心理统计(2)

心理统计(2)
Sancho3.15, written by Sancho
非参分析
对应非参数方法 | 对应非参数方法 | ||
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检测目的 | 基于正态理论的检验 | 顺序变量Ordinal | 称名变量Nominal |
2独立样本 | 独立测量t-test | Mann-Whitney U(Wilcoxon Rank-sum);K-S Z test;Moses Extreme Reactions; Wald-Wofowitz runs | 卡方独立性检验 |
2配对样本 | 配对t-test | Wilcoxon signed-rank(T); sign test | Sign test; McNemar; Marginal homogeneity |
多样本 | One-Way ANOVA | Kruskal-Wallis(independent) Friedman(dependent) | 卡方拟合优度检验;Cochron’ s Q(binorm) |
比较由两种不同因素分类的组 | Two-Way ANOVA | Friedman two-way analysis of variance | 卡方独立性检验 |
两变量线性关联 | 皮尔逊(Pearson)线性回归模型 | Spearman rank correlation coefficient; Kendall’s tau | 卡方独立性检验 |
一些很重要的点
关于独立样本和配对样本
一定重点关注样本的配对性!例如:
小明最近因为考试而焦虑得失眠。为了改善睡眠质量,小明每天做 15min 的正念冥想练习,连续做了一周,他觉得自己的睡眠质量确实照之前有所改善。目前我们获得了小明在实施冥想训练前 1 周和后 1 周的睡眠时长数据
这里就是独立而非配对的:虽然出自一个个体的前后测量,但是由于效应变化所以无法将前后七天配对。故这里采用适用于独立样本的Mann-Whitney U而不使用Wilcoxon T-test
Wilcoxon Signed-Rank(T-test) & Wilcoxon Rank Sum
Wilcoxon Signed-Rank,又被称为Wilcoxon T-test、符号秩次检验法,用于两配对样本的非参分析。
Wilcoxon Rank Sum,更常叫做Mann-Whitney U test,用于两独立样本的非参分析。
值得注意的是,代码直接求统计量时,由于调用一次代码之后按照你输入的顺序求解一次,故要颠倒顺序使用两次取最小的T/U值:
1 | wilcox.test(x, y, alternative = 'two.sided', paired = T, exact = F, correct = F) |
ANCOVA & Latin-Square
ANCOVA
加入协变量(连续变量)
关键前提:
协变量与自变量独立
协变量与自变量无相互作用
当然还有方差同质性检验和独立性检验,前者可以从MANOVA()结果中看到,后者源自于实验设计故理论上不需要检验
1 | # assumption 1 |
Latin Square
用来消除两个干扰因素(b&c)的影响
c1 | c2 | c3 | |
---|---|---|---|
b1 | a1 | a2 | a3 |
b2 | a3 | a1 | a2 |
b3 | a2 | a3 | a1 |
Latin Square Design有些像3x3x3, 但是没把3x3x3的所有条件表征完全。
eg.考察三种不同的复习方式对于学生学业考试成绩的影响(a:记忆策略;b:实验日区分(周一周二周三);c:实验日内时间段区分(早中晚)
时间成为covariate,但是这里也是categorical的,所以不便于使用ANCOVA
一个重要假设:b&c不会组成unique combination
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