为什么要绘制残差？

Prism 提供了四种用 t 检验绘制残差图的方法，前提是您输入的是原始数据，而不是平均数、n 和 SD 或 SEM。

许多科学家认为残差是通过回归得到的值。但 t 检验实际上是变相的回归。它拟合了一个模型。t 检验的假设之一是，该模型的残差是从高斯分布中采样的。残差图可以帮助您评估这一假设。

创建哪种图形？

Prism 可以绘制四种残差图。对于 t 检验，由于只有两组，四种选择中的三种并不是非常有用。因此，QQ 图是绘制残差图最有用的方法。

•残差图。X 轴是实际值（非成对检验）或差值（成对检验）。 Y 轴是残差。这可以让您发现比其他残差大得多或小得多的残差。

•同方差性图。X 轴是实际值（非配对检验）或差值（配对检验）。 Y 轴是残差的绝对值。这可以让您检查数值越大，残差是否越大（绝对值越大）。

•QQ 图。X 轴为实际残差。Y 轴是预测残差，由残差的百分位数（在所有残差中）计算得出，并假设从高斯分布中采样。方差分析假定残差呈高斯分布，通过此图可以检查这一假定。

•热图谱。该图的行与原始输入数据表中的行相对应。在使用非配对组时，该图由两列组成（每组一列），而在使用配对组时，该图只有一列。每个单元格都有一种根据残差编码的颜色。

残差诊断

•残差是高斯的吗？Prism 对残差进行了四次正态性检验。将两组的残差集中起来，进行一组正态性检验。

如何计算残差

使用 t 检验和相关检验的残差计算很容易理解。

•非配对 t 检验。计算每个值的残差。每个残差都是输入值与该组所有值的平均值之间的差。当相应值大于样本平均值时，残差为正值；当相应值小于样本平均值时，残差为负值。

•曼-威尼检验。计算每个值的残差。每个残差是输入值与该组所有值的中位数之差。当相应值大于样本中位数时，残差为正；当相应值小于样本中位数时，残差为负。

•配对 t 检验。计算每对样本的残差。首先计算每对样本的差值。残差等于两对之间的实际差值减去数据集中所有此类差值的平均值。

•比率 t 检验。计算每对数据的残差。计算每对数据的比率。残差等于该比率的对数减去所有比率对数的平均值。

•Wilcoxon配对检验.计算每一对的残差。首先计算每对的差值。残差等于两对之间的实际差值减去数据集中所有此类差值的中位数。