心理技术与应用

心理技术与应用 ›› 2019, Vol. 7 ›› Issue (5): 266-275.doi: 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2019.05.001

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实验数据的随机化检验及R语言实现

  

  1. (1 南开大学周恩来政府管理学院社会心理学系，天津 300350)(2 浙江大学心理与行为科学系，杭州 310007)
  • 出版日期:2019-05-01 发布日期:2019-04-30
  • 基金资助:
    中央高校基本科研业务专项资金资助(63192204)。

Randomization Tests for Experimental Data Using R

  1. (1 Department of Social Psychology, Nankai University, Tianjin 300350, China)
    (2 Department of Psychology and Behavioral Science, Hangzhou 310007, China)
  • Online:2019-05-01 Published:2019-04-30

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887

摘要： 随机化检验是基于实验中对实验处理的随机化分配，通过计算所有可能分配方法的结果得出某一统计量的随机化分布，并据此进行实验效应是否存在的统计推断。相较基于从某一总体中进行重复随机抽样而得到抽样分布推论模式，随机化检验不需要正态总体假定，尤其适合样本数据存在明显离群值或小样本情形，更适合作为随机化实验的推论框架。借助免费开源的R软件及相关软件包已能快速实现双处理组和多处理组均值差比较及其他统计量比较的随机化检验，但在心理统计教育与应用中还需进一步推广。

关键词: 随机化分布, 随机化检验, 显著性检验, 置换检验, 心理统计

Abstract: Randomization tests are based on the randomization distribution of one chosen statistic derived from all the possible random assignment results of experimental treatments to determine experimental effects. Compared with the statistical inference based on sampling distribution, which derived from resampling from one well defined population, randomization tests do not need the assumption of population normality, and thus is a more appropriate inference framework for randomized experiments, especially in the case of small sample size or when outliers exist. With the free and open source software R and its powerful packages, randomization tests of mean differences as well as other statistics for two or more treatments can be applied efficiently. But it still needs further promotion in the education process and application of psychological statistics.

Key words: randomization distribution, randomization tests, test of significance, permutation tests, psychological statistics

中图分类号: 

  • B841.2
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