语言、数据与研究:阿檀小倪讲量化

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如何进行比较性数据分析:

方差分析(F检验):比较多个群体之间的平均数差异

多次t检验会使得正确的概率越来越低,错误的概率越来越高,所以不可行

方差分析:一次性地比较因变量中方差的多少是由分组的不同所导致的

总体方差A:组内方差B,组间方差C

A=B+C(如果C在A中所占的比例越来越高,表明组别之间的差异越明显,如果C几乎没有,就表明三个组之间其实没有差异)

例子:大一到大四各100名,专业知识水平是否有差异?

计算400名学生总方差A,然后再计算每个年级的方差加起来的方差B,A-B得出C

通过计算C在A中的比例来计算F 值,F值大的话就表明四个年级的学生有显著的差异,相反,如果F 值小的话,就表明他们之间没有差别

两组的时候,方差分析和t检验的结果是一样的

方差分析显著之后,才能分别单独进行两两比较,确定哪两组之间有差异

方差分析有两种:

1)简单方差分析ANOVA, 最基本的方差分析,对不同组别的同一变量的平均数进行比较

2)重复测量的方差分析:同一组被试被重复测量,得到多个数值,这些数值之间的比较

具体操作:

第一列:标识分组

从第二列开始:不同变量

分析---比较均值---单因素方差分析---选择因变量和因子(分组数据)---选项---描述性,方差同质性检验---均值图---两两比较--lsd(主选),tukey,bnonferron(如果前面同质性分析的各组之间方差值是一样的)

如果方差值是不一样的,则选择games-howell

继续---确定

另外一种方法:分析---一般线性模型---单变量---因变量和固定因子---选项---描述统计---方差齐性检验--继续---两两比较--因子---lsd+game---确定

阅读解释表格

均值和标准差

显著性如果大于0.05,就要看lsd的结果,小于则是看games的结果

单因素方差分析: df和F值和显著性

F值足够大,显著性小于0.05,则表明各个组之间的差异很显著;相反则差异不显著

多重比较分析:事后分析,两两比较(方差分析显著的情况下看这个)

不同组别的均值比较图

如何呈现结果:

对应问题,重制表格(提供平均数和标准差,不需要提供样本量和标准误),文字说明(文字和数字)(F值,自由度,显著性水平)

F(自由度1(分组的数量-1),自由度2(剩下的不同组别的组内自由度))=xxx,p=xxx

如果F值显著,要报告具体的事后分析的结果,即哪几个组之间有显著的差异

介绍对应表格---列举关键数值,F值和P值

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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