统计功效和效应值(重要内容)
3.《R语言》考试大纲

《R语言》考试大纲一、课程简介《R语言》是现今最受欢迎的数据分析和可视化平台之一。
它是统计领域广泛使用的S 语言的一个分支,可以认为R是S语言的一种实现。
而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。
R语言是自由的开源软件,并同时提供 Windows、Mac OS X 和 Linux 系统的版本。
本课程中,在介绍R语言的基本操作和基本数据处理方法之后,我们着重讲授通过R语言解决回归、方差分析、功效分析、重抽样与自助法、广义线性模型、主成分分析和因子分析、时间序列、聚类分析、以及分类的方法。
这些内容都是统计学的重要组成部分。
通过本课程的学习,能使学生掌握以R语言为工具处理各种统计工作中的实际问题的能力,并为一些后续课程的学习及统计学各领域的实践工作提供必要的保证,同时对于培养学生的计算机操作能力、编程能力有着重要的作用。
二、考查目标考查学生对《R语言》理论基础知识掌握的情况及分析解决某些实际问题的能力。
通过考试,选拔出具有较好统计学功底的学生来攻读我校统计学专业的硕士研究生,以使录取的研究生具有较扎实与系统的进一步学习统计学专业知识及从事有关统计科研工作所需的《R 语言》能力。
三、考试内容及要求第一章回归(一)考核知识点1、拟合线性模型2、评价模型适用性3、解释模型的意义(二)考核要求1、深刻理解各项内容,熟练掌握线性模型的拟合及其评价方法。
2、能够应用本章的知识,通过R语言进行与回归问题相关的计算并解决相关的实际问题。
第二章方差分析1、R中基本的实验设计建模2、拟合并解释方差分析模型3、检验模型假设(二)考核要求1、深刻理解各项内容,熟练掌握方差分析模型的拟合、解释及其检验的方法。
2、能够应用本章的知识,通过R语言进行与方差分析问题相关的计算并解决相关的实际问题。
第三章功效分析(一)考核知识点1、判断所需样本量2、计算效应值3、评价统计功效(二)考核要求1、深刻理解各项内容,熟练掌握效应值的计算方法以及统计功效的评价方法。
统计功效和效应值(重要内容)

统计功效与效应大小华中师范大学心理学院刘华山一、统计功效(检验功效,效力,Power)统计功效指某检验能够正确地拒绝一个错误的虚无假设的能力。
用1-β表示。
或说:当总体实际上存在差异,应该拒绝虚无假设时,正确地拒绝虚无假设的概率,或不犯β错误的概率。
在实验设计中,统计功效反映了假设检验能够正确侦查到真实的处理效应的能力。
统计功效的大小取决于四个条件:1.两总体差异。
2.显著性标准α。
显著性标准α越大,则β错误越小,从而统计功效1-β越大。
3.检验的方向:当两总体差异一定,对于同样的显著性标准α,单侧检验比双侧检验的统计功效要大。
4.样本容量。
样本容量越大,样本平均数分布的标准误越小,分布曲线越瘦削,统计功效越大。
二、效应量(Effect Size,ES )效应量,反映处理效应大小的度量。
其实,两样本平均数的差异就是一个效应量。
效应量表示两个总体分布的重叠程度。
ES越大,表示两总体重叠的程度越小,效应越明显。
三、效应量检验的功能1.效应量有助于我们判断统计上显著差异是否有实际的意义。
2.有些效应量,如相关系数,点二列相关系数的平方,,可以反映自变量解释因变量变异的百分比。
3.在同一个实验中,如果有几个自变量,可以根据效应量大小对自变量的重要性排序。
4.原分析的基础。
在元分析中,将各个不同的相关研究进行概括分析的基础便是各个不同研究的效应量。
5.效果量的计算还为改进研究设计、提高检验能力提供了根据。
APA出版手册第五版要求报告差异检验结果时一般要报告SE值。
四、效应量和统计功效前述检验功效与两总体差异(或说处理效应大小)、样本容量、显著性水平、检验的方向性四个因素有关。
而两总体差异大小、两样本分布的重叠恰恰是与效应量有关的概念。
可见,效应量和统计功效有关。
统计功效受效应量的制约。
在检验方向、样本容量、显著性水平固定的条件下,效应量与检验功效有对应关系。
见下表。
【独立样本】表在0.05水平下假设检验的功效样本容量效应大小0.2 0.5 0.8单尾10 0.11 0.29 0.5320 0.15 0.46 0.8030 0.19 0.61 0.9240 0.22 0.72 0.9750 0.26 0.80 0.99100 0.41 0.97 1.00双尾10 0.07 0.18 0.3920 0.09 0.33 0.6930 0.12 0.47 0.8640 0.14 0.60 0.9450 0.17 0.70 0.94100 0.29 0.94 1.00五、独立样本t检验的效应大小例?在大学一年级新生中选取10名双性化学生和20名非双性化学生,对他们施测自尊量表。
医学研究中的样本大小与统计功效分析
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医学研究中的样本大小与统计功效分析在医学研究中,样本大小和统计功效分析是非常重要的一部分。
样本大小的确定可以保证研究的可靠性和有效性,而统计功效分析可以评估研究的结果是否具有统计学意义。
本文将探讨样本大小和统计功效分析在医学研究中的作用和方法。
一、样本大小的确定1. 为什么样本大小的确定很重要?样本大小是指参与研究的样本数量。
在医学研究中,样本大小的确定至关重要,因为样本大小的不合理选择可能会导致研究结果不准确或不具有统计学意义。
如果样本过小,研究的结论可能不具备广泛适用性,而样本过大则可能浪费资源和时间。
2. 如何确定样本大小?样本大小的确定需要考虑多个因素,包括研究的目的、研究设计、预期的效应大小、显著水平、统计功效等。
一般而言,样本大小的计算需要借助统计学的方法来进行。
样本大小计算的具体方法依赖于研究设计和所使用的统计分析方法。
例如,在比较两组治疗方法的有效性时,可以采用假设检验的方法来确定样本大小。
根据设定的显著水平、统计效应和显著性检验的类型,可以使用统计软件或公式计算出所需的样本大小。
二、统计功效分析1. 统计功效的概念统计功效是指在样本大小确定的前提下,在一定显著水平下检验到真实效应的概率。
简单来说,统计功效反映了研究的敏感性,即能够准确地识别出真实的效应。
2. 统计功效的计算统计功效的计算也需要根据研究设计和所使用的统计方法来进行。
通常可以使用统计软件或公式进行计算。
以比较两组治疗方法的有效性为例,假设采用t检验,可以根据显著水平、样本大小和预期的效应大小计算出统计功效。
较高的统计功效通常需要较大的样本大小和较大的效应大小。
3. 统计功效分析的作用统计功效分析在医学研究中具有重要的作用。
首先,通过统计功效分析,研究者可以预先确定所需的样本大小,以保证研究结果的准确性和可靠性。
