Thinking Statistically

学习笔记
作者: MingXiao 2024/07/12


0 Thinking Statistically

  1. 从样本推断总体

  2. 统计推断的依据:

    1. 随机采样
    2. 样本足够大
    3. 样本统计量的分布特征已知

  3. 数据可视化提早统计分析

  4. p值与\(H_0/H_1\)成立的关系：没有关系，是拒绝用的，不能用于成立

  5. 统计显著性（α）不代表实际显著性（样本反映的）



报告格式：APA格式

单样本t-检验：
根据单样本t-检验的结果，样本均值（M = 3.20，SD = 0.80）显著高于总体均值（t(29) = 2.60，p < .05，95%CI=[xxx,xxx]）。

独立样本t-检验：
根据独立样本t-检验的结果，组A的平均值（M = 5.10，SD = 1.20）显著高于组B的平均值（M = 4.20，SD = 0.90），t(58) = 2.90，p < .05，cohen's d=0.8，95%CI=[xxx,xxx]。

配对样本t-检验：
根据配对样本t-检验的结果，前后两次测量的平均值存在显著差异（M1 = 3.20，SD1 = 0.80；M2 = 4.10，SD2 = 0.90），t(29) = 2.60，p < .05，cohen's d=0.8，95%CI=[xxx,xxx]。

  • cohen's d是一个效应量，\(d=\frac{\overline{x_1}-\overline{x_2}}{s}\)，\(s=\sqrt{\frac{(n_1-1)s^2_1+(n_2-1)s^2_2}{n_1+n_2-2}}\)

1-way ANOVA：
三个组的成绩分别是12.3(n=12,SD=4.1), 7.4(n=9,SD=2.3), 6.6(n=8,SD=3.1)，显示方案对成绩有显著效应(F(2,26)=8.76, p=.012, eta2=0.1).
进一步组间多重比较Tukey HSD 检验发现，anxifree 与joyzepam对情绪改善差异（d=0.77）达到统计显著性（p=.0015），joyzepam 与 placebo 对情绪改善差异（d=-1.49）也达到了统计显著性（p=.0001）

卡方检验
卡方检验表面剂量与治疗效果具有显著的弱关联性（chi2(2)=14.23,p<.001,Cramer's V=0.18）

GoF卡方检验
通过XXX检验，感染人数的分布显著服从/不服从XX分布，\(\chi^2(df,N)=\)xx,p=.xxx
其中N是样本观测总数

相关系数
Pearson相关分析表明，两个变量之间存在很强/中等/弱/没有线性相关性（r(N)=.30,p<.001,95%CI=[0.15,0.35]）
N是样本观测量

回归模型
Social support significantly predicted/explained depression scores（bi= -.34, t(225) = 6.53, p< .001）
Social support also explained a significant proportion of variance in depression scores（R2 = .12, F(1, 225) = 42.64,p< .001）
F分布的自由度分别是自变量个数，样本观测量-1-自变量个数



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