在 R 中实现的配对 t 检验的研究论文

Posted 2023-03-12

【中文标题】在 R 中实现的配对 t 检验的研究论文

【英文标题】：Research paper for paired t-test implemented in R

【发布时间】：2013-09-22 21:11:42

【问题描述】：

我已经使用配对 t 检验来使用我的 R 数据验证假设。是否有任何与 R 中的 t 检验相关的研究文章？

如果有任何与R中t检验相关的文章，请告诉我。

【问题讨论】：

我觉得这个跟http://stats.stackexchange.com/关系比较大

【参考方案1】：

一般来说，查找引用的好地方是函数的文档。然而，在这种情况下，配对 t 检验非常基础，您可以简单地参考描述该检验的介绍性统计书籍。

【讨论】：

谢谢，我已经这么想了。但是，我是从 R 中使用它的。如果可以的话，最好引用 R 形式。

R 中的 t-test 只是 t-test 的标准实现，所以没有特别需要引用 R。我有时会在我的一篇论文中添加我在R. 但这更多是在致谢部分的评论。

我总是在我的方法部分声明（参考 citation() 要求）使用了特定的 R 版本。

【参考方案2】：

我同意 Paul 的观点，对于具有合并 SD（前测 SD 和后测 SD 的平均值）的配对 t 检验，您不一定需要引用。 然而，还有更复杂的方法，如原始分数标准化或更改分数标准化，例如由metafor 包实现。

所以对于它的价值，这里有一些相关的参考资料。

Morris, Scott B. 2008。“从 Pretest-Posttest-Control Group Designs 估计效果大小。”组织研究方法 11 (2): 364-86。 Davis, John M. 1993。“涉及配对比较的实验”18 (3): 271–79。

Fritz、Catherine O.、Peter E. Morris 和 Jennifer J. Richler。 2012.“影响大小估计：当前使用、计算和解释。”实验心理学杂志：一般 141（1）：2-18。 https://doi.org/10.1037/a0024338.

湖人队，丹尼尔。 2013.“计算和报告效应大小以促进累积科学：t 检验和 ANOVA 的实用入门。”心理学前沿 4（11 月）：1-12。 https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00863.

莫里斯、斯科特 B. 和理查德 P. DeShon。 2002.“将 Meta 分析中的效应量估计与重复测量和独立组设计相结合。”心理学方法 7（1）：105-25。 https://doi.org/10.1037/1082-989X.7.1.105.

奥布莱恩、费格尔和丹尼斯·库西诺。 2015.“在典型软件包中表示主题内设计中的误差线”。心理学的定量方法11（2）：126-126。 https://doi.org/10.20982/tqmp.11.2.p126.

库西诺，丹尼斯。 2005.“主题内设计中的置信区间：Loftus 和 Masson 方法的更简单解决方案”。心理学定量方法教程1（1）：42-45。