其次,统计功效分析可以评估研究是否具有足够的统计学力量,从而支持或否定研究假设。
最后,统计功效分析还可以帮助研究者优化研究设计,提高研究的效率和可靠性。
心理学研究中的效应大小与统计功效的计算
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心理学研究中的效应大小与统计功效的计算在心理学研究中,效应大小和统计功效是两个重要的概念。
效应大小是指研究中变量之间的差异程度,而统计功效则是指研究者能够检测到真实效应的概率。
正确计算和解释这两个概念对于心理学研究的可靠性和有效性至关重要。
一、效应大小在心理学研究中,效应大小是用来度量研究中的变量之间差异的指标。
常见的效应大小度量包括标准化效应大小(Cohen's d)、相关系数(r)和特征值(Eta-square)等。
1. 标准化效应大小(Cohen's d)标准化效应大小通常用于比较不同研究之间的结果。
标准化效应大小的计算需要知道两组数据的均值和标准差。
根据Cohen提出的分类标准,通常认为0.2为小效应、0.5为中等效应、0.8为大效应。
2. 相关系数(r)相关系数是用来衡量两个变量之间相关性强弱的度量。
相关系数的取值范围在-1到1之间,绝对值越接近1表示相关性越强。
3. 特征值(Eta-square)特征值是在方差分析(ANOVA)中用来度量组间变异与总变异之比例的指标。
特征值的取值范围在0到1之间,数值越大表示组间变异占总变异的比例越大,效应大小越大。
二、统计功效统计功效是指在给定样本大小和显著水平的条件下,可以检测到真实效应的概率。
统计功效与假阳性错误(Type I error)和假阴性错误(Type II error)相关。
统计功效的计算需要确定显著水平、样本大小、真实效应大小和统计方法。
一般来说,如果统计功效较高,表示研究中可以较容易地检测到真实效应。
通常认为统计功效大于0.80时为较好的功效,小于0.50时为较差的功效。
三、计算与解释要正确计算效应大小和统计功效,需要根据具体研究设计和所使用的统计方法选择合适的计算公式。
这些公式可以在心理学研究中的统计书籍、统计软件或在线统计工具中找到。
解释效应大小和统计功效时应注意,效应大小并不代表研究的现实意义,而只是一种数值度量。
临床试验中的样本规模与统计功效分析
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临床试验中的样本规模与统计功效分析临床试验是评估医疗干预效果的重要手段,它对疾病的诊断、治疗以及药物疗效等提供了科学可靠的依据。
在进行临床试验时,合理的样本规模与统计功效分析是保证试验结果准确性和可信度的关键因素。
本文将就临床试验中的样本规模与统计功效分析进行探讨。
一、样本规模的确定在临床试验中,样本规模的确定是非常重要的。
样本规模过小会导致试验结果不具有代表性和可信度,无法反映真实的干预效果;而样本规模过大则可能浪费资源和时间。
为了确定合理的样本规模,我们可以借助统计学方法中的样本量估计。
样本量估计一般考虑以下几个方面的因素:显著性水平、功效、预期效应大小、样本数据的变异性等。
其中,显著性水平(α)是指犯第一类错误的概率,通常取0.05;功效(1- β)则是检测到真实差异的概率,通常取0.8。
预期效应大小与样本数据的变异性是根据先前的研究经验或类似研究得到的数据来估计的。
以一个双盲、随机对照的临床试验为例,我们假设预期观察到的效应大小为25%,样本的标准差为10%,显著性水平为0.05,功效为0.8。
通过统计软件进行样本量估计,可以得到每组样本所需的最小人数。
在实际应用时,可以依据制定的参数进行适当的调整,以获得合理的样本规模。
二、统计功效分析样本规模确定之后,我们需要进行统计功效分析。
统计功效(statistical power)是指在给定的样本规模和显著性水平下,检验达到显著差异的能力。
它反映了试验的灵敏度,即试验能够检测到真实差异的概率。
在进行统计功效分析时,需要计算试验的统计效应量,即模拟出可能观察到的效应大小分布,并计算出该效应大小在统计检验下的显著性水平。
利用这些结果,可以计算出试验的统计功效。
通常,达到0.8的统计功效被认为是合理的,即能够检测到真实差异的概率较高。
如果统计功效较低,则可能需要增加样本规模或改变试验设计,以提高试验的灵敏度。
三、样本规模与统计功效的关系样本规模与统计功效之间存在着一定的关系。
效应量 effect size-概述说明以及解释

效应量effect size-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述效应量(effect size)是指在统计学中用于衡量一个变量或处理之间的差异或关联程度的指标。
它旨在提供一个客观的度量,用于评估研究结果的实际意义和实际效果的大小。
在研究中,我们常常关注是否存在某种效应,而效应量则帮助我们了解这种效应的大小。
效应量的概念源于对统计假设检验的批评。
传统的假设检验主要关注样本之间的差异是否是由于抽样误差引起的。
然而,在实际研究中,我们往往更感兴趣的是变量之间的差异或关联程度的实际意义。
因此,效应量的引入为我们提供了一种更直观、更实用的方法来描述变量之间的关系。
效应量的计算方法因具体研究设计不同而有所差异。
常见的效应量指标包括标准化的平均差异(如Cohen's d)、相关系数(如Pearson相关系数)、风险比(如Odds Ratio)等。
这些指标根据研究设计的不同而有不同的计算方式,但它们的目的都是提供一个对效应大小的度量。
在本文中,我们将探讨不同效应量指标的应用及其计算方法,并深入分析效应量在研究中的重要性。
同时,我们将讨论效应量对研究的启示,以及如何使用效应量来提高研究的可靠性和可解释性。
通过深入理解和应用效应量,我们可以更准确地评估研究结果的实际意义,同时为进一步的研究提供更有价值的启示。
总之,效应量作为衡量变量之间差异或关联程度的指标,在统计学和研究方法学中扮演着重要的角色。
它不仅能够提供一种客观的度量来评估研究结果的实际意义,还能够为研究者提供宝贵的启示和指导。
在接下来的章节中,我们将进一步探讨效应量的计算方法及其在研究中的应用。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将按照以下结构进行分析和讨论效应量的概念、计算方法以及其在研究中的重要性和启示。
具体而言,本文将分为三个部分:第一部分为引言。
首先,我们将概述效应量的定义和背景,并介绍本文的结构。
其次,我们明确本文的目的和意义。
第二部分为正文。
统计功效和效应值

统计功效和效应值统计功效(Statistical Power)是指研究中发现真实显著差异的可能性。
它可能因许多因素而变化,包括研究设计、样本大小、效应值以及显著性水平。
