机构名称：
¥ 1.0
假设我们正在筛选2,000个化合物的库，以造成差异。对于每种化合物，我们将分析六个控制重复和六个治疗重复，然后运行t检验以比较两组之间的均值。为了使我们变得容易（至少在第一个），我们假设，对于那些确实有效的化合物，效果很强（d = 3）。您应该能够进行功率计算，表明对于具有效果的化合物的可能性很高（> 99％），基本的t检验将在统计学上显着。同样，虽然仍然扮演着无所不知的角色，但我们会说，第一种100种化合物是有效的，其余的1,900种却没有。当然，在“现实生活”中，您的有效化合物会散布在您的图书馆周围，并且您不知道有多少个真正活跃的化合物。但是，像往常一样，在探索新方法时，它有助于发明“真相”，并了解该方法处理的效果如何。
1.6多个假设检验和非参数测试
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