(心理学研究方法)10第十章-独立和相关样本t检验

(心理学研究方法)10第十章-独立和相关样本t检验练习1独立样本t检验独立样本t检验分析结果检验方差是否齐性，计算结果是P<0.05,表明方差非齐性，因此用第二行分析结果（自由度进行校正）何时运用独立样本t检验适用条件：当有两个样本时，两样本是独立的（因变量是等距/等比数据）。两总体正态（样本平均数的差值才符合正态）方差齐性（当方差不齐时，需要对自由度进行校正）1、当样本量每组大于30，可以不用理会数据是什么分布，可以用t分布。2、当样本量每组小于30，对样本数据进行explore，如果近似正态的话，间接代表了总体也具有正态性特征。如果不符合正态的话，那么不能用t分布。这种情况可能需要替换极端值或数据转换，转换为正态分布。exploreexplore数据探索的结果1、实验组和对照组对疼痛词汇的得分均不符合正态，2、且每组的样本量没有超过30所以，两组数据没有符合总体正态的特征。因此，不能用独立样本t检验来处理数据。练习2练习2——数据转换尝试log转换（Y+1），以及平方根转换（Y+0.5）分别对转换后的数据进行分析是否符合正态Log转换后的数据分布实验组和对照组的正态性检验的P<0.05，不符合正态分布实验组和对照组的直方图不符合左右对称和中间高耸，因此不符合正态分布Log转换后的数据分布实验组和对照组的数据远离对角线分布，因此不符合正态分布。平方根转换实验组和对照组的直方图不符合左右对称和中间高耸，因此不符合正态分布练习2——数据转换的结论数据经过转换后也不符合正态分布。所以，也不能用转换后的数据进行t检验。解决方法：需要使用非参数检验——秩和检验的方法（以后再讲如何操作）。练习3思考题这是一个学生毕业论文的数据，得出的t值和P值，你看出有什么错误了吗？1、数据的自由度是相同的，所以同一个t分布。T值越大，P值就越小。所以数据出错。2、t=-0.065，p=0.051，p是错误的。当t分布趋近于正态分布时，z值1.96（接近于2），才能产生显著性。Z分布t分布本章内容独立和相关样本t检验独立样本t检验置信区间效应大小研究的实际意义与统计意义相关样本t检验前提步骤置信区间效应大小独立样本t检验——示例实验目的：比较大学生组和老年组的词汇量是否有差别？例子：比较不同年龄段词汇量是否有差异大学生组：59、31、47、43、54、42、38、44、48、57、42、48、30、41、59、23、62、27、53、51、39、38、50、58、56、45老年组：70、59、68、68、57、66、78、78、64、43、53、83、74、69、59、44、73、65、32、60、54、64、82、62、62、78

数据分析的步骤数据分析的三步骤输入错误极端值数据正态分布是否数据转换集中趋势离散趋势相关样本t检验

公式t=(拔x1-拔x2)/sD/根号n

相关样本t检验适用条件当有两个样本时，两样本是相关的（因变量是等距/等比数据）。总体正态。相关样本t检验-示例实验目的：共有30个被试，同时对疼痛词汇和中性词汇进行唤醒度评分，疼痛词汇和中性词汇是否有差别。相关样本t检验Spss中数据的排列方式：按被试排列，每个被试的结果成对排列Spss中数据的分析方法：analyze-comparemeans-pairedsamplettest判断是否正态相关样本t检验相关样本t检验结果数据描述两变量的相关程度95%置信区间t值，自由度和p值样本差值的标准差：可用于计算效应大小效应大小D=均值差/差值的标准差=2.836/1.006=2.82非常大的效应见练习1-体重数据实验目的：比较被试在的减肥锻炼前后，甘油三酯的量是否有差异（tg0与tg4）？体重是否有改变（wgt0与wgt4）？方法学：被试有16名，参加了4个月的减肥训练统计：1、用哪种分析方法？2、把统计分析结果用文字表示。并计算效应量。根据统计检验的p值、置信区间和效应量，你觉得这项减肥有实际意义吗？详细说明理由。见练习2-减肥训练数据实验目的：比较被试在的减肥锻炼前后，体重是否有改变（wgt0与wgt4）？方法学：训练组16人，对照组16人。训练组参加了4个月的减肥训练，对照组没有参加训练。统计：1、用哪种统计分析方法？2、把统计分析结果用文字表示。根据统计检验的p值、置信区间，你觉得这项减肥训练能帮助降低体重吗？3、假如你根据已有的资料认为，这项训练肯定具有减肥功能，但是你的结果却不支持这样的结论。于是，你认为，可能实验设计上出现了问题。你觉得可以对实验设计做哪些改进，以增加出现统计显著性的可能性？练习3假定一个抑郁疗法研究的结果如下（实验组和对照组的数据符合正态分布）：实验组（接受新疗法治疗）抑郁量表得分平均值=24，标准差=4.5，N1=5；对照组平均值=30，标准差=9.4，N2=15；问题：1、用哪种统计分析方法，判断抑郁新疗法是否有效？2、手算：计算t值，置信区间和效应量大小。了解数据用箱形图判断是否有错误值和极端值老年组的数据有一个异常值，但还没有达到极端值的程度。所以，数据没有错误值和极端值了解数据用explore峰度、偏度、直方图、正态性检验、Q-Q图判断数据是否符合正态分布方差是否齐性综合以上结果发现，学生组和老年组的数据都符合正态分布。判断方差是否齐性方差齐性结果的P>0.05，显示学生组和老年组数据方差齐性。概括数据集中趋势离散趋势对集中趋势和离散趋势进行文字描述：大学生组的词汇回忆的均值是45.58（SD=10.46），老年组的词汇回忆测均值是64.04（SD=12.27）。适用条件：当有两个样本时，两样本是独立的（因变量是等距/等比数据）。两总体正态（样本平均数的差值才符合正态）方差齐性（当方差不齐时，需要对自由度进行校正）判断研究是否符合独立样本t检验以上三个适用条件都满足，因此该研究适合使用独立样本t检验进行统计分析检验方差齐性，计算结果是P=0.694，p>0.05,表明方差齐性，因此用第一行分析结果。t（50）=-5.84,P<0.0005,表明大学生组的词汇量显著小于老年组。置信区间大学生组的词汇量显著小于老年组，但究竟少多少呢？此时需要计算总体均数差值的置信区间。95%的置信区间为12.11-24.81。(置信区间的含义：有95%的把握认为，大学生的词汇量比老年人少12.11-24.81个词汇)用置信区间证实数据所揭示的意义对于独立样本t检验，如果置信区间包含0，说明两样本没有显著差异。如果不包含0，说明两样本存在显著差异。置信区间的用途95%的置信区间为12.11-24.81。效应大小t值的大小与样本量有关只要样本量足够大的话，t值都能达到显著。效应大小所以，如果不考虑样本量的话，自变量究竟能够产生多大的作用呢？可以用效应大小来表示，delta可以用sp来估计。公式：对于两组的数据而言：小效应：0.2中等效应：0.6大效应：0.8统计显著与实际意义1、统计的显著性是用于证明自变量是否有效果。但是不是唯一的判断标准，更重要还是依赖好的实验设计。即使统计出现显著，也不能证明研究很有意义。如果研究设计得很差，即使出现显著，并不能说明自变量有效，有可能是混淆变量的作用。2、统计显著不能脱离脱离现实独立地解释所以，需要综合p值、置信区间和效应大小，分析结果的实际意义。药物的减肥作用减肥药物组（n1