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1. chinaXiv:202003.00056 [pdf]

解读不显著结果:基于500个实证研究的量化分析

王珺; 宋琼雅; 许岳培; 贾彬彬; 陆春雷; 陈曦; 戴紫旭; 黄之玥; 李振江; 林景希; 罗婉莹; 施赛男; 张莹莹; 臧玉峰; 左西年; 胡传鹏
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

不显著结果(如,p > 0.05)在心理学研究中十分常见,容易被误解为接受零假设的证据,并可能导致分组匹配研究的错误推断或者忽视被小样本的不显著结果掩盖的真实效应。但国内目前尚无实证研究对不显著结果的普遍性及其解读进行调查。本研究调查500篇中文心理学实证研究,统计其摘要中出现与不显著结果相关的阴性陈述的频率,判断并统计基于阴性陈述的推断准确性,并使用贝叶斯因子对不显著结果中包含t值的研究进行重新评估。结果表明,36%的摘要提及不显著结果,共包含236个阴性陈述。其中,41%的阴性陈述对不显著结果的解读出现偏差(如,解读为支持了零假设)。对包含t值的研究进行贝叶斯因子分析,结果表明仅有5.1%的不显著结果可以提供强证据支持零假设(BF01 > 10)。与先前对国际心理学期刊的调查结果相比(30%的摘要包含阴性陈述;70%的阴性陈述对不显著结果的解读有误),中文心理学期刊中报告不显著结果的比例以及对不显著结果的解读正确率均更高。但国内研究者仍需进一步加强对不显著结果的认识,推广适于评估不显著结果的统计方法。

submitted time 2020-10-17 Hits8010Downloads1620 Comment 0

2. chinaXiv:202001.00113 [pdf]

评估零效应的三种统计方法

陆春雷; 王珺; 宋琼雅; 贾彬彬; 许岳培; 胡传鹏
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

在心理学研究中,以下两种情况下研究者可能需要对零效应进行评估:第一,推断某种效应不存在;第二,意外出现不显著结果,需要区分到底是效应不存在还是当前数据未能提供足够的证据。然而,常用的原假设显著性检验(Null hypothesis significance test, NHST)无法直接评估零效应。近年来,等价检验、贝叶斯估计和贝叶斯因子三种方法逐渐被用于评估零效应:在频率统计框架下,等价检验通过检验效应是否在最小感兴趣区内(Smallest effect size of interest, SESOI),通过p值来推断效应是否为零;在贝叶斯统计框架下,贝叶斯估计通过对比后验分布的最高密度区间和实际等价区的重叠情况,推断效应是否为零;而贝叶斯因子则是通过评估当前数据对原假设和备择假设的相对支持程度,推断当前数据对原假设的相对支持程度。文章通过分析两个真实的数据,展示三种方法的实际应用。三种方法各有其特点:等价检验在逻辑上是对NHST的拓展,易于从传统统计中延伸使用;贝叶斯因子的解读较符合直觉,逻辑上清晰;贝叶斯估计则具有较强的灵活性,可拓展于更多的研究问题。以上三种评估零效应的方法,可能能够帮助心理学研究者在实际研究中进行合理的统计推断和研究决策。

submitted time 2020-08-30 Hits12701Downloads1436 Comment 0

3. chinaXiv:201904.00078 [pdf]

效应量置信区间的原理及其实现

王珺; 宋琼雅; 许岳培; 贾彬彬; 胡传鹏
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

在心理学可重复危机的背景之下,报告效应量及其置信区间正逐渐成为主流心理学界所要求的新标准,但是研究者可能对效应量的置信区间缺乏足够的理解。为增强研究者对效应量置信区间的理解及应用,本文介绍了心理学研究中最常用的效应量指标——Cohen's d与η?——的置信区间的基本原理,即,在备择假设(H1)为真时,需要通过迭代估计的方式来估计相应非中心分布的非中心分布参数,从而构建Cohen's d与η?的置信区间。其中Cohen's d对应的是非中心t分布;而η?对应的则是非中心F分布。使用现有的计算机程序,能够对Cohen's d与η?的置信区间进行计算,例如 R与JASP,本文对此进行了分别展示。报告效应量置信区间不仅有助于研究者更好地进行统计推断,也有利于整个科学界知识的积累,因此本文介绍的方法对研究者具有十分重要的意义。

submitted time 2019-04-15 Hits12402Downloads2362 Comment 0

4. chinaXiv:201903.00001 [pdf]

贝叶斯多组比较—渐近测量不变性

张沥今; 宋琼雅; 潘俊豪
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

测量工具的测量不变性是在潜变量框架下进行多组比较的前提条件。贝叶斯渐近测量不变性方法基于贝叶斯思想的优良特性,通过为参数的跨组差异提供合适的先验分布,放宽了传统的多组验证性因子分析方法对跨组差异的严格限制。同时避免了传统方法容易导致模型拟合过差、修正过程繁琐及一类错误率上升等问题,具有极高的应用价值。文章总结并介绍了渐近测量不变性方法的原理及优势,同时通过实例展示了该方法在Mplus软件中的具体分析过程。

submitted time 2019-03-01 Hits9087Downloads1601 Comment 0

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