执行 ANOVA 假设由一名患者代表的假设人群的变化性质和数量与由其他十名患者代表的假设人群中的变化相同，并且所有这些都是从他们的人群中随机且独立地获得的。

在这些假设下，标准方法是使用来自 10 名患者的数据来计算单个额外患者的预测区间。显着性检验只需要检查孤独患者是否在该区间内。

预测区间很容易证明和计算。它仅取决于估计的平均值$\bar{m}$从十名患者和他们的估计方差$s^2$. 让$x$成为孤独患者的价值。在零假设下（所有患者均独立于单一人群），方差$x - \bar{m}$等于$s^2 + s^2/10$. 如果您进一步假设所有变异都是正常的——这在这里很关键，因为很难检查一组中只有十名患者——然后$\frac{x - \bar{m}}{\sqrt{s^2 + s^2/10}}$具有 9 个自由度的学生 t 分布（9 是用于估计的 df$s^2$)，允许您以标准方式建立置信区间$x$.

如果这个预测区间检验与 SPSS 的结果不一致，在这种情况下我不会相信 SPSS ANOVA。