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1、传播研究方法,第四部分 数据分析 第十五讲 推论统计（2）+复习,中国青年政治学院 赵菁 2015年12月24日,复习：正态分布的特性1,均值 中位数 众数,对称性,渐进性,x,y,与x轴围成的 面积为1,均值， 标准差,正态分布的特性2 正态曲线下的面积,x,y,均值， 标准差,34.13%,34.13%,13.59%,13.59%,2.15%,2.15%,.13%,.13%,正态总体几乎总取值于区间 之内，而在此区间以外取值的概率只有0.26。通常认为这种情况在一次试验中几乎不可能发生。【3原则 】,复习：z值,要对有不同均值和标准差的正态分布进 行比较，需要一定的标准。 Z值（z sco
2、re）：标准值，偏离均值的标准差个数。【不同分布的z值具有可比性】,x,0,标准正态分布： =0 =1,复习：假设,研究假设和零假设的区别： 零假设表示两个变量之间没有关系；研究假设表示两个变量之间有关系。 零假设对应总体，研究假设对应样本【推论】。 由于总体不能直接检验，零假设只能被间接检验，而研究假设能够被直接检验。 零假设是暗含的假设，研究假设是明确表达的。,复习：假设,单尾与双尾： 单尾（one-tailed test）：反映有方向假设，假定了特定方向的差异。 12年级学生的ABC记忆考试的平均成绩比9年级学生的平均成绩高。 双尾（two-tailed test）：反映无方向假设，假定
3、差异没有特定的方向。 9年级学生的ABC记忆考试的平均成绩不同于12年级学生的平均成绩,x,0,复习：显著性差异,显著性的概念 显著性：两个群体的态度之间的任何差异是由于系统因素而不是偶然性因素的影响。 犯错误的可能性始终存在。大多数涉及假设检验的科学研究中一定存在一定数量的不能控制的误差即，偶然性因素。 风险水平就是我们愿意执行的统计显著性水平（significant level）。【p.05】,复习：显著性差异,统计显著性（statistical significance） 零假设为真的情况下（两个样本间没有差异）拒绝零假设（差异存在）所要承担的风险水平。（Type I error）,你是
4、检验变量之间的关系 还是检验两个群体在一个或多个变量上的差异,我检验变量之间的关系,分析几个变量？,两个以上,相关系数的显著性的t检验,两个变量,回归，因素分析,我检验两个群体在一个或多个变量上的差异,相同的参与者接受多次测试？,是,分析几个群体？,两个群体,非独立样本的t检验,两个以上,配对测量的方差分析,不是,分析几个群体？,两个群体,独立样本的t检验,两个以上,简单方差 分析,如何选择恰当的统计检验来确定群体之间的差异是否存在？（速查表）,复习：显著性差异,显著性检验步骤 零假设的陈述 设置零假设的风险水平（显著水平，第一类错误） 选择恰当的检验统计量 计算检验统计量（实际值）（SPSS
5、） 使用特定统计量的统计临界值表确定拒绝零假设需要的值（SPSS） 比较实际值与临界值（SPSS） 如果实际值大于临界值，不能接受零假设 如果实际值没有超过临界值，零假设是最有力的解释。,复习：独立样本t检验,独立样本t检验 要求被比较的两个样本彼此独立（在任何方面都不相关），没有配对关系； 要求两个样本均来自正态总体； 要求研究中的每一个参与者只接受一次测试； 要求均值是对于检验有意义的描述统计量；,方差齐性检验（F值）： 零假设：两个独立样本来自方差相等的两个总体v1=v2; P.05，说明在该水平上否定零假设，两组方差差异显著，在 t检验结果中应选择“假设方差不相等”一行的数据作为本例t
