje napak, ocenjevanju pomembnosti hipotez ali ugotavljanju, ali so statisti\u010dno pomembne. <\/p>\n\n\n\n
\u010ce izvajate ve\u010d poskusov ali se oddaljite od glavne smeri raziskave, se pove\u010da tveganje napak in la\u017eno pozitivnih rezultatov. Tu ima post hoc klju\u010dno vlogo. Kako to\u010dno deluje? <\/p>\n\n\n\n
Post-hoc analiza: kako deluje?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nIz podatkov je \u0161e vedno mogo\u010de pridobiti dragocene vpoglede, tudi \u010de primarni cilj ni dose\u017een. Morda so to u\u010dinki zdravila po uporabi in podatki o njih. Lahko pa bi bilo vredno preizkusiti tudi katero koli drugo podobno zdravilo. <\/p>\n\n\n\n
Namen naknadne analize je odgovoriti na vpra\u0161anja po zaklju\u010dku \u0161tudije, kar je cilj, ki v \u0161tudiji ni bil naveden.<\/p>\n\n\n\n
Da bi ugotovili, od kod izvirajo razlike, se po ugotovitvi statisti\u010dno pomembnega rezultata uporabi post hoc test. Post hoc testi se lahko uporabljajo za ocenjevanje razlik med ve\u010d skupinami, pri \u010demer se izognemo napakam pri eksperimentiranju. Oblikovanih je bilo ve\u010d post hoc testov in ve\u010dina jih daje podobne rezultate. <\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Banner2-1024x410.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nObstajajo razli\u010dne vrste post hoc testov<\/strong><\/h2>\n\n\n\nPodatke, zbrane med katero koli raziskavo ali klini\u010dnim presku\u0161anjem, je mogo\u010de analizirati, da bi odkrili vzorce in razli\u010dne dejavnike. Najpogostej\u0161i post hoc testi so:<\/p>\n\n\n\n
\n- Bonferronijev postopek:<\/strong> S tem naknadnim popravkom za ve\u010dkratno primerjavo je mogo\u010de opraviti ve\u010d statisti\u010dnih testov hkrati.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Duncanov novi test ve\u010dpredstavnostnega razpona (MRT): <\/strong><\/strong>Z Duncanovim testom ve\u010d razponov boste ugotovili, kateri pari srednjih vrednosti (od vsaj treh) se razlikujejo. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Dunnov test ve\u010dkratne primerjave: <\/strong>To je post hoc analiza, ki se izvede po ANOVA, neparametri\u010dnem testu, ki ne predpostavlja, da podatki sledijo dolo\u010deni porazdelitvi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Fisherjeva najmanj\u0161a pomembna razlika (LSD): <\/strong>Ugotavlja, ali sta dve srednji vrednosti statisti\u010dno razli\u010dni.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Postopek Holm-Bonferroni: <\/strong>Holmov zaporedni Bonferronijev test omogo\u010da manj stroge ve\u010dkratne primerjave.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- S pomo\u010djo Newman-Keulsa lahko prepoznamo vzorce, ki se med seboj razlikujejo po srednji vrednosti. Newman-Keuls primerja pare srednjih vrednosti z uporabo razli\u010dnih kriti\u010dnih vrednosti. Zato je ve\u010dja verjetnost, da bodo ugotovljene pomembne razlike.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Rodgerjeva metoda: <\/strong>Ta statisti\u010dna metoda se uporablja za naknadno vrednotenje raziskovalnih podatkov po \"multivariatni\" analizi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Scheff\u00e9jeva metoda:<\/strong> Pri Scheffejevi metodi se testna statistika razli\u010dno prilagodi glede na \u0161tevilo opravljenih primerjav.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Tukeyjev test: <\/strong>S Tukeyjevim testom ugotovite, ali va\u0161 vzorec sestavljajo skupine, ki se med seboj razlikujejo. Vsako povpre\u010dje se primerja s povpre\u010djem vseh drugih skupin z uporabo \"po\u0161tene signifikantne razlike\", ki izra\u017ea, kako dale\u010d so skupine med seboj.