事后分析的一般讨论

• 事后分析通常与先验对比，事后分析在某种意义上是在看到数据之后执行的，而先验分析是在看到数据之前进行的。从这个意义上说，这些术语与探索性数据分析与验证性数据分析的概念密切相关。
• 可以说，典型的事后分析涉及在方差分析的背景下比较所有成对的均值比较，其中一个自变量存在三个或更多水平。例如，SPSS 有一个专为运行这种形式的分析而设计的事后按钮。
• 然而，虽然组均值的成对比较是典型示例，但任何涉及在查看数据后运行统计测试的分析都可以描述为事后分析。
• 在考虑通用标签“事后”时，考虑其目的是有帮助的。它被用作对手头问题使用标准推理程序的警告，因为正在运行许多显着性检验，或者即使只执行了少数显着性检验，如果数据不同，也可以执行许多. 因此，事后统计测试通常会尝试调整推断的方式，以控制已执行分析和如果数据不同可能已执行的分析的 I 类错误率。

术语“事后”应用于回归系数

• 因此，如果在查看数据后进行检查，则可以将回归系数的个体显着性检验的检查标记为事后。此外，如果您想控制您的家庭明智错误率，并且您将与回归系数相关的一组显着性检验视为一个家庭，那么您可以将 Bonferroni 调整应用于个人显着性检验。也就是说，许多研究人员可能会更全面地解释整体模型，最终取决于读者他们如何选择解释与单个系数相关的显着性检验。
• 我不会将回归系数的一组显着性检验的检查描述为“多重比较”，因为我认为“比较”一词更多地与比较组均值有关。我更喜欢“多重显着性检验”之类的术语。

这取决于你学习前的知识水平。如果您进入研究时知道有一些变量很可能是结果的“重要”预测因子，并且您最感兴趣的是一些新测量的影响，比如“M1”，那么 F 检验基本上是无趣，您主要对 M1 与结果的关系感兴趣。那么这种关系的特征和可信度的统计测量不是“事后的”，......它们是主要的研究问题。