心理学的研究方法(十六)

1、心理学的研究方法（十六）数据分析数据分析了解数据概括数据用置信区间来判断数据所反映的意义基于虚无假设的显著性检验一一 概述概述数据分析的目标在于确认我们的观察是否能够支持我们的观点和论断。数据收集的基本前提：研究假设、正确的研究设计、适宜的测量方式以及统计的效力；保证信效度。例证：均数比较例证：均数比较词汇量的比较：被试：26名大学生，平均年龄18.5岁；26名老年人，平均年龄76岁。材料：从词典中分层随机法，选取191个词汇，构成5选一的测试题。第一阶段：了解数据第一阶段：了解数据清理数据，检查数据错误，如数据缺失、不可能值，描述数据分布特征大学生组（n=26）：59；31；47；43；54

2、；42；38；44；概括数据概括数据计算集中趋势：平均数、中数和众数离中趋势和变异的指标：全距和标准差平均数的标准误是理论抽样分布中平均数的标准差，它用于测量我们对总体平均数的估计效应量能够排除样本容量大小的影响，为自变量和因变量关系的强度提供信息。在对两个均数进行比较时，测量效应大小的一个重要指标是科恩d值平均数的标准误平均数的标准误用样本平均数估计总体平均数，理论抽样平均数分布的标准差平均数标准误平均数标准误的估计量效应量的测量效应量的测量自变量有没有效果，如果有，效果到底多大科恩d值：两独立组设计，样本平均数之间的差异除以总体的标准差，总体标准差可以通过将各组内变异相加，再除以两组样本总

3、数得到。三个以上独立组设计，用eta-squared =组间平方和/总平方和科恩d值的分类：大，0.80; 中 0.50; 小, 0.20科恩f值：大0.40；中0.25；小0.10用置信区间来判断数据所反映的意用置信区间来判断数据所反映的意义义置信区间可以针对单个的总体平均数，也可以是平均数之间的差异.总体平均数置信区间的意义：xx到xx这个区间有95%的可能包含了总体平均数。置信区间讲得是套环套住目标的概率，而不是目标落在套环中的概率（Howell,2002)。两个均数差异的置信区间的解释：置信区间有95%的可能包含了真实的均数差异或者绝对的效应大小。如果区间包含0，那么就不能说存在着效应

4、。当有两个或者三个平均数，可以给每个平均数构造一个置信区间。多组别研究可以通过判断区间是否重叠来判断平均数是否存在差异。 假设检验假设检验比较两总体的平均值是否相同，或一个总体平均比较两总体的平均值是否相同，或一个总体平均数是否等于某个值的问题。数是否等于某个值的问题。比较两个样本的方差，或样本方差与总体方差的比较两个样本的方差，或样本方差与总体方差的一致性问题一致性问题。差异产生的原因，一是纯粹的由于实验误差引起差异产生的原因，一是纯粹的由于实验误差引起的，二是结果本身存在着实质性的差异，即有系的，二是结果本身存在着实质性的差异，即有系统误差存在。统误差存在。假设检验的基本思想和方法假设检验

5、的基本思想和方法小概率事件在一次抽样中，可以认为基本上不会小概率事件在一次抽样中，可以认为基本上不会发生的原理。把概率不超过发生的原理。把概率不超过5%的事件称为小概的事件称为小概率事件。率事件。原假设，记作原假设，记作H H0 0： 1 1= = 2 2备择假设，记作备择假设，记作H H1 1： 1 1 2 2选择统计量，选择统计量，t t 检验，检验，F F检验检验 和和 2 2检验检验假设检验的步骤假设检验的步骤（1 1）提出原假设和备择假设）提出原假设和备择假设（2 2）确定显著性水平）确定显著性水平 值值（3 3）选择和计算统计量）选择和计算统计量（4 4）统计推断）统计推断（5 5

6、） 0.05,0.05,差异无显著意义差异无显著意义 0.05,0.05,差异有显著意义差异有显著意义 0.01,0.01,差异有非常显著意义差异有非常显著意义统计统计 显著性检验与分析显著性检验与分析虚无假设检验：确定实验中组间差异是否比误差变异引起的差异大。虚无假设检验步骤： 1假设自变量没有效应 2假定虚无假设为真，就需要用概率论对实验结果的可能性做出估计。统计结果显著说明虚无假设为真的可能性很小。I类错误：虚无假设为真时，拒绝它的概率；类错误：虚无假设为假时，没有拒绝它的概率。 t t 检验检验 概念：通过计算概念：通过计算t t统计量进行差异显著性检验统计量进行差异显著性检验的方法称

7、为的方法称为t t检验。检验。应用条件：应用条件： 分布类型为正态分布分布类型为正态分布 方差齐性方差齐性应用范围：应用范围： 检验一组连续性资料是否来自均值已知的某总体。检验一组连续性资料是否来自均值已知的某总体。 配对设计资料或自身对照比较资料的配对设计资料或自身对照比较资料的t t检验。检验。 两个总体（样本）均值差异的两个总体（样本）均值差异的t t检验检验例例1.随机抽取某地区随机抽取某地区100名成年男子，测得其名成年男子，测得其脉搏（次脉搏（次/分）如下：分）如下：75 74 73 73 76 79 63 81 80 76 63 79 70 89 75 83 80 77 82 8

8、1 76 80 67 79 87 90 66 63 64 66 78 66 79 75 71 69 69 71 71 71 67 80 69 88 78 64 72 91 77 63 61 80 71 56 77 77 67 66 73 86 73 78 85 81 68 77 83 69 87 71 74 71 74 83 78 81 61 68 81 76 72 70 80 75 70 61 66 72 80 84 80 77 65 78 73 74 83 72 90 87，该地区，该地区成年男子脉搏的总均数是否不同于通常的成年男子脉搏的总均数是否不同于通常的72次？次？例例2.为比较两种

