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在回顾成对 t 检验作为单向重复测量方差分析的事后，我注意到一个奇怪的地方。当我合并标准偏差时，rstatix 库中 pair_t_test 的测试统计数据没有改变——事实上，输出都没有改变。

我的理解是，汇集标准差的重点是更准确地估计检验统计量。但是，在尝试此操作时，我找不到输出的差异（见下文）。

我的理解不正确吗？合并标准差对多个成对比较（尽管有球形度）有什么影响？

我使用了以下数据设置：

library(rstatix)
library(tidyverse)

selfesteem.test <- selfesteem %>%
  gather(key = "time", value = "score", t1, t2, t3) %>%
  convert_as_factor(id, time)

在以下代码中使用合并标准差：

selfesteem.test %>%
  pairwise_t_test(
    score ~ time,
    paired = TRUE,
    p.adjust.method = "bonferroni",
    pool.sd = TRUE
  )

导致：

# A tibble: 3 x 10
  .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df           p    p.adj p.adj.signif
* <chr> <chr>  <chr>  <int> <int>     <dbl> <dbl>       <dbl>    <dbl> <chr>       
1 score t1     t2        10    10     -4.97     9 0.000772    0.002    **          
2 score t1     t3        10    10    -13.2      9 0.000000334 0.000001 ****        
3 score t2     t3        10    10     -4.87     9 0.000886    0.003    **

以下代码：

selfesteem.test %>%
  pairwise_t_test(
    score ~ time,
    paired = TRUE,
    p.adjust.method = "bonferroni",
    pool.sd = FALSE
  )

结果相同：

# A tibble: 3 x 10
  .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df           p    p.adj p.adj.signif
* <chr> <chr>  <chr>  <int> <int>     <dbl> <dbl>       <dbl>    <dbl> <chr>       
1 score t1     t2        10    10     -4.97     9 0.000772    0.002    **          
2 score t1     t3        10    10    -13.2      9 0.000000334 0.000001 ****        
3 score t2     t3        10    10     -4.87     9 0.000886    0.003    **
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根据?pairwise_t_test

池化不能推广到配对测试，因此 pool.sd 和paired 不能都为TRUE。

如果 pool.sd = FALSE，则标准二样本 t 检验适用于所有可能的组对。此方法调用 t.test()，因此接受额外的参数，例如 var.equal。

此外，Usage 确实显示了否定 ( !)

pairwise_t_test（数据，公式，比较 = NULL，ref.group = NULL，p.adjust.method = “holm”，paired = FALSE，pool.sd = !paired，详细 = FALSE，...）

于 2021-04-20T22:09:30.833 回答