行为科学统计第13-15章

行为科学统计 Statistics for the Behavioral Sciences

人生很累，现在不累，以后更累啦～

现在先把基础打好...打到牢固的时候，开始好好的进阶学习...这本书，看了一遍了，现在整理到博客园里...统计基础巩固好，为后续的数据分析进阶进行铺垫..

这就是现在复盘的目的啦～完结了参数估计。。。现在看方差分析，看包含两组或两组以上数据的实验而设计的方差分析。

现在这个是方差分析啦，为什么不用t检验了，因为现在有三个了，或者三组数据，t分数只能测三组！

第13章方差分析

引言：ANOVA方差分析回来假设检验，不再是参数估计，还是继续着t检验之后，继续方差分析。
注意注意注意，这一章讲的是独立测量的方差分析！！！这一章讲的是独立测量方差分析。。。
13.1 概述
- 　　用于评估两个或者多个处理（总体）的平均数的差异。
- 通常来说，t检验局限于比较两个处理的情况。而ANOVA可以有多个水平比较
- 与t检验比较 t＝样本平均数间的差异／偶然（误差）引起俄期望差异而对于方差分析，检验统计量被称为F分数＝样本间的方差（差异）／偶然（误差）引起的期望方差
- 360页讲了为什么一定要方差分析，因为，如果一直用t检验来不断的检验数据呢，做的检验越多，遇到第一类误差的可能性就越大！～
- 方差分析的优点就是可以一次性分析很多个，而不是当t检验的时候来遇到三组水平分析3次，这样增加了遇到第一类误差的概率。
- 看一下这句话：
13.2 方差分析的逻辑

　　方差分析的核心就是分析处理间方差与处理内方差内部的总的变异性。。。。
ANOVA是一种统计方法，可以比较两个或多个处理条件的方差差异。。。这句话对吗？错！！！！尽管在计算中，ANOVA是用了方差，但是检验的目的是评估处理间平均数的差异。。。
F＝处理间方差／处理内方差＝（处理效应＋偶然引起的差异）／偶然引起的差异
计算过程看得我头疼。。抓住核心就行啦～...... ......

13.3 ANOVA的符号和公式
13.4 F分布所有可能的F值

有两个特点　　首先一般都是正值，另外是F值集中在1.00附近。

13.5 ANOVA中假设检验和效应大小的例子
- 　　专业期刊中报告方差分析的结果平均数和标准差如表1所示，方差分析的结果显示出差异显著， F（3，16）＝8.33， p<0.05，被解释的方差的百分比r²=。。。
- 这里又解释了MS_内
- 和合并方差
13.6 事后比较简单来说就是找出具体的差异是哪两个
- 　　实验a水平是一系列分别的假设检验累积而成的第一类误差的总概率。一般来说，实验a水平大于每个个别检验的a值。
- 这里讲了Dunn检验和Tukey真实显著差异检验和Scheffe检验。。。。。
- 看这里的时候看得wtf...这是在讲什么。。。主要知道目的就行了，就是比较真正引起差异的是哪两个。。。
13.7 ANOVA与t检验之间的关系
- 　　t分数与F分数之间最基本的关系可以用 F ＝ t²
- 独立测量ANOVA的假设同样有3个
  - 每个样本内的观察必须是独立
  - 样本源自的总体必须是正态的
  - 样本源自的总体的方差必须是相等的（方差齐性） Hartley检验可以用来检验方差齐性。

总结

不总结就没有进步的哦。总结还是很重要的。。

最后一点总结很重要啊，

当方差分析的结论是拒绝零假设，并且包含两个以上的处理条件时，继续分析的事后比较时必需的。例如， Tukey真实显著差异检验或Scheffe检验。这一类检验的目的是确认到底哪些处理显著不同，哪些不是显著不同。！！！！！

SPSS 点击步骤 Analyze－Compare Means --- Independent-Samples T Test. .. . .

第14章重复测量方差分析

引言：ANOVA方差分析，上一章是独立测量方差分析，这一章是重复测量方差分析要注意注意注意。

　　有点晕，这里的逻辑，非常晕。。。这一章的逻辑非常晕！｀～～！其实也是几乎没看了，显得比较晕，如果看得仔细的话，还是挺好的。毕业论文。。我们两个都毕业了，但是我们的爱情才开始。。

14.2 检验重复测量ANOVA的假设
- 以前看不懂的现在也是看不懂啊。。。但是先留着别看了。。。还是比较重要的～... ... ... ... 能看懂就看懂最好啰～不要去频繁询问一个正在找工作的同学
- 测量重复测量ANOVA的效应大小同样还是哪个r^{2 ＝}
- 同样也有重复测量的后继检验同样的跟上边一样，都是用Tukey检验啰。。。
- 今天看书，图书馆对面的女生跟我一样，看电脑的时候把头靠近屏幕靠得很近。。微微皱着眉头。。＝＝
- 同样的，重复测量ANOVA的假定也是需要三个
  - 　　每个处理条件里观察必须是独立的
  - 每个护理内的总体分布必须是正态分布
  - 每个处理的总体分布的方差应该是大体相当的。。 Hartley检验还记得吗。。
14.3 重复测量设计的优点
- 　　历史总是惊人的相似啦～～～
- 我看到这里页是不怎么想看啦～～～
- 毕竟看了一个下午了。。。烧了了一个下午的脑子。。。
14.4 个体差异和处理效应的一致性
- 　　重复测量设计的主要优点是它把个体差异从F分数的分母中消除掉了。
总结
- 　　反正这一章我看得好晕啊。。＝＝
- spss --- analyze ---general linear model--- repeated-mmeasures..
第15章双因素方差分析（独立测量）
- 引言：ANOVA方差分析，这一章讲双因素方差分析，其实还是要把原理给讲明白了，才是最好的。。然后spss就清楚得多了！～
- 15.2 主效应与交互作用
  - 　　一个因素的不同水平之间的平均数差异被称为这个因素的主效应。
  - 交互作用
  - 主效应的存在与交互作用是完全独立的～～
- 15.3 符号与公式
  - 　　越来越水了。。。都不看过程了。。
  - 如何在专业期刊中报告双因素ANVOA 450页
    - 　　每种处理条件下的平均数和标准差如表1所示。双因素方差分析的结果显示任务难度的主效应显著，F（1，24）＝24.00，p<0.01， r²＝0.50;唤起水平的主效应页显著，F（2，24）＝6.00，p<0.01，r2 =0.33.。。。难度与唤起的交互作用显著，F（2，24）＝6.00，p<0.01，r2=0.33.
    - 就这样报告啦～
- 15.4 解释双因素ANOVA的结果
- 15.5 双因素ANOVA的假设
  - 　　同样是那三个条件啰～知道不～独立，正态，方差齐性。Hartley检验！！！！
总结！
- 　　每次都是要复盘的，复盘很重要的～！！～
- 其实这章已经看得不是很懂啦～总结也是看得晕呼呼的～
- SPSS analyze－－general linear model --- Univariant !!! 这里有一些些模糊～不确定哦～～

到这里，总结完了第三部分。。。明天得先做研究。。。然后周五再看第四部分相关与非参检验～～～！！

其实总结来说～ ...总结来说，对于方差分析，F值的概念还是要懂的～..整体来说，方差分析的逻辑非常不清楚～..搞不来..没有静下来心思去理解和理解而已..

posted on 2016-12-20 22:07 班扬-317顶级数据师阅读(148) 评论(0) 编辑收藏举报

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