为什么使用残差？

Prism 8提供了四种基于t检验绘制残差的方式，前提是您输入的是原始数据，而非平均值、n和SD或SEM。

许多科学家认为残差是回归分析得到的值。但t检验实际上是伪装的回归方法。它可以与模型相拟合。t检验的一个假设是，该模型的残差是从高斯分布中抽样。残差图有助于您评估该假设。

创建哪种图表？

Prism可以制作四种残差图。对于t检验，由于只有两组，四种选择中的三种不是非常有帮助，因此，QQ图是最有帮助的绘制残差的方法。

•残差图。X轴是数值（非配对检验）或差值（配对检验）的实际值。Y轴是残差。这可以让您发现比其余部分大得多或小得多的残差。

•同方差性图。X轴是数值（非配对检验）或差值（配对检验）的实际值。Y轴是残差的绝对值。其允许您检查较大的值是否与较大的残差（大的绝对值）相关联。

•QQ图。X轴是实际残差。Y轴是预测残差，根据残差的百分位数（在所有残差中）计算得到，并假设从高斯分布群体中抽样得到。方差分析假设残差服从高斯分布，该图表让您检查该假设。热图。该图表中的行与原始输入数据表中的行相对应。当与未配对检验一起使用时，该图表将包括两栏（每组一栏），而与配对检验一起使用时，只包括一栏。为每个单元格分配一个编码基于残差编码的颜色。

残差诊断学

•残差是否服从高斯分布？Prism对残差进行了四次正态性检验。汇总两组的残差，然后进入一组正态性检验。

如何计算残差

t检验和相关检验的残差很容易理解。

•非配对t检验。计算每个值的残差。每个残差是输入值和该组所有值的平均值之间的差值。当相应的值大于样本平均值时，残差为正，当值小于样本平均值时，残差为负。

•Mann - Whitney检验。计算每个值的残差。每个残差是指输入值与该组所有值的中值之间的差值。当相应值大于样本中值时，残差为正，当值小于样本中值时，残差为负。

•配对t检验。为每对计算残差。首先，为每对计算一个差值。残差等于对之间的实际差值减去数据集中所有这些差值的平均值。

•比率t检验。为每对计算残差。为每对计算一个比值。残差等于该比值的对数减去所有比值的对数的平均值。

•Wilcoxon配对检验。为每对计算残差。首先，为每对计算一个差值。残差等于对之间的实际差值减去数据集中所有这些差值的中值。