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评估零效应的三种统计方法

Evaluating null effect in psychological research: A practical primer

摘要: 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。

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[V5] 2021-04-25 11:44:54 chinaXiv:202001.00113V5 下载全文
[V4] 2021-01-10 19:18:23 chinaXiv:202001.00113v4 查看此版本 下载全文
[V3] 2020-08-30 23:20:31 chinaXiv:202001.00113v3 查看此版本 下载全文
[V2] 2020-01-15 22:18:15 chinaXiv:202001.00113v2 查看此版本 下载全文
[V1] 2020-01-14 00:01:18 chinaXiv:202001.00113v1 查看此版本 下载全文
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