因此,研究人员需要在研究前计算统计功效以确保他们的研究具有足够的能力以发现显著差异。
本文将探讨统计功效和效应值的相关内容。
1. 什么是统计功效?统计功效是指在研究中发现真实显著差异的可能性。
在统计学中,我们使用假设检验来测试研究假设的真实性。
当我们进行假设检验时,我们基于一个样本来推断总体参数的值。
结果可能有偏差,因为我们仅仅基于一个样本来估计总体参数。
统计功效是我们在执行假设检验时正确地拒绝虚假假设的可能性。
2. 什么是效应值?效应值(Effect Size)指两个总体特征(例如平均值或比例)之间的差异。
它是研究中最基本的概念之一,因为它描述了自变量对因变量的影响大小。
当我们研究两种治疗方法的效果时,我们可能会发现一个治疗方法明显优于另一个治疗方法。
在这种情况下,我们会称之为大的效应值。
当两种治疗方法的效果非常相似时,我们称之为小的效应值。
3. 统计功效和效应值之间的关系统计功效和效应值之间存在着密切的关系。
一般来说,当我们拥有更大的效应值时,我们的研究更容易发现真实显著差异,这意味着我们的统计功效会更高。
反之,当我们效应值较小时,我们的研究需要更大的样本量才能发现真实显著差异,这意味着我们的统计功效更低。
4. 如何计算统计功效和效应值?计算统计功效和效应值需要使用一些统计工具。
我们通常使用可用的统计软件包来计算这些值。
计算统计功效时,我们需要考虑到研究设计、样本大小、显著性水平和效应值。
计算效应值时,我们可以使用许多不同的统计量,其中包括Pearson相关系数,标准化平均差异等。
5. 统计功效和效应值对研究设计的影响统计功效和效应值对研究设计的影响是十分重要的。
如果我们没有足够的统计功效,我们就无法发现真实显著差异,这意味着我们的结论可能是错误的。
统计学中的统计功效与假阳性率

统计学中的统计功效与假阳性率统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在进行统计推断时,我们常常关心两个重要的概念:统计功效和假阳性率。
本文将对统计学中的这两个概念进行详细介绍,并讨论它们在实际应用中的重要性。
统计功效(Statistical Power)统计功效是指在给定显著水平下,能够拒绝原假设的能力。
原假设通常指两个事件无关,无差异或无效果的假设。
统计功效的大小与多个因素相关,包括样本容量、效应大小、显著水平和统计测试的选择等。
在研究中,我们通常希望研究能够具备足够的统计功效,以便能够在有意义的范围内发现研究结果的差异。
较高的统计功效意味着我们有更大的概率拒绝原假设,从而得出正确的结论。
然而,很多实际研究中,由于资源限制或者其他因素,研究可能只能达到较低的统计功效,这将增加接受原假设而忽略真实差异的风险。
假阳性率(Type I Error Rate)假阳性率也称作α错误率,是指在原假设为真的情况下,拒绝原假设的错误概率。
在统计推断中,我们通常将拒绝原假设作为对真实差异的发现,但实际上,这个差异可能是由于随机变化而产生的。
因此,假阳性率是我们错误地认为存在差异的概率。
在统计学中,常见的假阳性率是显著水平(Significance Level),通常用α表示。
显著水平是一个预先设定的阈值,该值决定了我们是否要拒绝原假设。
一般而言,常见的显著水平为0.05,这意味着我们要求在5%的显著水平下才能拒绝原假设。
然而,选择不同的显著水平会对统计推断的结果产生影响,较高的显著水平会增加假阳性的风险,而较低的显著水平则可能导致错过真实差异。
统计功效与假阳性率的平衡统计学中,统计功效与假阳性率之间存在着一种平衡关系,也称为功效假设率权衡。
提高统计功效往往会降低假阳性率,而降低统计功效则会增加假阳性率的风险。
在实际研究中,我们需要根据具体情况来权衡统计功效和假阳性率。
如果我们对于发现差异非常敏感,我们需要选择较高的统计功效,以降低假阳性率。
四种干预措施样本量计算

四种干预措施样本量计算样本量计算是实验设计中非常重要的一部分,可以帮助研究者确定所需的样本量大小,以达到统计推断的目的。
对于干预措施研究,有四种常见的干预措施样本量计算方法,分别是:假设检验样本量计算、效应量样本量计算、准确度样本量计算和非劣效性样本量计算。
一、假设检验样本量计算方法:假设检验是常用的统计方法之一,用于判断两个样本之间是否存在显著差异。
在干预措施研究中,我们常常关注的是两组之间干预效果的差异,假设检验样本量计算可以帮助确定满足研究需求的样本量大小。
该方法需要确定研究中的显著性水平(通常为0.05或0.01)、效应量大小(通常为中等效应大小)和统计功效(通常为80%)。
根据这些参数,可以利用统计软件进行样本量计算,得到所需的样本量大小。
二、效应量样本量计算方法:效应量是指两个样本之间差异的大小,是评估干预效果的重要指标之一、在干预措施研究中,我们常常关注的是干预效果的大小,效应量样本量计算可以帮助确定满足研究需求的样本量大小。
该方法需要确定研究中的显著性水平(通常为0.05或0.01)、效应量大小(通常为研究中所期望的效应量大小)和统计功效(通常为80%)。
根据这些参数,可以利用统计软件进行样本量计算,得到所需的样本量大小。
三、准确度样本量计算方法:准确度是评估研究结果精确性的指标,对于一些研究来说,我们可能更关注结果的准确度,而非差异的大小。
准确度样本量计算可以帮助确定满足研究需求的样本量大小。
该方法需要确定研究中的显著性水平(通常为0.05或0.01)、置信水平(通常为95%或99%)和结果的准确度(通常为结果的置信区间宽度)。
根据这些参数,可以利用统计软件进行样本量计算,得到所需的样本量大小。
四、非劣效性样本量计算方法:非劣效性是评估新干预措施是否不劣于常规干预措施的指标,对于一些新的干预措施研究来说,我们可能更关注新干预措施的非劣效性。
非劣效性样本量计算可以帮助确定满足研究需求的样本量大小。
统计功效和效应值(讲稿1)

统计功效与效应量华中师范大学心理学院刘华山一、统计功效(检验功效,效力,Power)统计功效指某检验能够正确地拒绝一个错误的虚无假设的能力。
用1-β表示。
或说:当总体实际上存在差异(备择假设H1为真),应该拒绝虚无假设时,正确地拒绝虚无假设的概率,或不犯β错误的概率。
它表示某个检验探查出实际存在的差异,正确拒绝虚无假设的能力。
在实验设计中,统计功效反映了假设检验能够正确侦查到真实的处理效应的能力。
◆单总体检验◆α错误的解释◆β错误的解释◆统计功效1-β◆决定统计功效的条件统计功效的大小取决于四个条件:1.两总体差异。
当两总体实有差异越大,或处理效应越大,则假设检验的统计功效越大;(在α错误概率不变的情况下,1-β变大)2.显著性标准α:也称显著性水平,是一个特定的值,一个决策标准。
通过p与α的决策比较,作出统计决策。
