比如说,当误差线之间很接近,用视觉判断差异就存在主观性;当样本大小或是变方不均一时,误差线不能做为判断依据;当多个样本平均值进行比较时,所采用的比较标准有别于单纯的t检验,更不适合用误差线进行判断。所以,在绝大多数的条件下,不建议用误差线判断平均值的差异显著性。而统计分析所计算得到的显著性,统计力以及效应量才是我们进行辅助性科学判断的依据。...
比如说,当误差线之间很接近,用视觉判断差异就存在主观性;当样本大小或是变方不均一时,误差线不能做为判断依据;当多个样本平均值进行比较时,所采用的比较标准有别于单纯的t检验,更不适合用误差线进行判断。所以,在绝大多数的条件下,不建议用误差线判断平均值的差异显著性。而统计分析所计算得到的显著性,统计力以及效应量才是我们进行辅助性科学判断的依据。...
在Q1E中简略介绍了线性回归、合并检验和统计模型,大意是说,用统计学方法,用有限数据推算变化趋势,以时间为横轴,检测指标为纵轴二维作图,当置信限与认可标准上限相交,就可以推算出单批单因子的计算效期了;随后进行多批合并分析。Q1E举了两个例子,画了两张图,分别是含量和降解杂质的推算图,但可惜并没有细说图是怎么画出来的。...
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