Pを形質転換するためのこれらの式は、正確な又は膨張/控えめな見積もりとしてLSD、MSD、SEへHSD、CI、
バックグラウンド 以前に公開されたデータを含むメタ分析を行っています。多くの場合、処理間の差異は、P値、最小有意差（LSD）、およびその他の統計で報告されますが、分散の直接的な推定値は提供されません。 私が使用しているモデルのコンテキストでは、分散の過大評価は問題ありません。 問題 これはへの変換のリストです。ここでS E = √SESESE（Saville 2003）私が検討していること、フィードバックは高く評価されています。以下、私は仮定するα=0.05ので、1- α / 2=0.975 及び変数は通常、特に明記しない限り、分散されています。SE=MSE/n−−−−−−−√SE=MSE/nSE=\sqrt{MSE/n} α=0.05α=0.05\alpha=0.051−α/2=0.9751−α/2=0.9751-^{\alpha}/_2=0.975 質問： 所与の、N、および処理手段ˉ X 1及びˉ X 2 S E = ˉ X 1 - ˉ X 2PPPnnnX¯1X¯1\bar X_1X¯2X¯2\bar X_2 SE=X¯1−X¯2t(1−P2,2n−2)2/n−−−√SE=X¯1−X¯2t(1−P2,2n−2)2/nSE=\frac{\bar X_1-\bar X_2}{t_{(1-\frac{P}{2},2n-2)}\sqrt{2/n}} αα\alphannnbbbbbbn=bn=bn=bSE=LSDt(0.975,n)2bn−−−√SE=LSDt(0.975,n)2bnSE = \frac{LSD}{t_{(0.975,n)}\sqrt{2bn}} nnnαα\alpha2n−22n−22n-2 SE=MSDt(0.975,2n−2)2–√SE=MSDt(0.975,2n−2)2SE = \frac{MSD}{t_{(0.975, 2n-2)}\sqrt{2}} αα\alphannn SE=CIt(α/2,n)SE=CIt(α/2,n)SE = \frac{CI}{t_{(\alpha/2,n)}} nnnqqqSE=HSDq(0.975,n)SE=HSDq(0.975,n)SE = \frac{HSD}{q_{(0.975,n)}} …