統計分析 Archives - Page 24 of 24 - 研究生2.0

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抽樣分配(sampling distribution)

在學統計的時候,我個人覺得抽樣是不好解釋的地方,特別是有人常問的問題:「如果母群體不是呈現常態分配,這樣抽樣出來,具有代表性嗎?」

 

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觀念可以利用玩的玩出來。假設上圖是我們的母群體,你會發現這個母群體並非常態分配,而是呈現右傾斜的。如果我們一次從母群體中取出5個個體,然後計算這群個體的平均值,然後紀錄下來。做了很多次之後,這些平均值,會呈現常態分配。

不相信嗎?那到下面玩玩吧!

網址:http://www.ruf.rice.edu/~lane/stat_sim/sampling_dist/

 

第一個地方是母群體,我選的是skewed,你也可以自訂,愈亂愈好。接下來在第二個地方sample,選擇animated,每次取樣完,平均值會紀錄在第三個圖。你可以一直按animated,如果你懶了,也可以按animated下面的5、1000或10000。次數愈多,你會發現愈接近常態分配。

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那這給我們什麼樣的啟示呢?簡單地說,母群體的期望值,是下面那個藍圖的平均值。還不懂?那再白話一點,就是只要母群體夠大,你的抽樣也到一定數量,你就不用擔心取到太極端的例子而影響到你的研究。換言之,你的抽樣是可靠的。…

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用哪種統計分析方式好?(卡方,Anova,T-test, or regression?)

許多人(包括我自己)在學統計時,總是被這一堆術語搞得頭昏腦脹。每一個分析都聽得清清楚楚,考試也都可以拿高分,但等到自己面對一大堆資料要動手分析時,卻不知道該用哪一種方法。

如果你不知道什麼時候要用卡方檢定、T-test (t檢定)、Anova或Regression,但每一項的計算和原理你都清楚,那請你接著往下看,希望本文可以幫助你掌握統計方法使用時機

t檢定

首先要談的是T-test。t檢定主要是檢驗兩組之間是否有均值的差異(當然也有one sample t-test,不過較少使用),所以條件是有兩組只能有兩組

組別是類別變數(categorical variable),像是性別、種族、國籍。如果是連續變數,也可以設一個標準,多少以上是好的,以下是差的,以此來產生類別變數。

如果超過兩組,必須用Anova來分析

另外,常犯的錯就是把前、後測是否有顯著差異用two-sample t-test來檢定,不能「假裝」把前測當一組,後測當一組,拿來做two-sample T檢定,而是應該用paired-sample t-test來檢驗是否有差異。如果對分析前後測有興趣,可以參看下面文章如何分析前、後測: 進步分數(Analysis of Pre-test Post-test: Gain scores)如何分析前、後測: 殘餘改變分數 (Analysis of Pre-test Post-test: Residualized change score)。…

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