而当假设H0是真实的时候,观察到的差异完全是由随机误差所致的概率称为观察概率p。
显著性标准α越大,则β错误越小,从而统计功效1-β越大;反之,α变小,1-β变小3.检验的方向:当两总体差异一定,对于同样的显著性标准α,单侧检验比双侧检验的统计功效要大。
4.样本容量。
样本容量越大,样本平均数分布的标准误越小,分布曲线越瘦削,统计功效越大。
二、效应量 (效应大小,Effect Size,ES )效应量,反映处理效应大小的度量。
效应量表示两个总体分布的重叠程度。
ES越大,表示两总体重叠的程度越小,效应越明显。
其实,两样本平均数的差异本身就是一个效应量。
由计算出的ES大小,可由专门的表格中查出两样本分布的重叠的百分比。
故效应量经常用两总体重叠的程度为指标,重叠的部分百分比越大,效应量越小。
或以两个样本不重叠的程度为指标,不重叠的部分百分比越大,效应量越大。
三、效应量检验的功能1.效应量有助于我们判断统计上显著差异是否有实际的意义已有统计显著性检验的条件下,检验效应大小的必要性:统计显著性与实际显著性的区别:差异的统计显著性、相关的统计显著性只是告诉你在特定的条件下,这差异、这相关系数是存在的、并不是完全由抽样误差造成的,但并不意味着这差异有实际意义。
(完整版)统计功效和效应值(重要内容)
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统计功效与效应大小华中师范大学心理学院刘华山一、统计功效(检验功效,效力,Power)统计功效指某检验能够正确地拒绝一个错误的虚无假设的能力。
用1-β表示。
或说:当总体实际上存在差异,应该拒绝虚无假设时,正确地拒绝虚无假设的概率,或不犯β错误的概率。
在实验设计中,统计功效反映了假设检验能够正确侦查到真实的处理效应的能力。
统计功效的大小取决于四个条件:1.两总体差异。
2.显著性标准α。
显著性标准α越大,则β错误越小,从而统计功效1-β越大。
3.检验的方向:当两总体差异一定,对于同样的显著性标准α,单侧检验比双侧检验的统计功效要大。
4.样本容量。
样本容量越大,样本平均数分布的标准误越小,分布曲线越瘦削,统计功效越大。
二、效应量 (Effect Size,ES )效应量,反映处理效应大小的度量。
其实,两样本平均数的差异就是一个效应量。
效应量表示两个总体分布的重叠程度。
ES越大,表示两总体重叠的程度越小,效应越明显。
三、效应量检验的功能1.效应量有助于我们判断统计上显著差异是否有实际的意义。
2.有些效应量,如相关系数,点二列相关系数的平方r pb2,η2,可以反映自变量解释因变量变异的百分比。
3.在同一个实验中,如果有几个自变量,可以根据效应量大小对自变量的重要性排序。
4.原分析的基础。
在元分析中,将各个不同的相关研究进行概括分析的基础便是各个不同研究的效应量。
5. 效果量的计算还为改进研究设计、 提高检验能力提供了根据。
APA 出版手册第五版要求报告差异检验结果时一般要报告SE 值。
四、效应量和统计功效前述检验功效与两总体差异(或说处理效应大小)、样本容量、显著性水平、检验的方向性四个因素有关。
而两总体差异大小、两样本分布的重叠恰恰是与效应量有关的概念。
可见,效应量和统计功效有关。
统计功效受效应量的制约。
在检验方向、样本容量、显著性水平固定的条件下,效应量与检验功效有对应关系。
见下表。
【独立样本】表 在0.05水平下假设检验的功效样本容量效应大小0.2 0.5 0.8 单尾 10 0.11 0.29 0.53 20 0.15 0.46 0.80 30 0.19 0.61 0.92 40 0.22 0.72 0.97 50 0.26 0.80 0.99 100 0.41 0.97 1.00 双尾 10 0.07 0.18 0.39 20 0.09 0.33 0.69 30 0.12 0.47 0.86 40 0.14 0.60 0.94 50 0.17 0.70 0.94 1000.290.941.00五、独立样本t 检验的效应大小.1,1除d s Cohen'.122112121221——,其中以两样本自由度之和本离差平方和之和即两样算术平方根,合成方差是两个样本合成方差的,而—n df n df df df ss ss S S S X X p p P==++==例?在大学一年级新生中选取10名双性化学生和20名非双性化学生,对他们施测自尊量表。
临床研究设计时统计学方面 效应指标

临床研究设计时统计学方面效应指标在临床研究设计的过程中,统计学方面的效应指标是为了评估研究结果中的差异或影响的重要度。
这些效应指标可以帮助研究者确定结果的显著性和实际可应用性。
本文将介绍常用的临床研究设计中的统计学效应指标,包括p值、置信区间、效应量等。
首先,p值是统计学中一种常见的效应指标。
p值表示根据样本数据得出的统计结果在零假设成立的情况下观察到的概率。
一般来说,如果p值小于0.05,则认为结果是显著的,也就是说,观察到的差异或影响很可能不是由于随机误差引起的。
然而,p值只是一种二元判断标准,无法量化差异的大小或重要性。
为了更好地了解差异的重要性,研究者通常会使用置信区间。
置信区间是一个范围,用于评估参数的真实值的可能性。
一般来说,置信区间越窄,说明对参数真实值的估计越精确。
例如,如果一项研究的置信区间为95%,则意味着我们有95%的把握认为真实值位于该区间内。
与p值不同,置信区间提供了参数估计的范围,帮助研究者更好地理解差异的大小。
此外,效应量也是一种常见的统计学效应指标。
效应量是用于衡量两个或多个组别之间差异大小的指标。
常见的效应量指标包括Cohen's d、相对风险(RR)和绝对危险(AR)。
Cohen's d是一种衡量两组均值差异的标准化指标,它将差异的大小以标准差的形式表示。
相对风险(RR)是比较两组发生某一事件的风险的比例。
绝对危险(AR)是指某一事件在两组之间的绝对差异。
效应量的选择要根据具体研究的背景和研究者的目标来确定。
最后,还有一些其他的统计学效应指标,如功效、生存曲线、敏感度和特异度等。
功效是指在特定差异或效应下研究能够发现显著结果的概率。
生存曲线用于分析生存数据,反映不同因素对生存时间的影响。
敏感度和特异度是用于评估诊断试验准确性的指标,敏感度衡量正例被正确识别的能力,而特异度衡量负例被正确识别的能力。
综上所述,临床研究设计中的统计学效应指标起到了评估差异或影响重要性的作用。
临床研究设计时统计学方面 效应指标
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临床研究设计时统计学方面效应指标在临床研究中,统计学方面的效应指标是评估治疗或干预措施对目标变量的影响的关键指标。
效应指标是一个量化的测量,可以衡量两个或多个组别之间差异的大小,或者测量一个变量的变化程度。
