常见问题－ 请问Pooled StDev如何计算？
请多指教---
Two-sample T for a vs b
N Mean StDev SE Mean
a 6 18.19 6.00 2.4
b 6 18.01 4.42 1.8
Difference = mu a - mu b
Estimate for difference: 0.77
95% CI for difference: (-5.94, 7.49)
T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 0.26 P-Value = 0.802 DF = 10
Both use Pooled StDev = ( )
请问Pooled StDev如何计算？
Two-sample T for a vs b
N Mean StDev SE Mean
a 6 18.19 6.00 2.4
b 6 18.01 4.42 1.8
Difference = mu a - mu b
Estimate for difference: 0.77
95% CI for difference: (-5.94, 7.49)
T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 0.26 P-Value = 0.802 DF = 10
Both use Pooled StDev = ( )
请问Pooled StDev如何计算？
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13 个回复
zhaohui2002 (威望:4) (浙江 杭州) 机械制造 工程师
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当假定研究中所有独立样本或组具有共同标准差时，该方法可用来估计单个标准差，以表示这些样本或组。合并标准差是所有数据点在其组平均值（不是总体平均值）附近的平均展开幅度。它是每个组的标准差的加权平均值。加权使更大组对总体估计值产生更大比例的影响。合并标准差用在 t 检验、方差分析、控制图和能力分析中。
例如，您的研究有以下四个组：
组 平均值 标准差 N
1 9.7 2.5 50
2 12.1 2.9 50
3 14.5 3.2 50
4 17.3 6.8 200
合并标准差 = 5.486
前三个组大小相等 (n=50)，标准差约为 3。第四个组要大得多 (n=200)，标准差更大 (6.8)。由于合并标准差使用加权平均值，因此其值 (5.486) 更接近于最大组的标准差。如果使用了简单平均值，则所有组都将产生相同的影响。
我根据上面的公式，计算出来的合并标准差为5.488。与5.486有细微区别。不知这个细微差别是如何产生？？？