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Dunnettov popravek: <\/strong>Ta post hoc test primerja povpre\u010dja. V nasprotju s Tukeyjevim testom primerja vsako povpre\u010dje s kontrolnim povpre\u010djem.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Postopek Benjamini-Hochberg (BH): <\/strong>Pomemben rezultat se bo pojavil le po naklju\u010dju, \u010de boste izvedli \u0161tevilne teste. Stopnja la\u017enega odkritja je upo\u0161tevana s tem post hoc testom.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Ni\u010d ne preka\u0161a brezhibnega vizualnega dela, ki posreduje zapleteno sporo\u010dilo.<\/strong><\/h2>\n\n\n\nDa, prav je tako, s pomo\u010djo vizualnih prikazov je veliko la\u017eje predstaviti najte\u017eje koncepte. V dobi vizualnih prikazov ni \u010dudno, da lahko kvantno fiziko zaradi u\u010dinkovitosti grafike verjetno razumete na veliko bolj preprost na\u010din.<\/p>\n\n\n\n
Se spra\u0161ujete, kako za\u010deti? Zakaj bi skrbeli, \u010de imate na dosegu roke graf! Pri nas lahko izbirate med ve\u010d kot tiso\u010d ilustracijami v na\u0161i galeriji in izdelujete plakate s pomo\u010djo pametnega programa za izdelavo plakatov, ki smo ga razvili za vas. Izkoristite strokovno znanje na\u0161e nadarjene ekipe in ga prilagodite svojim potrebam. Za ve\u010d informacij obi\u0161\u010dite na\u0161o spletna stran<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
<\/a><\/figure>\n\n\n\nObstajajo razli\u010dne vrste post hoc testov<\/strong><\/h2>\n\n\n\nPodatke, zbrane med katero koli raziskavo ali klini\u010dnim presku\u0161anjem, je mogo\u010de analizirati, da bi odkrili vzorce in razli\u010dne dejavnike. Najpogostej\u0161i post hoc testi so:<\/p>\n\n\n\n
\n- Bonferronijev postopek:<\/strong> S tem naknadnim popravkom za ve\u010dkratno primerjavo je mogo\u010de opraviti ve\u010d statisti\u010dnih testov hkrati.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Duncanov novi test ve\u010dpredstavnostnega razpona (MRT): <\/strong><\/strong>Z Duncanovim testom ve\u010d razponov boste ugotovili, kateri pari srednjih vrednosti (od vsaj treh) se razlikujejo. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Dunnov test ve\u010dkratne primerjave: <\/strong>To je post hoc analiza, ki se izvede po ANOVA, neparametri\u010dnem testu, ki ne predpostavlja, da podatki sledijo dolo\u010deni porazdelitvi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Fisherjeva najmanj\u0161a pomembna razlika (LSD): <\/strong>Ugotavlja, ali sta dve srednji vrednosti statisti\u010dno razli\u010dni.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Postopek Holm-Bonferroni: <\/strong>Holmov zaporedni Bonferronijev test omogo\u010da manj stroge ve\u010dkratne primerjave.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- S pomo\u010djo Newman-Keulsa lahko prepoznamo vzorce, ki se med seboj razlikujejo po srednji vrednosti. Newman-Keuls primerja pare srednjih vrednosti z uporabo razli\u010dnih kriti\u010dnih vrednosti. Zato je ve\u010dja verjetnost, da bodo ugotovljene pomembne razlike.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Rodgerjeva metoda: <\/strong>Ta statisti\u010dna metoda se uporablja za naknadno vrednotenje raziskovalnih podatkov po \"multivariatni\" analizi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Scheff\u00e9jeva metoda:<\/strong> Pri Scheffejevi metodi se testna statistika razli\u010dno prilagodi glede na \u0161tevilo opravljenih primerjav.