在研究设计时,选择合适的效应指标对于正确解读研究结果至关重要。
常见的临床研究效应指标包括差异的均值(Mean difference)、相对风险(Relative risk)、奇比(Odds ratio)、危险比(Hazard ratio)和相关系数(Correlation coefficient)等。
下面将对几个常用的效应指标进行介绍:1.均值差异(Mean difference):均值差异是比较两个或多个组别平均值之间的差异。
对于连续变量,可以使用方差分析(ANOVA)或t检验来计算均值差异。
均值差异常用来衡量干预措施对于连续变量的治疗效果。
2.相对风险(Relative risk):相对风险是比较两个组别在某种特定事件发生的相对概率。
相对风险常用于比较两组人群在罹患疾病或发生不良事件的风险差异。
相对风险可以通过计算发病率或事件发生率的比值来获得。
3.奇比(Odds ratio):奇比是比较两个组别中存在某种因素的机会比例。
奇比常用于病例对照研究,用于评估某种因素对于疾病发生的影响。
奇比可以通过计算两组人群中患病和非患病个体人数的比值来获得。
4.危险比(Hazard ratio):危险比是用于生存分析的效应指标,用于比较两个组别的生存曲线。
危险比反映了两个组别中发生事件的风险差异。
危险比可以通过使用Cox比例风险模型进行估计。
5.相关系数(Correlation coefficient):相关系数是衡量两个变量之间关系强度的指标。
相关系数可以是正的、负的或无关,取值范围从-1到1。
相关系数常用于评估两个连续变量之间的相关性。
在选择合适的效应指标时,需要根据研究目的、研究设计和数据类型进行综合考虑。
心理学研究效应大小统计功效计算解读

心理学研究效应大小统计功效计算解读在心理学研究中,效应大小和统计功效计算是非常重要的概念。
它们不仅有助于我们更准确地理解研究结果,还能为后续的研究设计提供有力的指导。
接下来,让我们一起深入探讨一下这两个关键概念。
首先,什么是效应大小呢?简单来说,效应大小就是衡量两个或多个组之间差异程度的一个指标。
比如说,我们想研究一种新的教学方法是否能提高学生的学习成绩,那么成绩提高的幅度就是效应大小。
效应大小可以帮助我们判断这种差异是微不足道的,还是具有实际意义的。
常见的效应大小指标有很多种,比如 Cohen's d、r 等。
Cohen's d 通常用于比较两组的均值差异,而 r 则用于衡量两个变量之间的相关性。
以 Cohen's d 为例,如果 d = 02 被认为是小效应,05 是中等效应,08 及以上则是大效应。
这就像是我们用尺子去测量差异的大小,不同的数值范围代表着不同程度的差异。
那么为什么要关注效应大小呢?想象一下,如果我们只看统计检验的结果(比如 p 值),得出了“有显著差异”的结论,但却不知道这个差异到底有多大,这对于实际应用和理论发展的帮助是有限的。
效应大小能够让我们更直观地了解研究结果的实际意义。
比如,一种药物可能在统计上显著地降低了血压,但如果降低的幅度非常小,可能在临床上就不具有太大的价值。
接下来,我们谈谈统计功效。
统计功效可以理解为当实际存在差异时,我们能够正确地检测到这种差异的概率。
比如说,如果一种新的治疗方法确实有效,但由于我们的研究设计或者样本量等原因,没有检测到这个效果,这就是统计功效不足。
统计功效受到多个因素的影响,其中最重要的两个因素是效应大小和样本量。
效应大小越大,越容易检测到差异,统计功效也就越高;样本量越大,数据的稳定性和代表性就越好,同样能提高统计功效。
举个例子,如果我们想研究一种心理疗法对抑郁症患者症状的改善效果,假设这种疗法确实能带来中等程度的改善(效应大小为 05),如果我们的样本量很小,比如只有 10 个患者,那么很可能因为样本的随机性和不稳定性,导致我们无法检测到这个真实的效果。
临床研究设计时统计学方面 效应指标

临床研究设计时统计学方面效应指标在临床研究设计中,统计学方面的效应指标是衡量研究结果的重要指标之一。
效应指标表示研究中所观察到的变量之间的关系或差异的大小。
通过使用有效的效应指标,研究人员可以评估一种干预措施的效果、比较不同干预措施之间的差异,或者评估某个因素对结果的影响。
在许多临床研究中,关注的效应指标通常是两组之间的均值差异或一组中期望值的变化。
研究人员会收集数据并使用统计方法来计算这些差异和变化的大小。
常见的统计学效应指标包括风险比(risk ratio)、风险差异(risk difference)、绝对风险减少(absolute risk reduction)、相对风险减少(relative risk reduction)等。
风险比是一种常见的效应指标,用于比较两组之间事件发生的相对频率。
它是将两组之间的发生率相除得到的。
比如,假设一项研究中比较了两种药物治疗心脏病的效果。
研究结果显示,在接受药物A 治疗的组中,有10%的病人发生了不良事件,而在接受药物B治疗的组中,只有5%的病人发生了不良事件。
那么,风险比就是0.1/0.05=2,表示接受药物A治疗的病人发生不良事件的相对频率是接受药物B治疗的病人的两倍。
风险差异是另一种常见的效应指标,它用于比较两组之间事件发生的绝对差异。
它是将两组之间的发生率相减得到的。
使用之前提到的例子,风险差异就是0.1-0.05=0.05,表示接受药物A治疗的病人发生不良事件的绝对频率比接受药物B治疗的病人高5%。
绝对风险减少是衡量一种干预措施对某种事件发生率的影响的指标。
它是将干预组的事件发生率减去对照组的事件发生率得到的。
相对风险减少是一种表达绝对风险减少的相对比例。
它是将绝对风险减少除以对照组的事件发生率得到的。
这两种效应指标在临床研究中非常常见,用于评估某种干预措施对疾病风险的影响。
除了上述指标之外,还有许多其他的效应指标可用于不同类型的研究。
例如,在研究治疗效果时,常用的效应指标包括治疗成功率、生存率、生存时间等。
医学研究中的样本量计算与统计功效分析

医学研究中的样本量计算与统计功效分析在医学研究中,样本量计算和统计功效分析是非常重要的工具,用于确定研究所需的合适样本大小,以及评估研究结果的可靠性和统计显著性。
本文将介绍样本量计算和统计功效分析的基本概念和方法,并讨论其在医学研究中的实际应用。
一、样本量计算的基本概念和方法样本量计算是通过一定的统计方法和假设,计算出进行研究所需的样本数量。
样本量的大小直接影响着研究结果的可靠性和推广性。
一个合适的样本大小可以提高研究的统计功效(即发现真实效应的能力)和结果的精确性。
样本量计算需要考虑以下几个方面:效应大小、显著水平、统计功效和研究设计。
首先,研究者需要确定研究所关注的效应大小,即希望在研究中检测到的最小重要效应。
其次,显著水平是指接受拒绝零假设的临界点,通常选择0.05或0.01。
