【发布时间】：2019-07-16 11:04:15
【问题描述】：
我在比较两种作物，我们称它们为作物 A 和 B。 我有来自大约 1000 个农场的植物生长数据（每个农场的平均值），并希望将生长与作物类型相关联。
不幸的是，不同的农场也使用不同的肥料（肥料 1...10），有些随着时间的推移改变了使用的肥料...
所以，我想显示（具有统计意义）作物类型 A 的增长超过作物类型 B 的增长，但要确保这不是巧合，因为使用了肥料。你能指出我为此目的进行的统计测试吗？还是我需要将数据分成子组（每个子组只包含一种肥料）并从每个子组中得出单独的结论？
感谢您的任何提示！ 最良好的祝愿 彼得。
【问题讨论】：
-
这是一个有趣的问题，但更适合 stats.stackexchange.com。我的简短建议是，这里的大局是量化肥料类型的影响。一般概念是查看效应大小而不是查看零/非零显着性检验。如您所知，如果差异实际上不为零，则显着性检验必须导致您拒绝足够大的样本量的原假设，因为在这种情况下（与许多其他情况一样）很可能是这样。因此，显着性检验只告诉“你有一个大样本”/“你没有一个大样本”，这不是一个有用的结论。
标签： statistics correlation cross-correlation