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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 Hits9418Downloads1917 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 Hits13896Downloads1543 Comment 0

3. chinaXiv:201709.00120 [pdf]

贝叶斯因子及其在JASP中的实现

胡传鹏; 孔祥祯; Eric-Jan Wagenmakers; Alexander Ly; 彭凯平
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

统计推断在科学研究中起到关键作用,然而当前科研中最常用的经典统计方法——零假设检验(Null hypothesis significance test, NHST)却因难以理解而被部分研究者误用或滥用。有研究者提出使用贝叶斯因子(Bayes factor)作为一种替代和(或)补充的统计方法。贝叶斯因子是贝叶斯统计中用来进行模型比较和假设检验的重要方法,其可以解读为对零假设H0或者备择假设H1的支持程度。其与NHST相比有如下优势:同时考虑H0和H1并可以用来支持H0、不“严重”地倾向于反对H0、可以监控证据强度的变化以及不受抽样计划的影响。目前,贝叶斯因子能够很便捷地通过开放的统计软件JASP实现,本文以贝叶斯t检验进行示范。贝叶斯因子的使用对心理学研究者来说具有重要的意义,但使用时需要注意先验分布选择的合理性以及保持数据分析过程的透明与公开。

submitted time 2018-05-08 Hits78294Downloads9375 Comment 0

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