统计功效是指研究者希望在给定的效应大小和显著水平下,能够发现真实效应的概率。
最后,研究设计是指研究的类型和组织方式,如交叉设计、随机对照试验等。
样本量计算的方法主要有统计功效分析和参数估计。
统计功效分析通常基于给定效应大小和显著水平,计算出相应的样本量,以确保达到一定的统计功效。
参数估计则是根据样本均值和标准差的估计值,计算出达到一定的显著水平所需的样本量。
二、统计功效分析的应用统计功效分析常用于计划医学实验和研究,用于确定研究是否具备足够的统计力量来检测感兴趣的效应。
下面以临床试验为例,介绍统计功效分析的应用。
临床试验是评估药物疗效和安全性的重要手段,往往需要估计样本量以保证试验的统计功效。
假设某药物治疗一种特定疾病的效应大小为30%,希望以显著水平为0.05和统计功效为0.8进行试验。
通过统计功效分析计算,可以得到这个试验所需的样本量为100。
这意味着,为了保证试验具备足够的统计功效,至少需要100名患者参与试验。
除了临床试验,统计功效分析也可以应用于其他类型的医学研究,如流行病学调查、队列研究等。
在这些研究中,研究者可以通过统计功效分析来确定所需的样本大小,以保证研究结果的可靠性和泛化能力。
心理学研究中的效应大小与统计功效的计算

心理学研究中的效应大小与统计功效的计算效应大小与统计功效的计算在心理学研究中扮演着重要角色。
本文旨在介绍和解释这两个概念,以及它们在心理学研究中的应用。
同时,我们将讨论如何计算效应大小和统计功效,以及如何解释它们的结果。
一、效应大小的定义和计算效应大小是指研究结果中的差异或相关性的大小。
它用于衡量处理组和对照组之间的差异,或变量之间的关系强度。
在心理学研究中,我们常常关注的效应大小指标有Cohen's d、r和eta-squared等。
Cohen's d是表示两组均值差异的效应大小指标,它可以衡量两个群体之间的平均差异有多大。
其计算公式为:d = (M1 - M2) / SD,其中M1和M2分别代表两组均值,SD为标准差。
通常情况下,Cohen's d的值小于0.2表示效应较小,0.2-0.5表示效应中等,大于0.5表示效应较大。
r是指代两个变量之间关系强度的效应大小指标,其取值范围为-1到1。
r的绝对值越大,表示两个变量间的关系越强。
一般认为,r的绝对值小于0.3表示关系弱,0.3-0.5表示关系中等,大于0.5表示关系较强。
eta-squared是指代变量之间方差解释能力的效应大小指标,其取值范围为0到1。
eta-squared的值越大,表示自变量对因变量的解释能力越强。
一般认为,eta-squared的值小于0.01表示效应较小,0.01-0.06表示效应中等,大于0.06表示效应较大。
二、统计功效的定义和计算统计功效是指在给定显著性水平下拒绝原假设的能力。
它可以衡量在样本容量固定的情况下,检验是否具有足够的敏感性来检测到效应大小。
统计功效可以通过计算1-β得到,其中β表示犯第二类错误的概率。
统计功效的计算包括确定所需的样本容量、显著性水平、效应大小和统计检验的类型等因素。
常见的计算统计功效的方法有通过软件进行模拟研究、使用统计功效分析软件和计算公式法等。
三、效应大小与统计功效的应用在心理学研究中,效应大小和统计功效是评估研究结果的重要指标。
心理学研究效应大小统计功效计算分析
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心理学研究效应大小统计功效计算分析关键信息项:1、研究目的和问题陈述2、效应大小的定义和计算方法3、统计功效的概念和影响因素4、样本量的确定方法5、数据分析方法和工具6、结果解释和报告要求7、质量控制和验证措施8、责任和义务的划分9、保密条款10、协议的有效期和变更条件11 研究目的和问题陈述111 明确本次心理学研究的具体目的和拟解决的核心问题。
112 详细描述研究问题的背景和重要性,以及其在心理学领域中的理论和实践意义。
12 效应大小的定义和计算方法121 准确定义适用于本研究的效应大小的概念和度量标准。
122 详细说明所采用的计算效应大小的具体方法和公式。
123 举例说明如何在实际数据中应用该计算方法。
13 统计功效的概念和影响因素131 清晰阐述统计功效的含义及其在研究中的重要性。
132 分析影响统计功效的各种因素,如样本量、效应大小、显著性水平等。
133 解释如何通过调整这些因素来提高统计功效。
14 样本量的确定方法141 介绍确定样本量的基本原则和依据。
142 描述使用的具体样本量计算方法或工具,并说明其合理性。
143 考虑可能的限制和不确定性对样本量确定的影响。
15 数据分析方法和工具151 明确将采用的数据分析方法,包括描述性统计、推断性统计等。
152 列出所使用的统计软件或工具,并说明其版本和相关设置。
153 阐述对数据预处理和清理的步骤和方法。
16 结果解释和报告要求161 规定如何对分析结果进行合理的解释和推断。
162 明确结果报告的格式和内容要求,包括图表的使用规范。
163 强调对结果的局限性和不确定性的说明。
17 质量控制和验证措施171 描述为确保数据质量和分析准确性所采取的质量控制措施。
172 说明对分析结果进行验证和重复性检验的方法和流程。
18 责任和义务的划分181 明确各方在研究设计、数据收集、分析和报告等方面的责任和义务。
182 规定在出现问题或争议时的解决途径和责任承担方式。
统计功效和效应值(学生用)
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统计功效与效应大小华中师范大学心理学院刘华山一、统计功效(检验功效,效力,Power)统计功效指某检验能够正确地拒绝一个错误的虚无假设的能力。
用1-β表示。
或说:当总体实际上存在差异,应该拒绝虚无假设时,正确地拒绝虚无假设的概率,或不犯β错误的概率。
它表示某个检验探查出实际存在的差异,正确拒绝虚无假设的能力。
在实验设计中,统计功效反映了假设检验能够正确侦查到真实的处理效应的能力。
统计功效的大小取决于四个条件:1.两总体差异。
当两总体实有差异越大,或处理效应越大,则假设检验的统计功效越大;2.显著性标准α。
显著性标准α越大,则β错误越小,从而统计功效1-β越大;反之,α变小,1-β变小3.检验的方向:当两总体差异一定,对于同样的显著性标准α,单侧检验比双侧检验的统计功效要大。
4.样本容量。
样本容量越大,样本平均数分布的标准误越小,分布曲线越瘦削,统计功效越大。
二、效应量 (效应大小,Effect Size,ES )效应量,反映处理效应大小的度量。
其实,两样本平均数的差异就是一个效应量。
效应量表示两个总体分布的重叠程度。
ES越大,表示两总体重叠的程度越小,效应越明显。
由计算出的ES大小,可由专门的表格中查出两样本分布的重叠的百分比。
