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P值之争与管理学研究:先验概率的意义: 1; 作者贾良定林泽民 +2 位作者王涛卜濛濛何刚《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第3期1-14,共14页; P值之争的本质是人们把统计检验和统计推断混淆,直接用统计检验结果来进行统计推断.这导致许多似是而非的理论被接受.统计检验犯错的是假阳性概率.统计推断犯错的是假阳性之反概率.两种概率之间的数值关系受先验概率影响很大.先验概率越... 展开更多; 关键词 P值零假设检验假阳性之反概率先验概率管理学研究; 在线阅读下载PDF 职称材料

QTL作图中零假设检验统计量分布特征及LOD临界值估计方法被引量：10: 2; 作者孙子淇李慧慧 +1 位作者张鲁燕王建康《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期1-11,共11页; 研究QTL作图中零假设检验统计量分布特征,可以帮助我们选取合适的LOD临界值,以控制全基因组显著性概率水平下犯第一类错误的概率。本文利用模拟方法,研究了QTL作图中单个扫描位点的似然比检验(LRT)统计量在零假设下的分布特征、影响最大... 展开更多; 关键词 QTL作图似然比检验 LOD统计量零假设显著性水平独立检验次数; 在线阅读下载PDF 职称材料

效应量:估计、报告和解释被引量：56: 3; 作者卢谢峰唐源鸿曾凡梅《心理学探新》 CSSCI 2011年第3期260-264,共5页; 鉴于心理学界对效应量(effect size,ES)的日渐重视,本文集中探讨了标准差异型和关联强度型ES指标的计算公式及使用条件,并说明关联强度型指标在SPSS软件中的操作。其次,强调ES估计结果的两个报告原则,即明确指出所计算的是何种ES指标,... 展开更多; 关键词效应量实际重要性虚无假设显著性检验; 在线阅读下载PDF 职称材料

从工具到范式:假设检验争议的知识社会学反思被引量：6: 4; 作者吕小康《社会》 CSSCI 北大核心 2014年第6期216-236,共21页; 统计工具的建构与运用不能脱离知识生产的情境脉络,其中渗透着建构者和运用者的个人主张与其所在学科的整体价值追求。原假设显著性检验是社会科学实证研究中最为常用的假设检验方法,其流行并非因为方法论本身的精确无误,而在于它虽存... 展开更多; 关键词假设检验原假设显著性检验知识社会学范式科学知识; 在线阅读下载PDF 职称材料

有关心理统计的三个疑问被引量：10: 5; 作者辛自强《华南师范大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2010年第1期39-46,共8页; 统计学在心理学研究中的作用似乎是确定无疑,然而,本文提出了三个疑问:心理量能统计吗?统计结果"显著"就足够了吗?统计模型与理论模型相距有多远?在对三个问题的分析中,试图说明:统计学作为心理学的工具,当然很重要,但更重要... 展开更多; 关键词心理统计学测量学零假设显著性检验理论模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

SNARC效应量大小及置信区间的可信问题的实例分析: 6; 作者何华《心理学探新》 CSSCI 北大核心 2023年第1期77-83,共7页; 通过实例分析SNARC效应量和置信区间可信度问题。(1)效应量是心理学实验结果报告中一个非常重要的部分,依据SNARC效应量的特殊性提出一种新的统计方法(在线性回归模型中引入混合虚拟变量)处理Aleottia等(2020)的开放实验数据,尽管该方... 展开更多; 关键词 SNARC效应虚拟变量假设检验置信区间先验分布后验分布贝叶斯统计; 在线阅读下载PDF 职称材料