9、方法对乳酸饮料中脂肪含量测定结果是为比较两种方法对乳酸饮料中脂肪含量测定结果是否不同，某人随机抽取了否不同，某人随机抽取了10份乳酸饮料制品，分别用脂肪酸份乳酸饮料制品，分别用脂肪酸水解法和哥特里罗紫法测定其结果如表水解法和哥特里罗紫法测定其结果如表2所示。问两法测所示。问两法测定结果是否不同？定结果是否不同？ 表表2 2 两种方法对乳酸饮料中脂肪含量的测定结果两种方法对乳酸饮料中脂肪含量的测定结果(%)(%)编编号号 哥哥特特里里罗罗紫紫法法 脂脂肪肪酸酸水水解解法法 1 0.840 0.580 2 0.591 0.509 3 0.674 0.500 4 0.632 0.316 5 0.68

10、7 0.337 6 0.978 0.517 7 0.750 0.454 8 0.730 0.512 9 1.200 0.997 10 0.870 0.506 例例3.两组雌鼠，分别饲以高蛋白和低蛋白饲料，两组雌鼠，分别饲以高蛋白和低蛋白饲料，8周后纪录各鼠体重增加量（克）如下，问两周后纪录各鼠体重增加量（克）如下，问两组动物增重的均数差别是否显著？组动物增重的均数差别是否显著？ 高蛋白组高蛋白组 134 146 104 119 124 161 134 146 104 119 124 161 107 83107 83 113 129 97 123 113 129 97 123 低蛋白组低蛋白组

11、70 118 101 85 107 132 70 118 101 85 107 132 94 121 94 121 102 110 98 89 102 110 98 89卡方检验卡方检验概念：通过计算概念：通过计算2统计量进行差异显著性检验统计量进行差异显著性检验的方法称为的方法称为2检验。检验。应用范围：应用范围： 计数资料样本率或构成比之间差异显著性检验计数资料样本率或构成比之间差异显著性检验 实际数与理论数之间差异显著性检验实际数与理论数之间差异显著性检验 两因素间的相关性检验两因素间的相关性检验 频数分布的拟合优度检验频数分布的拟合优度检验K2表卡方检验表卡方检验例例4 某省观察三个地

12、区的花生黄曲霉毒素某省观察三个地区的花生黄曲霉毒素B1的情况，如下表所示，问三个地区花生黄曲霉的情况，如下表所示，问三个地区花生黄曲霉毒素毒素B1污染率有无差别污染率有无差别？ 地地 区区 未未污污染染 污污染染 合合计计 甲甲 6 23 29 乙乙 30 14 44 丙丙 8 3 11 合合 计计 44 40 84 表表5 三个地区的花生黄曲霉毒素三个地区的花生黄曲霉毒素B1污染情况污染情况RC表卡方检验表卡方检验例例5 3个民族的血型分布如下表，问它们的构个民族的血型分布如下表，问它们的构成比有无不同，或血型与民族有无关系？成比有无不同，或血型与民族有无关系？民民 族族 A B O AB

13、傣傣 族族 112 150 205 40 佤佤 族族 200 112 135 73 土土家家族族 362 219 310 69 合合 计计 674 481 650 182 表表6 3个民族的血型分布个民族的血型分布实验敏感性和统计效力实验敏感性和统计效力敏感性：当自变量存在效应时，实验能够探测出这种效应的程度。统计效力：研究者进行统计检验时，正确拒绝虚无假设的可能性。统计检验效力受到统计显著性水平、处理效应大小以及样本大小等因素的影响增加样本容量可提高统计效力重复测量设计比独立组设计更敏感并具有更高的统计效力。当统计结果不显著时，得出虚无假设为真的结论是错误的。统计效力统计效力统计效力=1减去

14、类错误的概率。即拒绝假的虚无假设的概率。样本容量与统计效力：Cohen(1988) ，30；76；464；较大的实验处理效应，中等的实验处理效应，较小的实验处理效应。统计效力分析：两独立组均值比较效力表两独立组均值比较效力表0.100.200.300.40 0.500.60 0.700.80 1.00100607101506081220060915250611300712350713400714500817600819801024统计显著性和理论及实际意义统计显著性和理论及实际意义研究结果对科学的重要性取决于研究变量的性质、研 究 本 身 的 可 信 性 以 及 效 应 大 小 等 因 素（A

15、belson, 1995)。处理效应在实践上的显著性也同样不仅仅取决于统计显著性，还包括研究的外部效度、效应大小以及与处理有关的各种因素。当统计效力足够强大时，效应值小也可能产生统计显著性。词汇研究的结果报告词汇研究的结果报告大学生词汇多项选择测验平均分数为45.58 ( S D = 1 0 . 4 6 ) ; 老 年 组 平 均 成 绩 为 6 4 . 0 4（SD=12.27）。在0.05显著性水平上差异显著，t (50)=5.85, p0.005。 在本研究中老年人的词汇量大于大学生。效应大小科恩d值为1.65。置信区间为12.11至24.81，有95%的可能性包含了总体平均差。拓展练习拓展练习一个研究者用实验来比较训练儿童阅读的两种教学方法。用两种方法教学后做测验，新方法的成绩好与旧方法的成绩。统计结果是t(120)=2.10,p=0.04（d=0.34)这个结果在统计上显著吗？实验中有多少个被试效应量d值在这个研究中说明了什么