比较三组数据的差异主要通过统计分析方法实现，核心方法包括：方差分析（ANOVA）、非参数检验（如Kruskal-Wallis）和事后多重比较。 关键点在于检验组间差异是否显著，同时控制误差率，适用于正态分布或非正态分布数据。
-
方差分析（ANOVA）
适用于三组及以上数据且满足正态性、方差齐性假设。通过计算组间方差与组内方差的比值（F值），判断组间是否存在显著差异。若结果显著，需进一步进行事后检验（如Tukey HSD）明确具体差异组别。 -
非参数检验（Kruskal-Wallis）
当数据不满足正态分布时，使用此方法替代ANOVA。通过比较三组数据的秩和，判断中位数是否存在差异。若结果显著，可后续进行Dunn检验等两两比较。 -
事后多重比较
无论ANOVA或Kruskal-Wallis结果显著，均需进行事后检验（如Bonferroni校正、Scheffé法），避免多次比较导致的假阳性错误。重点比较组间两两差异，并报告调整后的p值。
选择方法需结合数据分布和假设条件，ANOVA适合参数检验，非参数方法更灵活。分析后务必通过事后检验细化结论，确保结果可靠。
本文《怎么比较三组数据的差异》系辅导客考试网原创，未经许可，禁止转载！合作方转载必需注明出处：https://www.fudaoke.com/exam/3283537.html