解读不显著结果:基于500 个实证研究的量化分析被引量：7: 7; 作者王珺宋琼雅 +13 位作者许岳培贾彬彬陆春雷陈曦戴紫旭黄之玥李振江林景希罗婉莹施赛男张莹莹臧玉峰左西年胡传鹏《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第3期381-393,共13页; 不显著结果(如,p>0.05)在心理学研究中十分常见,且容易被误解为接受零假设的证据,并可能导致分组匹配研究的错误推断或者忽视被小样本的不显著结果掩盖的真实效应。但国内目前尚无实证研究对不显著结果的普遍性及其解读进行调查。本... 展开更多; 关键词不显著结果零假设显著性检验贝叶斯因子元研究; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名P值之争与管理学研究:先验概率的意义: 1; 作者贾良定林泽民王涛卜濛濛何刚; 机构南京大学商学院美国得克萨斯大学奥斯汀分校政府管理系、统计与数据科学系法国里昂商学院战略与组织系南京财经大学工商管理学院北京大学光华管理学院; 出处《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第3期1-14,共14页; 基金国家自然科学基金资助项目(71632005,71732002,72132003).; 文摘 P值之争的本质是人们把统计检验和统计推断混淆,直接用统计检验结果来进行统计推断.这导致许多似是而非的理论被接受.统计检验犯错的是假阳性概率.统计推断犯错的是假阳性之反概率.两种概率之间的数值关系受先验概率影响很大.先验概率越高,利用统计检验的结果进行推断所犯错误概率就越小.如果先验概率很小,即使假阳性概率很小,利用该结果进行推断所犯错误概率也很大.本文以管理学研究为例,提出解决该问题的办法是,通过与现实和与理论的双重对话来掌握先验概率,以提高基于统计检验的结果进行统计推断的可靠性.本文的科学哲学意义是,揭示了科学研究是先验与经验相统一的本质,以及科学研究的不充分决定性的特征.; 关键词 P值零假设检验假阳性之反概率先验概率管理学研究; Keywords P-value null hypothesis significance testing(nhst) inverse probability of false positives prior probability management research; 分类号 C8 [社会学—统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名QTL作图中零假设检验统计量分布特征及LOD临界值估计方法被引量：10: 2; 作者孙子淇李慧慧张鲁燕王建康; 机构中国农业科学院作物科学研究所; 出处《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期1-11,共11页; 基金国家自然科学基金项目(31000540)资助; 文摘研究QTL作图中零假设检验统计量分布特征,可以帮助我们选取合适的LOD临界值,以控制全基因组显著性概率水平下犯第一类错误的概率。本文利用模拟方法,研究了QTL作图中单个扫描位点的似然比检验(LRT)统计量在零假设下的分布特征、影响最大LOD统计量累积分布的因素以及不同群体在不同标记密度下有效独立检验次数与染色体长度的关系。结果表明,在定位加显性效应QTL的一维扫描和定位上位性互作QTL的二维扫描中,单个扫描位置上的LRT统计量均服从卡方分布,其自由度等于检测QTL遗传参数的个数;染色体个数、群体大小和表型测量误差方差对零假设下检验统计量的分布没有影响,即不影响LOD临界值的选取,而群体类型、标记密度和染色体长度有明显影响,BC1、RIL和F2三种类型的群体中,BC1群体的临界值最小,F2群体的临界值最大,标记越密染色体越长,对应的LOD临界值越大;QTL一维扫描中有效独立检验次数与染色体长度呈正比,二维扫描中有效独立检验次数与染色体长度呈二次幂关系。借助Bonferroni矫正,给出了全基因组显著性水平与单个扫描位点显著性水平间的关系,因此,研究者可根据作图群体的群体类型、标记密度和基因组长度,很方便地确定特定全局显著性概率水平下的LOD临界值。; 关键词 QTL作图似然比检验 LOD统计量零假设显著性水平独立检验次数; Keywords QTL mapping Likelihood ratio test LOD score null hypothesis significance level Number of independent tests; 分类号 S330 [农业科学—作物遗传育种]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名效应量:估计、报告和解释被引量：56: 3; 作者卢谢峰唐源鸿曾凡梅; 机构湖南师范大学教育科学学院; 出处《心理学探新》 CSSCI 2011年第3期260-264,共5页; 基金湖南师范大学社会科学青年学术骨干培养计划项目(09XGG23); 文摘鉴于心理学界对效应量(effect size,ES)的日渐重视,本文集中探讨了标准差异型和关联强度型ES指标的计算公式及使用条件,并说明关联强度型指标在SPSS软件中的操作。其次,强调ES估计结果的两个报告原则,即明确指出所计算的是何种ES指标,尽可能地呈现ES的置信区间。在ES的解释方面,建议研究者结合具体情况综合权衡结果的实际重要性,而非机械援引各种所谓"小"、"中"、"大"的ES判定准则。; 关键词效应量实际重要性虚无假设显著性检验; Keywords effect size practical significance null hypothesis significance testing; 分类号 B841.2 [哲学宗教—基础心理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名从工具到范式:假设检验争议的知识社会学反思被引量：6: 4; 作者吕小康; 机构南开大学周恩来政府管理学院社会心理学系; 出处《社会》 CSSCI 北大核心 2014年第6期216-236,共21页; 文摘统计工具的建构与运用不能脱离知识生产的情境脉络,其中渗透着建构者和运用者的个人主张与其所在学科的整体价值追求。原假设显著性检验是社会科学实证研究中最为常用的假设检验方法,其流行并非因为方法论本身的精确无误,而在于它虽存有争议并因此招致严厉批评,但仍简洁有效地满足了研究者追求知识的客观性与确定性、以期将自身所在的学科塑造为一门科学分支的主观期待。因此,这一方法就从一个普通的统计工具上升为一种学科范式,起到了收敛学科的精神指向、提供模式化的解题方法、从而实现学科内部知识较快发展的功能。