对于具有 N = 200 和 5 个变量（只有其中一个很重要）的样本，表示配对 T 检验比较的最佳方法是什么？非配对 T 检验不显着。
前后图太密集（箭头太多）。
差异的正常箱线图没有显示任何意义（也许我必须用平均置信区间绘制它？）。
两个变量（之前和之后）的箱线图没有显示出微小但显着（5% 的差异）的影响。内核密度图也是如此。
有什么建议吗？
配对 T 检验：如何绘制它？
机器算法验证
r
配对数据
变化分数
数据可视化
2022-04-01 03:04:30
4个回答
对我来说，使用 1:1 线的观察之前/之后的双变量图效果很好。
差异的直方图也传达了结果。
评语： 也许一个重要变量的差异可以总结如下：
summary(d)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
-28.180 -2.112 4.113 3.589 9.993 29.806
sum(d > 0)
[1] 134
均值和中位数均约为 4 > 0；200 个观测值中有 134 个大于 0。让是人口差异，那么反对以 P 值 < 0.0005 被拒绝。
数据条形图显示了 200 个差异中的每一个的值（其中一些在该图的分辨率下无法区分）。显然，积极的差异多于消极的差异。
stripchart(d, pch="|")
abline(v = 0, col="green2")
聚会迟到了，但我想为像我这样正在寻找如何绘制成对数据图表的灵感的人添加 2017 年的最新参考资料。该参考文献提倡使用混合平行线图来绘制此类数据。
参考如下：
配对数据研究的图形描述： David L. Schriger 的教程，医学博士，公共卫生硕士
并且可以从这个网站下载：
除了其他出色的答案之外，进行图形摘要可能会很有用。这可能是差异的直方图，但更有用的可能是平均差异的散点图：Tukey 平均差异图（也称为 Bland-Altman 图）。有关讨论和示例，请参见不同比例的 Bland-Altman (Tukey Mean-Difference) 图。在配对数据的上下文中，我们可以将其称为变化分数与平均值的关系图。
另请参阅https://en.wikipedia.org/wiki/Bland%E2%80%93Altman_plot 或搜索此站点。有一篇论文专门用于绘制配对数据：https ://www.jstor.org/stable/2685323?seq=1#metadata_info_tab_contents
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