杜凱氏最誠實顯著性差異的檢定有哪些

杜凱氏（Duqesne）提出了一些顯著性差異檢定的方法，以下是他最常使用的一些方法：

1. t檢定：在相同樣本量下，可以區分雙重驗證之方差相等的零假設與非零假設。
2. F檢定：常被用於多變數的統計檢定，可以檢定變數間的相關性。
3. 卡方檢定（Chi-Square Test）：常被用於檢定樣本分布是否符合預期，或者檢定樣本內的變異性。
4. 單因素方差分析（ANOVA）：檢定各組間的變異性是否相等。
5. 強制獨立性檢定（Mood's Levene Test）：檢定樣本是否具有顯著的異常值，這樣就可以確定是否影響了結果。

杜凱氏認為這些檢定在顯著性測試中非常重要，並且強調必須確保實驗數據的可信度。這些檢定能夠確保結果的準確性，減少因偶然因素而導致的誤差。

請注意，這只是一些常見的方法，實際上在具體套用中，還需要根據研究問題和數據特點選擇合適的檢驗方法。另外，這只是杜凱氏的觀點，關於顯著性差異的檢驗還有其他方法和觀點，所以具體套用時還需要參考更多的信息和專業建議。