200论坛币请问为什么总体有意义，但两两比较均无意义

请问高手，我比较一组数据，结果P= 0.0128，可是将这组数据两两比较时，为什么每一组两两比较时，P值大于0.05，我的数据如下：

不同      aa个数      总数   不同组别中缺aa率（%）        

组别

A         2012       5952         33.80            

B         1188       3826          31.05            

C          598       1975         30.28           

D          464       1385         33.50            

E          334        979         34.12               

F         286        937         30.52            

G          358       1117         32.05           

H          969       3099         31.27     

不同组别缺aa率的两两比较：  row1 代表A组，row2代表B组 row3 代表C组，row4代表D组， row5 代表E组，row6代表F组 row7 代表G组，row8代表H组， pj为校正后的P值，我实际用的P值在这 时就是pj。           

Obs              compare                      p                   pj            

1          ROW 1 VS ROW 2         0.00471           0.132            

2          ROW 1 VS ROW 3        0.00405            0.113            

3         ROW1 VS ROW 4          0.84989           1.000           

4         ROW 1 VS ROW 5         0.85545           1.000            

5         ROW 1 VS ROW 6        0.04827            1.000            

6        ROW 1 VS ROW 7         0.26908           1.000            

7        ROW 1 VS ROW 8         0.01521           0.426           

8        ROW 2 VS ROW 3         0.54854           1.000            

9        ROW 2 VS ROW 4         0.09868           1.000           

10      ROW 2 VS ROW 5         0.07037          1.000           

11      ROW 2 VS ROW 6         0.78259           1.000           

12       ROW 2 VS ROW 7        0.53303          1.000           

13      ROW 2 VS ROW 8         0.85509          1.000           

14     ROW 3 VS ROW 4          0.05002          1.000           

15      ROW 3 VS ROW 5         0.03556          0.996           

16      ROW 3 VS ROW 6         0.89709         1.000           

17       ROW 3 VS ROW 7        0.31142         1.000            

18     ROW 3 VS ROW 8          0.47358         1.000           

19      ROW 4 VS ROW 5         0.75748        1.000           

20       ROW 4 VS ROW 6        0.13573        1.000           

21       ROW 4 VS ROW 7        0.46675        1.000           

22      ROW 4 VS ROW 8         0.14549        1.000         

23       ROW 5 VS ROW 6        0.09688        1.000           

24      ROW 5 VS ROW 8         0.09876        1.000           

26       ROW 6 VS ROW 7        0.47401        1.000           

27       ROW 6 VS ROW 8       0.68722         1.000           

28      ROW 7 VS ROW 8        0.62549         1.000     

      当多个样本的率比较时，结论为拒绝检验假设，接受备择假设，说明A到H八个组别中缺aa率不相等或者不全相等。只能认为各个总体率之间总的来说有差别，但不能说明它们彼此间都有差别或者某两者之间有差别。
      要进一步解决两两比较的问题，需要使用卡方分割法：利用卡方值的可加性原理，方法是按照最相近原则，把阳性率相差不大的样本分割出来，计算其卡方值，当差异无显著性时，就把它合并为一个样本，再把它与另一较相近的样本相比较，如此进行下去直到结束。
     楼主可以把C组和F组相加再和B组比较，若有显著性，即可，如果没有显著性，将B组加入C组和F组中继续寻找缺失率相近的组进行比较，依次进行，应该可以得到有显著性的结果，并且，应该不用使用校正P值。

什么是矫正后Pvalule？Bonferroni Correction？

我是根据胡良平编的《医学统计学-运用三型理论分析定量与定性资料》里的程序做的统计结果，具体程序如下，还望高手指点，当然我列出的值是不如下程序里的数据算出来的（这是胡良平书里例子的数据），是用我自己的数据算出来的，

%macro rc (dataset , a);
prco sql;
  creat table pTest1[compare
   char(16)];
   creat table pTest2(p num);
   quit;

% do i =1 % to &a-1;
% do j =&i +1 % to &a;

prco sql;
creat table a&i&j as
select * from &dataset where a=&i
or a=&j;
quit;

ods listing close;
prco freq;
  weight f;
  tables a*b/exact;output
  out= p&i&j(keep = XP2_FISH)
  fisher;
  run;
ods listing;

proc sql;
  insert into pTest1 values("ROW
  &i VS ROW &j");
  insert into pTest2 select * from
  p&i&j;
  quit;
& end;
% end;

data a ;
  merge pTest1 pTest2;
run;

data outcome;
  set a;
pj = round[p*&a*(&a-1)/2,0.001];
if pj>1 then pj=1;
run;

ods html;
proc print ;
run;
ods html close;
%mend rc;

data QQTJFX17_3;
  do a= 1 to 9;
  do b= 1 to 2;
input f @@;
output ;
end; end;
cards;
970     1590
386     350
660     112
260      57
245    171
286     58
84      10
172     73
297    444
;
run;

% rc (QQTJFX17_3,9);

两两比较比较的是两水平或两组合间，量变产生质变

Bonferroni correction 是一种最简单的adjust P value的方法。在假设条件为真的情况下，它大大减小了误判的几率。然而如果假设条件是假，这个方法也很难检测出difference。

哪位老师解答下吧？我的问题就是为何总体不具有显著性，但是两两比较结论却有的具有显著性？合理么？

感觉 你那不是真正的两两比较  我记得 两两比较是用在方差分析时看几组间方差齐不齐 ，如果方差不齐时再进行两两比较。

guodan19841224 发表于 2014-1-6 20:39
哪位老师解答下吧？我的问题就是为何总体不具有显著性，但是两两比较结论却有的具有显著性？合理么？

是Bonferroni adjustment这个方法本身的问题。这是一种非常保守的方法。它主要控制了type I error以增加type II error为代价。也就是说如果两组数据如果真有不同，Bonferroni adjustment 这个方法很可能检测不出来。

多组比较时，是有显著差异的，P= 0.0128<0.05. 用的是F检验，表明，至少有其中两组是有显著性差异的。然后再两两比较，你这个是率的比较，应该用卡方检验，而且根据数值，没有EXPECT VALUE没有小于5的，你不需要调整的P 值。就取第一个P值就好。