Grubbs和其他方法列出了Z的临界值,这些临界值已列入表格。正如预期,临界值随着样本量的增加而增加。如果你计算的Z值大于表中的临界值,则P值小于0.05。 注意,Grubbs检验仅检验样本中的最极端值。如果不清楚哪个值是最极端值,则计算所有值的Z,但只从Z的最大值计算Grubbs检验的P值。 GraphPad Prism可以用数据集中少...
GraphPad Prism 软件能以数据集中最少三个值计算Grubbs检验。解释P值：当P值小于0.05时，说明在所有数据确实来自单一高斯分布的情况下，遇到与其他值偏离较远（任何方向）的异常值的概率低于5%。需注意，P值的5%适用于整个数据集，而非单个数据点。若数据集有100个值，且均来自高斯分布，Grubbs检验将...
深入探索GraphPad Prism中的Grubbs检验法：理解异常值的守护者 Grubbs检验，以其直观易懂的特性，是统计分析中的重要工具，尤其在识别数据集中可能的异常值时。它又被称为ESD检验，旨在揭示那些明显偏离整体趋势的值。揭示偏离的秘密 首先，Grubbs检验通过计算异常值与整体平均值的偏离程度，以比率Z来衡量。...
在非常有可能发生遮蔽的情况下,ROUT检验 显著优于 Grubbs检验。例如,当n = 10且有两个异常值时,Grubbs检验从未发现这两个异常值,并且在98.8%的模拟中两个值均遭到遗漏(在剩余的1.2%模拟中,Grubbs检验发现了两个异常值中的其中一个)。相比之下,ROUT方法在92.8%的模拟中识别出两个异常值,而在6%的模拟中遗漏两...
格拉布斯（Grubbs）和ROUT法都是常用的检验异常值的方法，以下对比了两种方法的使用场景及其优劣。格拉布斯检验基于高斯分布对数据进行抽样。在模拟实验中，大多数数据包含异常值，通过25,000次实验，统计了零个、一个、两个或更多异常值的情况。当数据集中没有异常值时，ROUT检验与Grubbs检验的表现相似。
ROUT的基础原理ROUT法是一种从非线性回归中识别异常值的方法。 简而言之,首先通过采用一种稳健的方法将一个模型拟合至数据中,其中异常值的影响很小。然后使用一种新的异常值检测方法,根据错误发现率,来决… 阅读全文 GraphPad Prism 统计指南 | 格拉布斯(Grubbs)检验法 ...
比较ROUT法与Grubbs法 我们在上周的推送中介绍了Grubbs法，回顾：GraphPad：GraphPad Prism 统计指南 | 格拉布斯（Grubbs）检验法 那么，相比之下，两种方法有什么不同？在特定情况下哪一种更具有优势呢？我们将在下周的推送中给大家介绍，请大家锁定我们！温馨提示 GraphPad为用户提供Prism软件的支持，而非...