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[心理统计] 统计--(由方差分析的前提条件所引起的)对组内设计分析时的一个问题

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楼主
nvzhan 发表于 08-10-20 09:52:37 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
方差分析的基本假定
①样本必须来自正态分布的总体
②每次观察得到的几组数据必须彼此独立
③各实验处理内的方差应彼此无显著差异

关于第二点假设。组内设计时是每个被试接受所有处理,每个被试在不同处理下得到的数据之间应该是相关的(?),这样的话如何保证独立。
同理,相关样本之间的方差显著性检验用的是t检验(这里只讨论两个水平),那么如果组内多因素设计时,如何进行方差同质性检验。
所有的问题都在于:组内设计的数据是否独立?

[ 本帖最后由 nvzhan 于 2009-1-28 16:58 编辑 ]
沙发
zhangfeixg 发表于 08-10-20 20:24:25 | 只看该作者
还是独立的啊,不管被试是不是接受所有的水平或者水平结合的处理,他们都是他们自己,这肯定是独立的了
板凳
 楼主| nvzhan 发表于 08-10-20 20:31:28 | 只看该作者
啊,版主别走,等了好半天才有人回答我的问题
我的意思是说:被试接受不同因素不同水平的处理所得的数据是独立的吗?被试接受处理一的数据a,接受处理二的数据b,这许多个a和b值不相关?
地板
天界乌托邦 发表于 08-10-21 02:15:13 | 只看该作者
组内变量中同一个人,同一个人在该因素不同水平的处理上表现出来的因变量肯定相关。

关于变异独立性,张的书上说这样说的。总变异可以分解成不同来源的部分,这几个部分的来源不许再意义上明确,且相互

独立。   

也就是说,总方差可以分解成彼此独立的几个部分。如2因混合设计

SST=SSA+SSB+SS交+SSR+SSE

意思是这几个变异之间是相互独立的,比如我们刚开始学的时候容易用SS内  代替SSE

这个时候,其实SS内里面已经包含了SSR  所以不独立。

具体来说,我们方差分析要分离出的变异,要相互独立,A因素的主效应里面就只有A变异,不容许里面掺杂任何其它变异

(比如B因素,或者E等等),即使A和B因素有交互作用,我们单独把交互作用那一块给分离出来(SS交),这个时候本来

有联系的A和B除去了其交互作用,也就使得A和B独立了,(也就是把A和B区别的一部分拿出来考虑SSA SSB,再把本来有

联系的A和B的联系的那部分SS交,拿出来单独考虑,其交互作用也独立于SSA SSB SSE SSR),也就是吧一个总体和方明确的

分割成了 几大部分。(这个是宏观的对每个分解出来的变异的独立性)

然而,如楼主一样,我们考虑单个被试,如果是组内,肯定应该相关啊。那相关跑哪去了呢?

我觉得第一: 单因素区组:一个人完成N个水平的相关在区组效应里,其实区组效应就是肯定了被试在完成各水平测验的

                         相关。只是这个相关性我们把它柔和成了一个整体,而独立于其他效应。

             单因素组间:由于没有吧区组变异分出来,所以其相关只能在SSE里,不过SSE除了,相关的那部分,还有其

             他的说部清楚的一些(总称误差和方)

             双因素组间:A因素和B因素的相关(如果有,其实要没都难,只是看显著与否),在A与B的交互作用里。
                        
                         他独立于AB的主效应
                        
                         这个没有区组(也就是,不需要一个被试做几个水平的测验)所以,没楼主担心的那种相关。
            
             双因组内:  SS交同上,这里有两个区组和方,一个是被试完成B因素,需要一人做几个水平测验的相关。

                         一个是完成A因素的。
             混合双因:  SS交   SSR(只有一个)



呃……,这个问题有点想起来有点头晕。我也只是按我自己的想法,如果楼主觉得有什么不对,希望辩证参考,并予以指正。  还有,这里面好多东西只能意会,所以表达肯定会让楼主觉得头晕。sorry


然后,楼主如果想问为什么相关就在SSR里面呢。(楼主关心的是个体不同测量的值得相关),建议楼主可以思考一下,为什么 R方=SSR/SST (回归里的测定系数检验,实质也就是方差分析)。所以这个式子是不是也在某种程度上应证了我说的,不是不相关,相关在区组里面。 (楼主还可以想一下,回归的SSR是不是我上面说的SSR呢?把回归看成单因素单水平的设计,也就是没有组间了,只剩下区组和残差,所以SSR其本质和上面的SSR没区别)

然后为什么又有相关在SS交里呢?其实我说的这里的相关,更像卡方检验的那种相关了,是各因素各水平的相关,不涉及到被试了。

[ 本帖最后由 天界乌托邦 于 2008-10-21 02:34 编辑 ]
5#
天界乌托邦 发表于 08-10-21 02:56:47 | 只看该作者
可能结合具体的例子更好理解。
  为了涉及到SSR  SS交互  举个2因素混合设计

           如 自变量  A性别(男,女,组间)   B夹角(30,45,60)         
              
              因变量  缪来错觉的主管感受量(操作定义略)

SST=SSA+SSB+SS交+SSRa+SSE

    性别对感受量  夹角对感受量 这个不正好构成一个2*3表吗?如果把测量数据非产化,就可以求其卡方。卡方和相关是不是有千丝万缕的联系?  (所以我说的相关的那一部分拿出来,可能就是拿出非产那部分)针对的是各因素

  SSRa    就是性别在各处理上的相关,从总变异里面吧单独相关的那一块提取出来的。

  呃…… 凭我看得一点点统计知识 只能说到这里了。

其实我有预感,楼主的问题应该在高级统计里面寻找答案。所以,我只能给楼主分享一下我的一些定型化的理解。

肯定漏洞百出,关键在于思考了。
6#
 楼主| nvzhan 发表于 08-10-21 09:17:48 | 只看该作者
谢谢你提供的思路,其实我也有过这方面的考虑。主要是在看书上关于相关样本的方差进行检验时要用t检验,我不自觉的就想到了重复测量设计,当时就在想理论上说进行方差分析前要先进行同质性检验。那么重复测量的同质性检验怎么办。。。。。

比较混乱,很感谢楼主分享自己的想法。暂时不能想的太深了,免得影响其他功课的复习
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