行为科学统计第8章

Posted 2020-08-24 structure

行为科学统计 Statistics for the Behavioral Sciences

第三部分啦～平均数与平均数差异的推论

平均数与平均数差异的推论，总共有八章，都是统计方法啊～每种方法都使用了 样本平均数作为对总体平均数作出推论的基础。

也就是样本平均数 是否可以推论到总体平均数的 各种方法啦～ 

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第8章 假设检验

• 引言：到底是偶然的，还是真正的存在差异？这就是推论性统计，假设检验的目的之一了。
• 你读一下这段话｀
• 假设检验，帮助研究者区别数据中真实和随机的模式。在研究中，目的是判断结果是否显示了两个变量之间存在真是的关系，或者这种关系只是由偶然的随记波动造成的。～

• 8.1 假设检验的逻辑
  • 　　研究者通常不可能或无法观察总体中的每个个体研究者。
  • 假设检验是一种统计方法，它使用样本数据数据评估关于总体参数的假设。
  • 讲了四个经典的步骤啦｀一个一个来...
  • 1??虚无假设（H0）：处理没有效应 H₀： u₀ = u_{1    也叫零假设  。。。。另外与之相对的叫 备择假设H1，即表示普通总体存在改变，差异或相关。}
  • 2??设定判定标准
  • 3??收集数据并计算样本统计量
  • 4??作出判定
•   8.2 假设检验的不确定性以及误差
• 第一类误差： 实际上没有效应，但是数据将指示你拒绝虚无假设，暗示你有效应。  你可知道第一类误差的概率就是a的概率呢。。因为显著性水平a就是为这个而生出来的哦。。。＝ ＝
• 只要研究者拒绝虚无假设，就有第一类误差的风险。 同理，只要研究者不能拒绝虚无假设，就有第二类误差的风险。。。
• 第二类误差：就是跟第一类相反的这么简单啊。。。就是真的有显著性效应，但是数据没有检测出来。。。。。。。。。。。。。。。。居然就是这么简单。。。
• •  
  • 这样子说。。。看一下这个表格其实就挺简单的了～

  • 		真实情况
    		没有效应 Ho是正确时	效应存在，Ho是错误时
    实验者的结论	拒绝Ho	第一类错误	结论正确
    	接受Ho	结论正确d	第二类错误

    • •  
• 8.3 假设检验的例子 
• 在统计检验中，显著结果意味着虚无假设被拒绝～!!!...spss是用p值，然而我们平常计算是用z分数。。
• 嗯嗯，其实懂了背后的统计学原理，跑spss的时候才不会晕得像颗白菜...
• z分数假设检验的假设...有三个前提条件，要注意哦~..分别是   随记样本，独立观察， 处理不会改变a值..这个最后这个指的是，我们假定未知总体的标准差（处理后）与处理前的总体是相同的。。我也不懂这个是什么意思......最后一个是正态样本分布
• 8.4 方向性（单尾）假设检验
  • 　　意思就是一开始的假设是带有期望的，是希望增加还是减少效应呢？我们并不知道...所以
  • 突然想起...我以前总是羡慕B区二综前边那栋宿舍的同学可以随时去二综看书...其实，我住了三舍3年，穿过操场就是图书馆....＝ ＝难道这不是一样的效果嘛，心情不好，可以回去洗澡，然后再走回来看书..不过，还是没有二综前边那个宿舍那么近。。。总归，看书就好啦～以后还是希望能看书啦～
  • 这就是为什么方向性检验一般被称为单尾检验～！
  • 方向性检验与一般的假设检验的区别在于第一步与第二步...其他相同～
  • 当第一次的分析结果是使用双尾检验不能得到显著结果时，你永远不应再使用单尾检验作为补救，试图得出研究的显著结果。～

 

• 8.5 关于假设检验：测量效应大小
• 科恩d值=平均数差／标准差...............起码知道科恩d值！！
• ..........此书220页，有科恩d值评估效应的大小。。
• 8.6 统计效能
• 测量统计检验的效能...
• 有点感觉统计效能是检验能正确地拒绝错误的虚无假设的概率，即效能是检验能够识别真正存在的处理效应的概率～...
• 如果你评论是为了让别人回复你...或者期待别人回复你...不如不回复..呢...难得不是嘛..
• 效能说白了不就是查有没有效果嘛..
• 三个因素影响效能的大小：
  • 　　a水平增加，效能将增加。
  • 　　单尾检验的效能比双尾检验的效能大。
  • 　　大的样本的效能比小的样本的效能大。

 

天哪...这一章终于看完了..........天哪！～～

 

＊总结 写在前边吧，不复盘没有进步的噢

• 最重要的...一个...跟后边有千丝万缕的一个公式和词汇～
• z＝M-u/a_{M    换成中文         z＝样本平均数－假设的总体平均数/标准误            这个假设的...这个词太关键了，其实是从第一步假设得来的！！～～}
• 然后这个补充才是神补刀！    z分数检验很少被用于实际研究中， z分数检验的问题就是它需要知道总体的标准差！～，而这个信息通常是未知的！所以才会有了后边千千万万的统计方法～...
• 时间过得很快的，不去补充和实践，就很难去追赶知识了...

 

 

2016年3月17日 星期四 开始推论性统计啦～－继续加油啰??／实际整理于2016/12/18..2016年就快过了，这可是神奇的一年呢～英国脱欧，川普变总统。。我也能进研究院，学生生涯快要没了...这一切的一切，都在向前走，唯有..我们继续保持学习及整理的心态不能断了，锻炼身体及爱护家人的行动不能停下来...

 

最近恋上爱自习～继续啦～