故效应量经常用两总体重叠的程度为指标,重叠的部分百分比越大,效应量越小。
或以两个样本不重叠的程度为指标,不重叠的部分百分比越大,效应量越大。
三、效应量检验的功能1.效应量有助于我们判断统计上显著差异是否有实际的意义效应量检验,也就是要检验自变量作用的大小。
它不同于差异显著性的检验。
统计显著性与实际显著性的区别:差异的统计显著性、相关的统计显著性只是告诉你在特定的条件下,这差异、这相关系数是存在的、并不是完全由抽样误差造成的,但并不意味着这差异有实际意义。
大样本比较容易获得统计显著性的结果,但这并不意味着差异是有意义的。
2.有些效应量,主要是有相关意义的效应量,如相关系数,点二列相关系数的平方r pb2,η2,可以反映自变量解释因变量变异的百分比。
统计功效和效应值(学生用)
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统计功效与效应大小华中师范大学心理学院刘华山一、统计功效(检验功效,效力,Power)统计功效指某检验能够正确地拒绝一个错误的虚无假设的能力。
用1-β表示。
或说:当总体实际上存在差异,应该拒绝虚无假设时,正确地拒绝虚无假设的概率,或不犯β错误的概率。
它表示某个检验探查出实际存在的差异,正确拒绝虚无假设的能力。
在实验设计中,统计功效反映了假设检验能够正确侦查到真实的处理效应的能力。
统计功效的大小取决于四个条件:1.两总体差异。
当两总体实有差异越大,或处理效应越大,则假设检验的统计功效越大;2.显着性标准α。
显着性标准α越大,则β错误越小,从而统计功效1-β越大;反之,α变小,1-β变小3.检验的方向:当两总体差异一定,对于同样的显着性标准α,单侧检验比双侧检验的统计功效要大。
4.样本容量。
样本容量越大,样本平均数分布的标准误越小,分布曲线越瘦削,统计功效越大。
二、效应量 (效应大小,Effect Size,ES )效应量,反映处理效应大小的度量。
其实,两样本平均数的差异就是一个效应量。
效应量表示两个总体分布的重叠程度。
ES越大,表示两总体重叠的程度越小,效应越明显。
由计算出的ES大小,可由专门的表格中查出两样本分布的重叠的百分比。
故效应量经常用两总体重叠的程度为指标,重叠的部分百分比越大,效应量越小。
或以两个样本不重叠的程度为指标,不重叠的部分百分比越大,效应量越大。
三、效应量检验的功能1.效应量有助于我们判断统计上显着差异是否有实际的意义效应量检验,也就是要检验自变量作用的大小。
它不同于差异显着性的检验。
统计显着性与实际显着性的区别:差异的统计显着性、相关的统计显着性只是告诉你在特定的条件下,这差异、这相关系数是存在的、并不是完全由抽样误差造成的,但并不意味着这差异有实际意义。
大样本比较容易获得统计显着性的结果,但这并不意味着差异是有意义的。
2.有些效应量,主要是有相关意义的效应量,如相关系数,点二列相关系数的平方,,可以反映自变量解释因变量变异的百分比。
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统计功效与效应大小华中师范大学心理学院刘华山一、统计功效(检验功效,效力,Power)统计功效指某检验能够正确地拒绝一个错误的虚无假设的能力。
用1-β表示。
或说:当总体实际上存在差异,应该拒绝虚无假设时,正确地拒绝虚无假设的概率,或不犯β错误的概率。
在实验设计中,统计功效反映了假设检验能够正确侦查到真实的处理效应的能力。
统计功效的大小取决于四个条件:1.两总体差异。
2.显著性标准α。
显著性标准α越大,则β错误越小,从而统计功效1-β越大。
3.检验的方向:当两总体差异一定,对于同样的显著性标准α,单侧检验比双侧检验的统计功效要大。
4.样本容量。
样本容量越大,样本平均数分布的标准误越小,分布曲线越瘦削,统计功效越大。
二、效应量 (Effect Size,ES )效应量,反映处理效应大小的度量。
其实,两样本平均数的差异就是一个效应量。
效应量表示两个总体分布的重叠程度。
ES越大,表示两总体重叠的程度越小,效应越明显。
三、效应量检验的功能1.效应量有助于我们判断统计上显著差异是否有实际的意义。
2.有些效应量,如相关系数,点二列相关系数的平方r pb2,η2,可以反映自变量解释因变量变异的百分比。
3.在同一个实验中,如果有几个自变量,可以根据效应量大小对自变量的重要性排序。
4.原分析的基础。
在元分析中,将各个不同的相关研究进行概括分析的基础便是各个不同研究的效应量。
5. 效果量的计算还为改进研究设计、 提高检验能力提供了根据。
APA 出版手册第五版要求报告差异检验结果时一般要报告SE 值。
四、效应量和统计功效前述检验功效与两总体差异(或说处理效应大小)、样本容量、显著性水平、检验的方向性四个因素有关。
而两总体差异大小、两样本分布的重叠恰恰是与效应量有关的概念。
可见,效应量和统计功效有关。
统计功效受效应量的制约。
在检验方向、样本容量、显著性水平固定的条件下,效应量与检验功效有对应关系。
见下表。
【独立样本】表 在0.05水平下假设检验的功效样本容量效应大小0.2 0.5 0.8 单尾 10 0.11 0.29 0.53 20 0.15 0.46 0.80 30 0.19 0.61 0.92 40 0.22 0.72 0.97 50 0.26 0.80 0.99 100 0.41 0.97 1.00 双尾 10 0.07 0.18 0.39 20 0.09 0.33 0.69 30 0.12 0.47 0.86 40 0.14 0.60 0.94 50 0.17 0.70 0.94 1000.290.941.00五、独立样本t 检验的效应大小.1,1除d s Cohen'.122112121221——,其中以两样本自由度之和本离差平方和之和即两样算术平方根,合成方差是两个样本合成方差的,而—n df n df df df ss ss S S S X X p p P==++==例?在大学一年级新生中选取10名双性化学生和20名非双性化学生,对他们施测自尊量表。
10名双性化学生得分的平均数为,251=X 离差平方和SS 1=670;20名非双性化学生得分的平均数为,182=X 离差平方和SS 2=1010。
问两组平均数有无差异?(设α=0.01)所以无显著差异。
--本例中,763.233.231825)28(201.021=<===t SE X X t而效应量%48.490060182521叠部分有查表可知两样本分布重--,.S X X ES p ===这说明由双性化与非双性化造成的差异还是较大的。
