组间比较无差异，但是两两比较有差异是怎么回事？ 如何比较两组均值有无显著差异

\u5982\u4f55\u5728stata\u4e2d\u7528bootstrap\u65b9\u6cd5\u6bd4\u8f83\u7ec4\u95f4\u5dee\u5f02

SE/Robust vce(vcetype) vcetype may be conventional, robust, cluster clustvar, bootstrap, or jackknife \u4e00\u822c\u662f\u7528\u6765\u4ea7\u751f\u7a33\u5065\u6807\u51c6\u8bef\u7684 \u5e38\u89c1\u662f\u8fd9\u6837\u4f7f\u7528\uff0cvce(cluster\uff0cid)\uff0cid\u662f\u622a\u9762\u8bc6\u522b\u7b26

\u9996\u5148\u8981\u786e\u5b9a\u4f60\u7684\u6570\u636e\u662f\u72ec\u7acb\u7684\uff08unpaired\uff09\u8fd8\u662f\u914d\u5bf9\u7684\uff08paired\uff09\u3002\u4e3e\u4e2a\u4f8b\u5b50\uff0c\u6709\u4e24\u676f\u6c34\uff0c\u4e00\u676f\u662f\u7eaf\u51c0\u6c34A\uff0c\u4e00\u676f\u662f\u81ea\u6765\u6c34B\uff0c\u5b9e\u9a8c\u7b2c\u4e00\u5929\u6211\u4eec\u6d4b\u4e00\u4e0b\u5176\u4e2d\u6c2f\u79bb\u5b50\u6d53\u5ea6\uff0c\u5341\u5929\u540e\uff0c\u518d\u6d4b\u4e00\u6b21\u3002\u5982\u679c\u4f60\u8981\u6bd4\u8f83\u7b2c\u5341\u5929\uff0cA\u4e0eB\u4e4b\u95f4\u7684\u5dee\u5f02\uff0c\u5c31\u8981\u8fdb\u884c\u72ec\u7acb\u68c0\u9a8c\uff1b\u5982\u679c\u4f60\u8981\u6bd4\u8f83\u7b2c\u4e00\u5929\u7684B\u548c\u7b2c\u5341\u5929\u7684B\u6709\u4ec0\u4e48\u4e0d\u540c\uff0c\u90a3\u5c31\u8981\u8fdb\u884c\u914d\u5bf9\u68c0\u9a8c\u3002
\u9009\u62e9\u597d\u4e86\u6570\u636e\u5f62\u5f0f\u4e4b\u540e\uff0c\u8981\u68c0\u9a8c\u5176\u662f\u5426\u7b26\u5408\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u3001\u65b9\u5dee\u9f50\u6027\u7b49t\u68c0\u9a8c\u7684\u96f6\u5047\u8bbe\u6761\u4ef6\uff0c\u624d\u80fd\u6700\u7ec8\u786e\u5b9a\u4f7f\u7528\u54ea\u79cd\u65b9\u6cd5\u5f97\u5230\u6211\u4eec\u60f3\u8981\u7684p\u503c\u3002\u56e0\u6b64\uff0c\u8fd9\u91cc\u5c31\u5b58\u5728\u4e00\u4e2a\u53d8\u6570\uff0c\u5982\u679c\u5404\u7ec4\u6570\u636e\u90fd\u7b26\u5408\u6216\u90fd\u4e0d\u7b26\u5408\u96f6\u5047\u8bbe\uff0c\u90fd\u8fd8\u597d\uff0c\u5c31\u6015\u6709\u7684\u7b26\u5408\u6709\u7684\u4e0d\u7b26\u5408\uff0c\u8fd9\u6837\u5728\u6709\u5f88\u591a\u5bf9\u6570\u636e\u90fd\u8981\u8fdb\u884c\u4e24\u4e24\u6bd4\u8f83\u65f6\uff0c\u5c31\u6bd4\u8f83\u9ebb\u70e6\u4e86\u3002
\u6211\u5c31\u9488\u5bf9\u6211\u7684\u4e2a\u4eba\u9700\u6c42\u5199\u4e86\u4e2a\u5c0f\u51fd\u6570\uff0c\u51cf\u5c11\u4e86\u5de5\u4f5c\u91cf\uff0c\u63d0\u9ad8\u4e86\u6210\u5c31\u611f\uff0c\u5373\u5148\u7528levene\u68c0\u9a8c\u5224\u65ad\u65b9\u5dee\u9f50\u6027\uff0cp > 0.05\u7684\u8868\u793a\u65b9\u5dee\u9f50\uff0c\u7136\u540e\u624d\u80fd\u8fdb\u884ct\u68c0\u9a8c\uff0c\u5426\u5219\u8fdb\u884c\u76f8\u5bf9\u5e94\u7684\u975e\u53c2\u6570\u68c0\u9a8c\u3002

首先，p值0.05的来历——人为拍脑袋规定的，就是long long ago，一帮统计大佬们讨论，我们要给α定个界限，多少算好啊；然后在友好而热烈的讨论中，0.05被确定下来。为嘛是0.05而不是0.04或者0.06，除了计算上可能方便点、看着可能顺眼点外，真没有其他道理。从这个角度，实际上0.051和0.049真有多少差别吗？很大，也其实没有多少。很大是因为规定了0.05，没有多少是因为实际上真没差多少。类似学生考试，你说59分和60分差多少？真没差多少，但就是一个及格了，一个挂科了。所以，0.051可能是你提出问题的部分解释。另外，要提醒你注意的是：type I error inflation，这个可能也是你提出来的这个问题的部分解释。至于啥叫type I error inflation，自己放狗去搜吧。

组间比较的时候是针对四组进行假设检验，说明四组之间有无统计学差异，假设四组间有差异，在单独做两组比较的时候也可能只出现在某个两组间比较有差异。四组比较的时候P值靠近0.05，是否因为样本量不够，所以没有出现较明显的＜0.05？两两比较的时候1vs4和2vs4有差异,说明在1和2剂量条件下该药物比较安慰剂组还是有效的，只是不知道您在进行两两比较的时候有没有记得调整α值，如果您α值还是设为0.05就不合适了。

alpha应设定为0.05/15=0.003,搞不懂为什么是除以15？我用Bonferroni校正，a=0.003，结果组间比较P=0.029，各组两两比较P最小的为0.040，这代表什么意思呢，都大于0.003，是不是就说明校正后组间及两两比较应该是没有差异的？

这是两两比较的结果，好像也存在校正Test Statistics(b) VAR00001Mann-Whitney U 15.000Wilcoxon W 70.000Z -2.222Asymp. Sig. (2-tailed) .026Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .027(a)a Not corrected for ties.b Grouping Variable: VAR00002

应该怎么调整α值呢？我就是用2 independant 检验做的，能具体说说吗？

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