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Tukeyjev test: <\/strong>S Tukeyjevim testom ugotovite, ali va\u0161 vzorec sestavljajo skupine, ki se med seboj razlikujejo. Vsako povpre\u010dje se primerja s povpre\u010djem vseh drugih skupin z uporabo \"po\u0161tene signifikantne razlike\", ki izra\u017ea, kako dale\u010d so skupine med seboj.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Dunnettov popravek: <\/strong>Ta post hoc test primerja povpre\u010dja. V nasprotju s Tukeyjevim testom primerja vsako povpre\u010dje s kontrolnim povpre\u010djem.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Postopek Benjamini-Hochberg (BH): <\/strong>Pomemben rezultat se bo pojavil le po naklju\u010dju, \u010de boste izvedli \u0161tevilne teste. Stopnja la\u017enega odkritja je upo\u0161tevana s tem post hoc testom.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Ni\u010d ne preka\u0161a brezhibnega vizualnega dela, ki posreduje zapleteno sporo\u010dilo.<\/strong><\/h2>\n\n\n\nDa, prav je tako, s pomo\u010djo vizualnih prikazov je veliko la\u017eje predstaviti najte\u017eje koncepte. V dobi vizualnih prikazov ni \u010dudno, da lahko kvantno fiziko zaradi u\u010dinkovitosti grafike verjetno razumete na veliko bolj preprost na\u010din.<\/p>\n\n\n\n
Se spra\u0161ujete, kako za\u010deti? Zakaj bi skrbeli, \u010de imate na dosegu roke graf! Pri nas lahko izbirate med ve\u010d kot tiso\u010d ilustracijami v na\u0161i galeriji in izdelujete plakate s pomo\u010djo pametnega programa za izdelavo plakatov, ki smo ga razvili za vas. Izkoristite strokovno znanje na\u0161e nadarjene ekipe in ga prilagodite svojim potrebam. Za ve\u010d informacij obi\u0161\u010dite na\u0161o spletna stran<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Duncanov novi test ve\u010dpredstavnostnega razpona (MRT): <\/strong><\/strong>Z Duncanovim testom ve\u010d razponov boste ugotovili, kateri pari srednjih vrednosti (od vsaj treh) se razlikujejo. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Dunnov test ve\u010dkratne primerjave: <\/strong>To je post hoc analiza, ki se izvede po ANOVA, neparametri\u010dnem testu, ki ne predpostavlja, da podatki sledijo dolo\u010deni porazdelitvi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Fisherjeva najmanj\u0161a pomembna razlika (LSD): <\/strong>Ugotavlja, ali sta dve srednji vrednosti statisti\u010dno razli\u010dni.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Postopek Holm-Bonferroni: <\/strong>Holmov zaporedni Bonferronijev test omogo\u010da manj stroge ve\u010dkratne primerjave.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- S pomo\u010djo Newman-Keulsa lahko prepoznamo vzorce, ki se med seboj razlikujejo po srednji vrednosti. Newman-Keuls primerja pare srednjih vrednosti z uporabo razli\u010dnih kriti\u010dnih vrednosti. Zato je ve\u010dja verjetnost, da bodo ugotovljene pomembne razlike.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Rodgerjeva metoda: <\/strong>Ta statisti\u010dna metoda se uporablja za naknadno vrednotenje raziskovalnih podatkov po \"multivariatni\" analizi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Scheff\u00e9jeva metoda:<\/strong> Pri Scheffejevi metodi se testna statistika razli\u010dno prilagodi glede na \u0161tevilo opravljenih primerjav.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Tukeyjev test: <\/strong>S Tukeyjevim testom ugotovite, ali va\u0161 vzorec sestavljajo skupine, ki se med seboj razlikujejo. Vsako povpre\u010dje se primerja s povpre\u010djem vseh drugih skupin z uporabo \"po\u0161tene signifikantne razlike\", ki izra\u017ea, kako dale\u010d so skupine med seboj.