高校学术不端论文查重检测系统多语种、图文、抄袭查重系统
在比较两个效果强度的情况下，如果不能直接比较两个效果的强度，则研究人员发现干涉对实验组有显着的效果，但是对对照组没有很大的影响。（他们有这样的倾向）结论是参与有效的。
根据两者的参与效果（组内的效果）明显不同。研究人员认为实验小组的效果比对照小组的效果大。这个推论是普遍的，但这是错误的。我在三天内写了一篇合格的论文。
例如在图1A中测量两个变量X和Y，并且使用两个被试验对象的组，各组20人。两组测量的统计有效性可能有不同的结果：在A组中，两个变量之间的相关性可能是有意义的（即p≤0.05），但是B组中类似的相关性数可能不显着。
即使两个组中的两个变量之间的关系基本相同，该组的数据也会产生很大的影响，也没有其他组（图1A）。因此，一个相关性不认为比其他相关性强。首先，用2组A和B测量两个变量X和Y。
揭示了这些两个组测量之间这些变量之间的相关性不相同。但是，计算Pearson相关数目r的有意义，将两个相关性与0比较，一个组（A组；黑点；n=20）的相关性在统计上可能有意义（基于p阈值≤0.05），另一组（B组；红点；n=20）不显着。然而，这并不意味着变量X与Y之间的相关性在两组之间是不同的。
蒙特卡罗模拟可用于比较两组之间的相关性。第二，在实验研究的背景下，在特定的测量结果中，可以看到两个组的差异（例如训练前后的差异）。C组和D组的平均值相同，D组的分散很大。
使用独立样本t，将各组的结果指标与0进行比较，变量组与0个变量之间存在很大的差异（C组；左；n=20），但没有显著的差别。其他组的差异（D组；右侧；n＝20）。
但是，这并不意味着两个组的测量结果不同。此时，使用配对样本t直接比较两个组。结果表明两个组的测量结果没有区别。
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在评估不同干涉措施组的效果时，也会发生同样的问题。干扰在组中具有显着的效果，但在其他组中没有（图1B）。但是，这并不是说介入的效果在两个小组之间是不同的。实际上，在这种情况下，两个组没有很大的区别。只能得出这样的结论：通过两个效果的直接统计比较，干涉措施的效果与介入措施的效果形成鲜明对比。因此，不仅仅是基于两个个别检查及其重要性的差异的推论，还必须使用统计检查来比较这两个效果。
AC使用19个样本（黑色圆圈）模拟了两个不同的非相关变量，并添加了另一个数据点（红色填充日元）。系统地改变数据点和主数据之间的距离，直到完全的组值（C组）。
注意，主数据与红色数据点之间的距离增加时，皮尔森相关数R值人为增加。这表明单个数据点可能引起错误的皮尔森相关。在D-F中，使用20个样本模拟了两个不同的非相关变量，但这些变量随机被分类为两个子组（红色和黑色，每个组n＝10）。
系统地改变了从D组到F组两个子组之间的距离。类似地，R的值将随着子组之间距离的增加而人工增加。
这表明相关变量在不考虑子组的存在的情况下产生错误的相关性。信赖区间（CI）表示灰色，表示通过Bootstrap程序获得的相关值分布的2.5%和97.5%之间的区域。错误是如何发现的？比较两个效果的差异，通常会发生这个错误，但是没有统计方法的话可以直接比较两个效果。
研究人员如果不进行必要的统计分析来推测的话，通常会发生这个问题。解决错误解决方案的研究人员在组间比较时，直接比较组。使用蒙特卡罗模拟可以比较两组之间的相关性。
可能应用ANOVA来比较多个组。虽然非参数统计也提供了一些方法，但是需要根据特定情况使用这些方法。
