行为科学统计第9-11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～现在继续t分布～..

最近恋上了自习哦！

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第9章 t分数：由于总体方差未知，所以z分数转为t分数!!!这就是上一篇为什么要续集到这里，层层递进的哦。

• 引言：用了一个实验引出话题，被其他动物盯着看是很讨厌的。。   调查者并没有关于总体的标准差。。。！～
• 9.1 t分数——代替z分数的一种方法
  • 简单来说，就是用样本的方差来代替总体的方差，算出估计标准误。。。。就是这么简单啦～　　　　可以写一下两个公式，但是不是重要的啦～重要的是理解～
  • 自由度，自由度是指在样本中有多少个分数是独立的，并可以自由地变化。因为样本平均数限制了一个样本分数的值，这样样本的自由度是n-1。。。
  • 一个样本的df值越大，s²就能越好地代表a^2.。。 就是样本方差可以更好地代表总体方差。
  • t分布，将分布，我们要讲形状，集中趋势及变异性
    • 　　df非常大的时候，t分布就跟z分布差不多了，都是接近正态分布。
• 9.2 假设检验和t分数
• t＝样本平均数（从数据中算出）－总体平均数（从Ho的假设得出）／估计标准误（从样本数据算出）
• 9.3 t检验中的效用大小的测量
  • 　　暂时不管怎么算的吧。就是效用大小还是有两个可以来测量，一个是科恩d值，另外一个是解释方差的百分比r²＝t²/（t²+df）
• 9.4 方向性假设与单尾检验
• 、重点是从背景切入啦！！～

＊总结 写在前边吧，不复盘没有进步的噢

• 怎么复盘呢？跟着阅读，然后阅读前边所写，把重点的东西复制出来～复盘还是挺重要的哦，而且来图书馆就是来看书的嘛....＝ ＝
• 就是上边的关键信息啦，没有其他的更多信息～
• 估计科恩d值＝平均数差／样本标准差
• 测量效应大小的r²=t²/（t²＋df）
• sPSS学习，   tool－analyze-Compare Means - one-smple T Test  .... 

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行为科学统计 Statistics for the Behavioral Sciences

人生很累，现在不累，以后更累啦～

在图书馆听歌好爽～

 

第10章 两个独立样本的t检验

• 引言：到现在为止，我们所学的推论统计都使用一个样本作为基础来总结出有关总体的结论。
• 讲现在就是第二种啦～ 现实世界中，有情况是需要比较两组（或多组）的情况出现。
• 10.1 概述
• 比较两组情况，有两种情况，第一种是数据来自不同的样本。第二种是数据来自同一组样本，但是要执行不同水平的实验情况。
•                     对应的分别是     独立测量研究设计或者叫被试间设计，第二种叫重复测量研究设计或被室内设计
•   10.2 独立测量研究设计的t分数
• 还是四个步骤
• 首先第一步就是零假设和备择假设，然后就是公式！！～～书中269页到270页简直就可以看清楚了。看清楚就行了。这些签证！
• 没有那么复杂！把这些记录下来就行了。
• 有个例子，在275，其实不是那么复杂。。无非就是算几个数字～
• 10.3 独立测量t分数的假设检验和效能大小
  • 　　还是科恩d值和解释的方差r²
  • 同样有方向性假设和单尾检验
• 10.4 独立测量t分数公式的根本假设
• 这一小节的方差齐性非常重要。。。
• 需要进行独立测量t分数公式的根本假设的话，必须满足三个条件啊。。
• 每个样本中的观察都必须是独立的。
• 与两个样本相对应的两个总体都必须是正态分布。。。MZ说的正态性检测
• 与两个样本相对应的两个总体都必须有相对的方差。。。齐次性检验！！
• Hartley....如何保证两个总体的方差是齐性的呢，一般看样本的方差就行了。。。可以近似地看方差～
• 285页。。记不住，到时候还是得搜索！

 

＊总结 写在前边吧，不复盘没有进步的噢

• 怎么复盘呢？跟着阅读，然后阅读前边所写，把重点的东西复制出来～
• 288页那里很好！～
• spsss   独立测量，最开始数据结构写的时候就要注意！不同的样本是竖着放的！～知道吗。。

 

 

 

2016年12月20日   🙂  这几天整理了去俄罗斯机票的价格，最后时刻飙升起来自己做事情的欲望。每天都进行。！

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行为科学统计 Statistics for the Behavioral Sciences

人生很累，现在不累，以后更累啦～

 

第11章 两个相关样本的t检验

• 引言：奥运会上射击的例子。。。同一组数据都来自同一个运动员，一个样本点！｀～
• 11.1 钙素
• 重复测量研究设计
• 也有一个匹配样本研究，其实不是很难，就好像我的信息结构那样。
• 11.2 相关样本的t检验
• 懂啦。。关注点不同
• 第一步就是关注不同的处理水平有没有显著差异
• t＝样本统计量－总体参数／估计标准误...
• t＝M_D－u_D/s_MD
• 11.3 重复测量设计的假设检验
  • 　　倒是与之前一样！就是与第九章一样，只是把X换成了不同水平之间的差值M_D
• 11.4 相关样本t检验的应用和假设
• 重复测量与独立测量两个不一样～
• 相关样本t检验的假设
• 每个处理条件内的观察必须是独立的。
• 处理水平的D值的总体分布必须是正态的。
• 注意，这个不用齐性检测了，因为只有两个才需要齐性，都没有两个样本需要什么齐性！～
• 效用同样是解释的总方差r2和科恩的值！

 

＊总结 写在前边吧，不复盘没有进步的噢

• 怎么复盘呢？跟着阅读，然后阅读前边所写，把重点的东西复制出来～
• spss总结      analyze - compare means -paired-smples T Test.

 

 

 

2016年12月20日 －继续加油啰🙂  坚持看完了～挺好的～ 2016年就要过去了。。真心快啊。