2.Cohen's d ⑴指标12222121SS M M d +-=的方差21样本、S S 的平均数21样本、MM 222121,,--(2)指标2t -t 检验值 df -t 检验自由度 Cohen(1988)定义d 效应大小标准(解释) d=0.2 小 d=0.5 中 d=0.8 大 3.Glass’ estimator g ˊ221S X X g -=' 1X 为处理组的平均数,2X 为对照组平均数,2S 为对照组标准差。
()2121n n df n n t d +=4.Hedges' ĝ(1)指标1 ĝ(2)指标2 gwithinMS X X g 21-=分母根号内为两独立样本方差分析中的误差均方。
5. 当对两独立组平均数之差进行检验时,也可用点二列相关系数的平方r pb 2作为效果量的指标。
不过r pb 2也可用作相关样本的效应量的指标。
其标准为:r pb 2=0. 010 (效果小) ;r pb 2=0. 059 ( 效果中);r pb 2=0. 138 (效果大)。
r pb 2的计算公式为:r pb 2=t 2t 2+df用作独立样本时,df =n 1+n 2−2;用作相关样本时,df =n −1。
6.对于两独立样本的平均数差异的检验,也可以对之作方差分析,用输出的η2作效应量。
六、相关样本t 检验的效应量差。
是成对数据差值的标准均数,是成对数据的差值的平D DS D S DES ,.1=2.两相关样本的效应量 指标公式本公式与前述两独立样本t 检验的效应量公式。
即Cohen's d 指标13.点二列相关系数的平方r pb 2(同前)七、2χ检验的效应量()()()()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+-⨯-+-+--=9431211ˆ212122221121n n n n S n S n XX g ()222S S M M CECE d +-=(一)2χ检验的效应量1. Φ系数类别变量的相关系数Φ系数也代表了效应大小。
Φ系数(Φ相关系数)的计算公式是(适用于两列二分变量间的相关):N=Φ2χ2.Cramer’s φ]11min[m in m in2--其中,C R =df df ×N =Φ, χ显然Φ系数是Cramer’s φ的特例。
后者就是Cramer 系数,或称克拉默系数V .(二)效应大小的判定标准当df min =1时,Φ=0.10表示低的效应;Φ=0.30表示中等的效应;Φ=0.50表示高的效应;当df min =2时,Φ=0.07表示低的效应;Φ=0.21表示中等的效应;Φ=0.35表示高的效应;当df min =3时,Φ=0.06表示低的效应;Φ=0.17表示中等的效应;Φ=0.29表示高的效应.。
当自由度越高时,效应量判定标准越低。
八、方差分析中的效应量 (一)含义方差分析中的效应量用以测量处理效应(主效应、交互效应、线性比较等)与自变量关系程度的指标,它们可以被看作是自变量与处理效应之间的相关系数,它的平方可以解释为因变量总变异中各种效应的解释比例。
(二)方差分析常用的四种效应量①Eta squared ②partial Eta squared③omega squared ④the Intraclass correlation ρΙ΄η2和ηp 2是对样本中自变量和因变量关联程度的估计,是一个描述统计量;而ω2和跨级相关ρI 是总体自变量与因变量关联程度的度量,是一个参数。
每一个η2都有一个对应的ω2。
在一般情况下只要计算η2就足够了。
(三)四种效应量的计算2η的计算① 义Eta squared is the proportion of the total variance that is attributed to an effect.It is calculated as the ratio of the effect variance (SS effect ) to the total variance 。
②公式2.偏2η的计算公式:某一效应的偏2η等于该效应的平方和除以该效应平方和与误差平方和的和所得的商。
ηp 2=SS effectSS error3. ω2 的计算ω2=SS effect −df effect ×MS errorMS error +SS total4.跨级相关(Intraclass correlation )I ρ的计算2η2p η2ω2effect totalSSSSη=①内涵The intraclass is correlation an estimate of the degree of association between the independent variable and the dependent variable in the population for a random effects model.②公式九、η2的应用η2可以在两独立样本的t 检验、单因素方差分析、多因素方差分析、秩和检验、克-瓦氏H 检验、单因素多相关组弗里德曼卡方检验中作为效应量指标使用。
(一)η2用作两独立样本的t 检验中的效应量 (二)η2用作单因素方差分析中的效应量 (三)η2用作两因素方差分析中的效应量 (四)η2用作秩和检验中的效应量 先选定一组,算出其等级和ΣR 。
根据下式算出期望等级和ΣR exp ΣR exp =n 1(N+1)2, 其中应是n 1为所选组的人数,N 是总人数。
根据下式算出Z 值Z =ΣR −ΣR √n 1n 2(N +1)12再根据Z 求出η2η2=Z 2N −1(五)η2用作单因素多独立组克-瓦氏H 检验( Kruskai- Wallis H test)中的效应量先求出检验统计量H,然后运用下列公式根据H 求出η2。
H =12N(N +1)∑R i 2n iki −3(N +1)MSdf MS MS MS erroreffecteffecterroreffect I⨯ρ+-=η2=HN −1本例中H=4.94η2=H N −1= 4.9418−1=0.29(六)η2用作单因素多相关组弗里德曼卡方检验中的效应量 先求出χ2值,再依据下公式求出η2η2=χ2NK −1十一、逻辑斯蒂回归的效应量Odds ratio (比值比,发生比之比,简写OR ))p p )p (p OR 221111--=适于二个变量均是二分变量的情况,它也是逻辑斯蒂回归的效应量。
比值比的单位与Cohen’d 不一样,因此同样的取值不是等价的。
十二、相关系数的效应量相关系数的效应量指标,就是相关系数本身。
皮尔逊积差相关系数r 及点二列相关系数这是用得应用最为广泛的效应量之一。
根据Cohen 的规定(1988,1992),0.10~0.29是小的效应;0.30~0.49是中等效应;等于或大于0.50是大的效应量。
另一个刻划两变量间关系强度大小的是确定系数。
十三、效应量大小的标准计算出效应量后,如何解释、评价效应量的大小呢?评价的标准是什么?有以下几种方法。