2x2 交叉设计的等价检验的描述性统计量

请查找定义和解释指导，了解 2x2 交叉设计的等价检验提供的每个描述性统计量。

N

样本数量 (N) 是样本中的观测值总数。

样本数量影响置信区间和检验功效。通常，数量较大的样本将产生较窄的置信区间。样本数量越大，检验检测的功效越大。

有关等价检验功效的更多信息，请转到等价检验的功效。

均值使用标识数据中心的单个值来汇总每个样本中的值。均值是按数据的算术平均值计算的，它等于所有观测值的和除以观测值的个数。

2x2 交叉设计的等价检验计算研究中的每个序列在每个周期的处理反应均值。

使用每个周期的均值可以估计每个处理序列中对象的平均处理反应。检查每组参与者是否一般以相似的方式响应两个处理。要确定任何处理效应、延滞效应或周期效应在统计意义上是否显著，请参考“效应”表中的结果。

要以直观方式比较每个处理序列的均值，请使用按周期均值的序列图。有关更多信息，请转到2x2 交叉设计的等价检验的图形并单击“按周期均值的序列图”。

标准差 (StDev) 是离差的最常用度量，即数据与均值的接近程度。对某一过程而言随机或合乎自然规律的变异通常称为噪声。

标准差与数据采用相同的单位。符号 σ（西格玛）常用来表示总体的标准差。字母 s 用来表示样本的标准差。

使用标准差可以确定数据从均值扩散的程度。

样本数据的标准差是对总体标准差的估计值。值越高，数据中的变异或“噪声”越多。标准差用于计算置信区间和 p 值。值越高，置信区间越宽，统计功效越低。

对象内标准差是同一个参与者的多个响应值的标准差。它估计在消除了处理效应、期间效应和其他系统性效应之后，同一个参与者的响应测量值中随机错误的量级。值越高，每个参与者的响应值中的变异性越大。