; 关键词假设检验原假设显著性检验知识社会学范式科学知识; Keywords hypothesis testing, null hypothesis significance testing, sociology of knowledge, paradigm, scientific knowledge; 分类号 G302 [文化科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名有关心理统计的三个疑问被引量：10: 5; 作者辛自强; 机构北京师范大学发展心理研究所; 出处《华南师范大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2010年第1期39-46,共8页; 文摘统计学在心理学研究中的作用似乎是确定无疑,然而,本文提出了三个疑问:心理量能统计吗?统计结果"显著"就足够了吗?统计模型与理论模型相距有多远?在对三个问题的分析中,试图说明:统计学作为心理学的工具,当然很重要,但更重要的是对心理进行有效测量,提高变量的测量水平和测量的有效性是心理学的根本任务。在数据分析过程中,应该加强对统计方法和结果的理论思考,纠正一些错误的统计规范和做法,弥补"零假设显著性检验"的不足。; 关键词心理统计学测量学零假设显著性检验理论模型; Keywords psychological statistics psychometrics null hypothesis significance testing theoretical model; 分类号 B841 [哲学宗教—基础心理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名SNARC效应量大小及置信区间的可信问题的实例分析: 6; 作者何华; 机构苏州大学教育学院; 出处《心理学探新》 CSSCI 北大核心 2023年第1期77-83,共7页; 基金江苏省教育学会“十三五”教育科研规划重点课题(19B1N2SZ18)。; 文摘通过实例分析SNARC效应量和置信区间可信度问题。(1)效应量是心理学实验结果报告中一个非常重要的部分,依据SNARC效应量的特殊性提出一种新的统计方法(在线性回归模型中引入混合虚拟变量)处理Aleottia等(2020)的开放实验数据,尽管该方法比一般方法更复杂。(2)参数的区间估计是一种基本统计推断形式。根据枢轴量分布,置信区间在一定置信度下可估计总体参数所在的可能范围。文章通过构建一个特殊实例分析了置信区间的估计过程,并和假设检验、贝叶斯统计进行对比分析,结果显示,虽然置信区间可以用来估计参数,但是存在依据某置信区间无法作出正确估计的情况,通过贝叶斯统计能分析出其中原因。; 关键词 SNARC效应虚拟变量假设检验置信区间先验分布后验分布贝叶斯统计; Keywords SNARC effect dummy variable null hypothesis significance testing Confidence Interval prior distribution posterior distribution Bayesian Statistics; 分类号 B841.2 [哲学宗教—基础心理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名解读不显著结果:基于500 个实证研究的量化分析被引量：7: 7; 作者王珺宋琼雅许岳培贾彬彬陆春雷陈曦戴紫旭黄之玥李振江林景希罗婉莹施赛男张莹莹臧玉峰左西年胡传鹏; 机构中山大学心理学系中国科学院行为科学重点实验室(中国科学院心理研究所) 中国科学院大学心理学系上海体育学院心理学院浙江师范大学教师教育学院上海华南师范大学心理学院 Tisch School of the Arts 苏州大学教育学院黑龙江大学教育科学研究院北京大学心理与认知科学学院华东师范大学心理与认知科学学院西南大学心理学部杭州师范大学认知与脑疾病研究中心北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室 Leibniz Institute for Resilience Research; 出处《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第3期381-393,共13页; 文摘不显著结果(如,p>0.05)在心理学研究中十分常见,且容易被误解为接受零假设的证据,并可能导致分组匹配研究的错误推断或者忽视被小样本的不显著结果掩盖的真实效应。但国内目前尚无实证研究对不显著结果的普遍性及其解读进行调查。本研究调查500篇中文心理学实证研究,统计其摘要中出现与不显著结果相关的阴性陈述的频率,判断并统计基于阴性陈述的推断准确性,并使用贝叶斯因子对不显著结果中包含t值的研究进行重新评估。结果表明,36%的摘要提及不显著结果,共包含236个阴性陈述。其中,41%的阴性陈述对不显著结果的解读出现偏差(如,解读为支持了零假设)。对包含t值的研究进行贝叶斯因子分析,结果显示仅有5.1%的不显著结果可以提供强证据支持零假设(BF01>10)。与先前对国际心理学期刊的调查结果相比(32%的摘要包含阴性陈述;72%的阴性陈述对不显著结果的解读错误),中文心理学期刊中报告不显著结果的比例更高,且对不显著结果解读错误的比例更低。但国内研究者仍需进一步加强对不显著结果的认识,推广适于评估不显著结果的统计方法。; 关键词不显著结果零假设显著性检验贝叶斯因子元研究; Keywords nonsignificant results null-hypothesis significance testing Bayes factors meta-research; 分类号 B841 [哲学宗教—基础心理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	P值之争与管理学研究:先验概率的意义	贾良定林泽民王涛卜濛濛何刚	《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	QTL作图中零假设检验统计量分布特征及LOD临界值估计方法	孙子淇李慧慧张鲁燕王建康	《作物学报》 CAS CSCD 北大核心	2013	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	效应量:估计、报告和解释	卢谢峰唐源鸿曾凡梅	《心理学探新》 CSSCI	2011	56	在线阅读下载PDF 职称材料
4	从工具到范式:假设检验争议的知识社会学反思	吕小康	《社会》 CSSCI 北大核心	2014	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	有关心理统计的三个疑问	辛自强	《华南师范大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心	2010	10	在线阅读下载PDF 职称材料
6	SNARC效应量大小及置信区间的可信问题的实例分析	何华	《心理学探新》 CSSCI 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	解读不显著结果:基于500 个实证研究的量化分析	王珺宋琼雅许岳培贾彬彬陆春雷陈曦戴紫旭黄之玥李振江林景希罗婉莹施赛男张莹莹臧玉峰左西年胡传鹏	《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心	2021	7	在线阅读下载PDF 职称材料