6、检验 的结果数据。,双尾t检验的概率为.892，说明零假设是真实的情况下拒绝零假设的可能性非常高（89.1%）！,结论：p .05，零假设成立，两组没有显著性差异。,方差齐性检验（F值）： 零假设：两个独立样本来自方差相等的两个总体v1=v2; P.05，说明在该水平上肯定零假设，两组方差差异不显著，在 t检验结果中应选择“假设方差相等”一行的数据作为本例t检验 的结果数据。,双尾t检验的概率为.039，说明零假设是真实的情况下拒绝零假设的可能性不足4%（3.8%）。,结论：p .05，零假设不成立，两组治疗效果差异显著。,复习：非独立样本t检验,非独立样本t检验 例如，研究阅读资料和常规教学
7、对有学习障碍的孩子的阅读能力的影响。 表明相同群体在两种不同条件下进行相同的研究； 每一个参与者接受不止一次的测试； 有两组数据,查表可得，对于自由度24，显著水平.05的单测检验而言，拒绝零假设需要的值是1.711.比较实际,值2.349与1.711，超过了临界值，说明前测成绩与后测成绩之间的差异的确是由随机因素以外的因素引起的。,SPSS进行均值之间的单测检验不是很容易！手动查表！,本讲概要,简单方差分析 第二次作业讲评 第三次作业讲评 总复习,一、简单方差分析（simple analysis of variance/one-way analysis of variance）,简单方差分析
8、 例如，检验某项运动的训练年数与应对技能（或运动员应对技能量表的得分）的关系。 检验两个以上的群体之间的差异【群体1：训练年数6年以内；群体2：训练7-10年的运动员；群体3：训练10年以上的运动员】； 只分析一个因素（训练年数）； 每个运动员只接受一次测试； 比较这些群体的平均成绩； 检验统计量：F（R.A.Fisher）,一、简单方差分析（simple analysis of variance/one-way analysis of variance）,简单方差分析 例如，检验某项运动的训练年数与应对技能（或运动员应对技能量表的得分）的关系。 方差分析逻辑：运动成绩差异产生的方差可以分为群
9、体内个体差异产生的方差【组内差异，随机误差】和群体之间差异产生的方差【组间差异，显著差异】，对两类方差相互比较。,一、简单方差分析（simple analysis of variance/one-way analysis of variance）,简单方差分析（One-Way ANOVA） 调查每个星期呆在预备学校5、10和20个小时对孩子语言发展的影响。 分组因素/处理变量【每个孩子所属的组别5、10or20小时】；被解释变量【语言发展】,一、简单方差分析（simple analysis of variance/one-way analysis of variance）,析因方差分析（fac
10、torial design）：分析一个以上的处理变量 调查每个星期呆在预备学校5、10和20个小时及性别对孩子语言发展的影响。【32】 分组因素/处理变量【3个层级】；其他分组因素【2个层级】,使用SPSS进行简单方差分析,假定三个预备学校参与者群体与语言测试成绩,使用SPSS进行简单方差分析,假定三个预备学校参与者群体与语言测试成绩,（方差分析不需要确定单尾还是双尾）,设置风险水平：p.05,选择合适的统计量：F,方差来源,方差平方和,第二栏与第三栏之比,组间均方与组内均方之比,计算的F值对应的概率值p.05否定H0假设，在预备学校时间的不同对语言成绩的增加作用明显不同。犯错误的可能性几乎为
11、零。,事后(post hoc)检验：比较检验或既成事实(after the fact)分析,Bonferroni，计算t 统计量，完成各组间 均值的配对比较。,引起三个群体之间整体的显著性差异的群体配对显著性差异处在群体1和群体3之间，而且群体2和群体3或群体1和群体2之间没有配对差异。,析因方差分析 (General Linear Model, GLM),例如：研究性别【男or女】和不同类型的训练项目【高强度or 低强度】对于体重减少【结果】的影响。 二元方差分析：有两个独立因素【性别、不同训练项目】 对性别的主效应(main effect)的检验 对不同类型训练项目的主效应的检验 对年龄和