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Dunnettov popravek: <\/strong>Ta post hoc test primerja povpre\u010dja. V nasprotju s Tukeyjevim testom primerja vsako povpre\u010dje s kontrolnim povpre\u010djem.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Postopek Benjamini-Hochberg (BH): <\/strong>Pomemben rezultat se bo pojavil le po naklju\u010dju, \u010de boste izvedli \u0161tevilne teste. Stopnja la\u017enega odkritja je upo\u0161tevana s tem post hoc testom.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Ni\u010d ne preka\u0161a brezhibnega vizualnega dela, ki posreduje zapleteno sporo\u010dilo.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Da, prav je tako, s pomo\u010djo vizualnih prikazov je veliko la\u017eje predstaviti najte\u017eje koncepte. V dobi vizualnih prikazov ni \u010dudno, da lahko kvantno fiziko zaradi u\u010dinkovitosti grafike verjetno razumete na veliko bolj preprost na\u010din.<\/p>\n\n\n\n
Se spra\u0161ujete, kako za\u010deti? Zakaj bi skrbeli, \u010de imate na dosegu roke graf! Pri nas lahko izbirate med ve\u010d kot tiso\u010d ilustracijami v na\u0161i galeriji in izdelujete plakate s pomo\u010djo pametnega programa za izdelavo plakatov, ki smo ga razvili za vas. Izkoristite strokovno znanje na\u0161e nadarjene ekipe in ga prilagodite svojim potrebam. Za ve\u010d informacij obi\u0161\u010dite na\u0161o spletna stran<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
- Postopek Benjamini-Hochberg (BH): <\/strong>Pomemben rezultat se bo pojavil le po naklju\u010dju, \u010de boste izvedli \u0161tevilne teste. Stopnja la\u017enega odkritja je upo\u0161tevana s tem post hoc testom.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Dunnettov popravek: <\/strong>Ta post hoc test primerja povpre\u010dja. V nasprotju s Tukeyjevim testom primerja vsako povpre\u010dje s kontrolnim povpre\u010djem.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Tukeyjev test: <\/strong>S Tukeyjevim testom ugotovite, ali va\u0161 vzorec sestavljajo skupine, ki se med seboj razlikujejo. Vsako povpre\u010dje se primerja s povpre\u010djem vseh drugih skupin z uporabo \"po\u0161tene signifikantne razlike\", ki izra\u017ea, kako dale\u010d so skupine med seboj.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Scheff\u00e9jeva metoda:<\/strong> Pri Scheffejevi metodi se testna statistika razli\u010dno prilagodi glede na \u0161tevilo opravljenih primerjav.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Rodgerjeva metoda: <\/strong>Ta statisti\u010dna metoda se uporablja za naknadno vrednotenje raziskovalnih podatkov po \"multivariatni\" analizi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- S pomo\u010djo Newman-Keulsa lahko prepoznamo vzorce, ki se med seboj razlikujejo po srednji vrednosti. Newman-Keuls primerja pare srednjih vrednosti z uporabo razli\u010dnih kriti\u010dnih vrednosti. Zato je ve\u010dja verjetnost, da bodo ugotovljene pomembne razlike.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Postopek Holm-Bonferroni: <\/strong>Holmov zaporedni Bonferronijev test omogo\u010da manj stroge ve\u010dkratne primerjave.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Fisherjeva najmanj\u0161a pomembna razlika (LSD): <\/strong>Ugotavlja, ali sta dve srednji vrednosti statisti\u010dno razli\u010dni.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Dunnov test ve\u010dkratne primerjave: <\/strong>To je post hoc analiza, ki se izvede po ANOVA, neparametri\u010dnem testu, ki ne predpostavlja, da podatki sledijo dolo\u010deni porazdelitvi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n