柯克倫檢驗法英文解釋翻譯、柯克倫檢驗法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 Cochrane's test method

分詞翻譯：

柯的英語翻譯：

【建】 chry-; chryso-

克的英語翻譯：

gram; gramme; overcome; restrain
【醫】 G.; Gm.; gram; gramme

倫的英語翻譯：

human relations; logic; match; order; peer

檢驗的英語翻譯：

check up; examine; inspect; proof; prove
【計】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【醫】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【經】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify

法的英語翻譯：

dharma; divisor; follow; law; standard
【醫】 method
【經】 law

專業解析

柯克倫檢驗法（Cochran's Q test）是一種非參數統計方法，用于檢驗三個或更多相關樣本（或匹配組）中二分變量（二分類變量）的分布是否一緻。它特别適用于重複測量設計或區組設計，其中同一組受試者在不同條件下被多次測量（結果均為“是/否”或“成功/失敗”等二元結果）。

漢英詞典角度解釋

柯克倫 (Kēkè lún)： Cochran (威廉·格梅爾·科克倫，William Gemmell Cochran)，該檢驗方法的提出者姓氏音譯。
檢驗法 (Jiǎnyàn fǎ)： Test method / Test procedure。
柯克倫檢驗法 (Kēkè lún Jiǎnyàn fǎ)： Cochran's Q test / Cochran Q test。

方法核心含義

目的：判斷多個相關的二分變量（通常代表不同處理條件或時間點下的結果）是否存在顯著差異。即，檢驗這些條件或時間點下“成功”（或“是”）的比例是否相同。
適用數據：
- 因變量是二分變量（例如：有效/無效、通過/未通過、是/否）。
- 自變量包含三個或更多相關組（例如：同一受試者在三種不同藥物處理下的反應；同一批産品在三種不同檢測方法下的合格情況）。
- 數據通常以列聯表形式呈現，行代表受試者或區組（Blocks），列代表不同的處理條件（Treatments），單元格内是二分類結果（如1=成功，0=失敗）。
原假設 (H₀)：所有處理條件（列）的“成功”概率相同。
備擇假設 (H₁)：至少有兩個處理條件的“成功”概率不同。
統計量 (Q)：檢驗基于一個服從卡方分布的統計量Q。Q的計算公式考慮了每個處理條件下的總成功數、每個區組（受試者）的總成功數以及總成功數。 $$ Q = (k-1)frac{ksum_{j=1}^{k}Tj - (sum{j=1}^{k}Tj)}{ksum{i=1}^{N}Xi - sum{i=1}^{N}X_i} $$
- k = 處理條件數（列數）
- N = 區組數（受試者數，行數）
- T_j = 第 j 個處理條件下的總成功數（第 j 列的總和）
- X_i = 第 i 個區組的總成功數（第 i 行的總和）
結果解讀：計算出的Q統計量與自由度為 (k-1) 的卡方分布臨界值比較。如果Q值大于臨界值，則拒絕原假設，表明至少有兩個處理條件的效果存在顯著差異。通常需要進行事後兩兩比較來确定具體哪些組間有差異（如 McNemar 檢驗的校正版本）。
與McNemar檢驗的關系：柯克倫Q檢驗可視為 McNemar 檢驗（用于兩個相關樣本）在三個或更多相關樣本上的推廣。

應用場景舉例

醫學：比較同一組患者使用三種不同止痛藥後疼痛緩解（是/否）的效果是否有差異。
心理學：測試同一組被試在三種不同刺激條件下反應正确（是/否）的比例是否相同。
質量控制：檢驗同一批産品在三種不同檢測方法下被判定為合格（是/否）的比例是否一緻。
市場調研：同一組消費者對三種不同廣告方案表示喜歡（是/否）的比例是否存在差異。

權威參考來源

Cochran, W. G. (1950). The comparison of percentages in matched samples. Biometrika, 37(3/4), 256–266.** 這是科克倫提出該方法的原始論文，具有最高權威性。鍊接通常指向JSTOR等學術數據庫（需訂閱）：https://www.jstor.org/stable/2332378
Sheskin, D. J. (2020). Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures (6th ed.). Chapman and Hall/CRC.** 這是一本非常全面的統計學手冊，包含柯克倫Q檢驗的詳細說明、公式、示例和假設條件。章節：27.1 Cochran's Q Test。書籍鍊接（出版社）
National Institute of Standards and Technology (NIST) Engineering Statistics Handbook. 美國政府标準機構提供的線上統計學手冊，内容權威可靠。章節：7.3.3.5 Cochran's Test for Variances Outliers (注：雖然标題提到方差，但内容實際涵蓋了二分變量的Cochran's Q Test)。線上手冊鍊接
McDonald, J. H. (2014). Handbook of Biological Statistics (3rd ed.). Sparky House Publishing.** 面向生物學家的實用統計學指南，包含柯克倫Q檢驗的解釋和示例。章節：Cochran's Q test。線上免費版本鍊接
《醫學統計學》教材（如孫振球主編，人民衛生出版社）。國内權威醫學統計學教材通常會介紹該方法，特别是在涉及配伍設計或重複測量分類數據的章節。

網絡擴展解釋

柯克倫檢驗法（Cochran's test）是一種統計學方法，主要用于檢測數據中的異常方差或處理特定模型假設的驗證。其含義和應用可歸納如下：

1.核心定義與用途

方差離群值檢驗：柯克倫檢驗法常用于檢驗多個方差數據中是否存在顯著偏離其他值的離群方差。例如，在實驗設計中，若不同組别的方差差異過大，可通過該方法判斷是否存在異常。
自回歸模型中的應用：在計量經濟學中，該檢驗可能與自回歸模型（如AR模型）的殘差自相關性分析相關。例如，EViews軟件中科克倫檢驗的結果可能因算法更新（如從傳統方法改為BFGS優化法）而與教材示例産生差異。

2.方法特點

統計假設：通常假設數據服從正态分布，且各組樣本量相等。
公式示例：
柯克倫C檢驗統計量計算公式為：
$$ C = frac{max(si)}{sum{i=1}^k s_i} $$
其中，(s_i)為第(i)組的方差，(k)為組數。若計算值超過臨界值，則拒絕方差齊性假設。

3.注意事項

軟件實現差異：不同統計軟件（如EViews）可能因算法更新導緻檢驗結果與經典教材不一緻，需注意版本差異。
應用場景區分：需明确檢驗目标（如方差離群值檢測或自相關修正），避免與其他同名方法（如Cochrane-Orcutt疊代法）混淆。

4.參考建議

若需具體操作步驟或完整臨界值表，可查閱統計學教材或權威軟件文檔（參考、3的原始來源）。

通過上述分析可見，柯克倫檢驗法的核心在于識别數據中的異常方差或驗證模型假設，但具體應用需結合上下文和工具實現。