《传播研究方法》第十五讲.ppt
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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 score):标准值,
2、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,假定差异没有特定的方向。9年级学生的A
3、BC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),你是检验变量之间的关系还是检验两个群体在一个或多
4、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)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(S
5、PSS)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
6、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
7、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【
8、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(),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(simpl
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- 传播研究方法 传播 研究 方法 第十五
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