12、不同训练项目的交互效应(interaction effect)的检验,主效应：某因素不同层级之间存在差异,交互效应：某因素不同层级之间存在差异,析因方差分析GLM,例如：研究性别【男or女】和不同类型的训练项目【高强度or 低强度】对于体重减少【结果】的影响。 二元方差分析：应用条件 检验不同群体数值之间的差异； 参与者接受一次测试； 检验两个或多个群体； 处理不止一个因素或独立变量； 合适的检验统计是析因方差分析,析因方差分析GLM,例如：研究性别【男or女】和不同类型的训练项目【高强度or 低强度】对于体重减少【结果】的影响。,1. 不同的训练项目层级【高强度or低强度】之间是否有差异？,
13、2. 不同性别【男性or女性】之间是否有差异？,3. 高强度或低强度项目是否对男性或女性有不同的效应？,主效应是否存在,两因素间是否有 交互效应,训练类型没有主效应； 性别没有主效应； 训练类别和性别之间有明显的交互效应，即高强度项目中女性减少的体重比男性减少的体重多；低强度项目中男性减少的体重比女性减少的多。,第三次作业讲评,1. 依据均值为75，标准差为6.38的数据分布回答： 1）一个数值落在原始数值81和83之间的概率是多少？,x,0,标准正态分布： =0 =1,一个数值落在原始数值81和83之间的概率是.1736-.1057=0.0679,或6.79%,1. 依据均值为75，标准差为
14、6.38的数据分布回答： 1）一个数值落在原始数值63以下的概率是多少？,x,0,标准正态分布： =0 =1,一个数值落在原始数值63以下的概率是.0301, 或3%,2. 在下面的案例中，你要进行独立均值t检验还是非独立均值t检验： 1）脚腕扭伤的两组病人想知道得到额外家庭护理的病人的恢复是否快于只得到标准护理的病人？,独立均值t检验用于检验两个不同的参与者群体，每个群体接受一次测试； 非独立均值t检验用于一个参与者群体，其中每个参与者接受两次测试。,独立均值t检验,2. 在下面的案例中，你要进行独立均值t检验还是非独立均值t检验： 2）一组男子加入了一个为期6个月的锻炼项目。测试项目前后的
15、两个时期他们的心脏健康状况？,独立均值t检验用于检验两个不同的参与者群体，每个群体接受一次测试； 非独立均值t检验用于一个参与者群体，其中每个参与者接受两次测试。,非独立均值t检验,第三次作业,3. 一个著名品牌的生产商想知道人们是喜欢Nibbles还是Wribbles。每个受试者都有机会品尝每个样本，并以1-10分表示其不喜欢或喜欢的程度。SPSS统计分析结果如图所示： 他们最喜欢哪一个牌子？,非独立均值t检验的SPSS输出结果,P.05，说明犯第一类错误概率太高，不能拒绝零假设。即，人们对这两种薄饼的偏好大致是相同的。,第二次作业讲评,期末考试,闭卷，满分100分，占总成绩70% 时间：2
16、016年1月14日上午8:30-10:30 地点：1518 题型： 单选（每题1分，共30分） 多选（每题2分，共10分） 简答（6题，共35分） 计算分析题（2题，共25分）,总复习,第一部分：科学研究的逻辑 第二部分：研究的建构 第三部分：数据收集（观察的方法） 第四部分：数据分析,艾尔巴比(Earl Babbie): 社会研究方法（第十一版），邱泽奇译，华夏出版社2009年版。,第一部分：科学研究的逻辑,“知道”的方法 科学的本质 有关“真实”的观点 社会科学的基础 变量语言 社会理论 社会理论的四个组成部分：假定、概念、关系、分析单位,第一部分：科学研究的逻辑,社会理论的五个方面： 理论化方向：归纳 演绎 分析层次：微观、宏观、中层 解释的形式：因果解释、因果关系的潜在错误【套套逻辑、同义反复、目的论/最终因存在论、区位谬误、还原论、虚假关系】 社会研究三大范式：实证、批判、解释 文献综述与量化研究论文结构 研究伦理,第三部分：数据收集方法,实验法 问卷法 内容分析法,