简述效果量和差异显著性的区别并举例说明。

admin2018-10-25  30

问题 简述效果量和差异显著性的区别并举例说明。

选项

答案效果量是测量自变量效果的量数,反应自变量和因变量的关联程度,不受样本容量的影响。 差异显著性是描述统计结果是否显著的量数,与样本量有关。现举例说明二者的区别: 例:分别抽取100名被试进行智商测验,得到两组被试的智商平均数分别为115和111。根据常模,该年龄组智商的标准差为15,请计算这两组被试智商差异显著性检验的统计检验力。 要进行智商差异的显著性检验,需要按照统计中两总体平均数之差的显著性检验过程进行。 提出零假设,然后进行统计验证,结果得出Z=1.89<1.96,即p>0.05,所以拒绝零假设,差异不显著,即两组智商不存在差异。到这一步,差异显著性检验的工作已经完成,但是这时如果进行效果量的计算;可以更全面地考察两总体之间的差异性。因为效果量不受样本量的影响,而差异显著性是受样本量影响的,本例中如果增大样本容量,可能会达到显著的结果,通过考察效果量,就可以考察是否有必要增大样本容量来做这一研究。本例中效果量为0.27,Cohen认为: d=0.2为低效果;d=0.5为中效果;d=0.8为高效果,所以本例为较低效果。一般认为: (1)大效果量及差异显著,说明结论可信度高,我们应该接受结论。 (2)大效果量及差异不显著,可以适当增加样本,再做分析。 (3)小效果量及差异显著,说明结论的可靠性较低,研究结果推广时要慎重。 (4)小效果量及差异不显著,说明研究价值不高,可以考虑放弃。 所以就本例来说,已经没有必要依靠增大样本容量来提高差异显著性了。

解析
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