除了学习和野生

对于许多心理学研究人员和学生来说,找到一半岛体育官方网址入口个合适的统计工具分析数据可能是一个挑战。此外,处理问题,如异常值和非正态的分布可以令人沮丧。方法在统计类和教材(如学生的t以及,方差分析F以及,皮尔逊相关性,最小二乘回归)似乎通常不直接适用于实际的实验设计和数据集。,但近年来已研制出许多可供选择的统计技术来解决这些问题。这些技术克服传统工具的局限性,被证明能对感冒生效在范围广泛的传统工具不足的情况。不幸的是,由于各种原因在威尔科克斯(2002),讨论中很少提到这些现代技术传统的课程。本文的目的是提供心理学学生的一些现代分析工具的有效性。

与传统方法的问题

许多流行的统计方法在心理学中,等t以及,方差分析F和普通最小二乘法,以及开发一个多世纪以前。普通最小二乘Adrien-Marie首次引入了勒让德在1805年t以及介绍了威廉·s·戈塞特在1908年,和F以及介绍了罗纳德·a·费希尔爵士在1920年代。这些统计方法无疑是最伟大的工具开发数据分析;然而,他们有严格的理论假设。例如,t以及和方差分析F以及假设总体分布是正常的。当这样的一个假设是违反了,这是很常见的在实践中,这些方法不再提供控制第一类错误的概率,可以统计能力较低。虽然许多人认为,一个足够大的样本量,违反常态假设不会有不利的影响,仿真研究表明,不是真正的(威尔科克斯,2003)。

说明的局限性t以及,考虑以下两个示例假设的数据。样品是来自两个不同的分布与不同的手段(μ1 = 0.27;μ2 = 0.73)。一个内核密度图的两个样品如图1所示。

组1:

-2.40,-1.87,-0.60,-0.54,-0.12,-0.02,0.12,0.34,0.40,0.53,0.55,0.62,0.92,1.21,1.49,1.55,1.57,1.57,1.82,1.87,1.90,1.91,1.93,2.34,2.37

组2:

-1.32,-1.25,-0.91,-0.62,-0.55,-0.41,-0.40,-0.31,-0.28,-0.21,-0.18,-0.16,-0.03,-0.02,0.04,0.22,0.38,0.51,0.53,0.61,1.09,1.47,1.59,2.39,2.47

仅仅通过检查情节没有执行任何显著性检验,一组可能会得出结论,大部分1是不同组2。测试的零假设的两组使用两个示例是相等的t以及(假设不平等的方差)产量t= 1.87p= 0.068。这一结果表明,群体的人口意味着做的不显著差异。第二类承诺,因为数据实际上是来自两个分布有不同的意思。

与使用的一个问题t以及是比较的方法可能不是最象征的大多数的两组不同。鉴于偏态,样本均值可能不是最好的集中趋势。另一个问题是,这两个在偏态分布不同。分布有不同数量的偏态时,t以及往往不受欢迎的力量属性。具体来说,拒绝H0甚至可能减少的概率随着两个种群之间的差异意味着增加。

替代方法

一个简单的替代处理上述数据是使用元的方法(1974)削减20%的意思。袁的方法是修改t以及基于修剪的意思。到平均水平相比,20%的削减意味着,去除20%的最大和最小的观察,能够淡化极端值的影响,更好地捕捉集中趋势。使用袁的方法来测试H0: mt1 =是(例如H0:人口20%的削减意味着相等)的收益率t= 3.15,p= 0.005。因此,H0是拒绝。

共同反对削减的使用意味着数据从原来的设置;不仅是信息丢失,这也是不道德的。注意,经常应用的位置——中值确实削减了50%的意思。有更多的削减削减意味着比中值20%。防范异常值,20%的削减均值和中位数都是首选的意思。在某些情况下,20%的削减意味着可能比中值由于其优越的数学特性如常态下的一个较小的标准误差。

这里存在一个关键的研究人员应该问的问题选择合适的位置:测半岛体育官方网址入口量时的测量位置的目的是什么?如果目标是表明多数价值观的中心在哪里,那么应该使用一个测量更敏感的大部分数据和敏感的极端值。作为显示在上面的示例中,分布倾斜时,意味着可能无法准确地代表多数人的中心。另一方面,将意味着提供一个更好的了解多数的中心所在。

袁的方法以外,还有许多其他现代方法来解释两个示例数据。例如,两个示例测试基于中位数,转移函数,以及基于M-estimators百分位引导方法和其他强劲的位置的度量。不仅对于这些方法较强的抵抗力,他们也更少受到分布假设。他们经常有稳定控制错误和理想的力量属性即使相对较小的样本大小。健壮的方法解释多元数据,还可以使用更复杂的设计。细节可以在威尔科克斯(2003、2005)。

结论

不幸的是,传统的统计课程提供了超越t以及和F以及。通过这篇文章,我希望鼓励同学探索和利用丰富的现代统计方法可用。