传播研究方法.pptx

复习：正态分布的特性1 均值中位数 众数对称性渐进性xy均值，标准差正态分布的特性2正态曲线下的面积xy均值，标准差34.13%34.13%13.59%13.59%2.15%2.15%.13%.13%正态总体几乎总取值于区间 之内，而在此区间以外取值的概率只有0.26。通常认为这种情况在一次试验中几乎不可能发生。【3原则】复习：z值要对有不同均值和标准差的正态分布进 行比较，需要一定的标准。Z值（z score）：标准值，偏离均值的标准差个数。【不同分布的z值具有可比性】x0标准正态分布：=0=1复习：假设研究假设和零假设的区别：零假设表示两个变量之间没有关系；研究假设表示两个变量之间有关系。零假设对应总体，研究假设对应样本【推论】。由于总体不能直接检验，零假设只能被间接检验，而研究假设能够被直接检验。零假设是暗含的假设，研究假设是明确表达的。复习：假设单尾与双尾：单尾（one-tailed test）：反映有方向假设，假定了特定方向的差异。u12年级学生的ABC记忆考试的平均成绩比比9年级学生的平均成绩高高。双尾（two-tailed test）：反映无方向假设，假定差异没有特定的方向。u9年级学生的ABC记忆考试的平均成绩不同于不同于12年级学生的平均成绩x0复习：显著性差异显著性的概念显著性：两个群体的态度之间的任何差异是由于系统因素而不是偶然性因素的影响。犯错误的可能性始终存在。大多数涉及假设检验的科学研究中一定存在一定数量的不能控制的误差即，偶然性因素。风险水平就是我们愿意执行的统计显著性水平（significant level）。【p.05】复习：显著性差异统计显著性（statistical significance）零假设为真的情况下（两个样本间没有差异）拒绝零假设（差异存在）所要承担的风险水平。（Type I error）可能的选择可能的选择接受零假设接受零假设 拒绝零假设拒绝零假设零假设零假设的真实的真实性质性质零假设是零假设是真实的真实的对啦！零假设是真实的情况下接受了零假设，而且群体之间没有差别。犯了第I类错误，在群体之间没有差异的情况下拒绝了零假设。（以希腊字母表示）零假设是零假设是虚假的虚假的犯了第II类错误，接受了虚假的零假设。（以希腊字母表示）很好，在群体之间存在差异的情况下拒绝了零假设。你是检验变量之间的关系你是检验变量之间的关系还是检验两个群体在一个或多个变还是检验两个群体在一个或多个变量上的差异量上的差异我检验变量我检验变量之间的关系之间的关系分析几个分析几个变量？变量？两个以上两个以上相关系数的显相关系数的显著性的著性的t检验检验两个变量两个变量回归，因回归，因素分析素分析我检验两个群体在一个我检验两个群体在一个或多个变量上的差异或多个变量上的差异相同的参相同的参与者接受与者接受多次测试多次测试？是分析几个群体分析几个群体？两个群体两个群体非独立样非独立样本的本的t检验检验两个以上两个以上配对测量的方配对测量的方差分析差分析不是分析几个群体分析几个群体？两个群体两个群体独立样本独立样本的的t检验检验两个以上两个以上简单方差简单方差分析分析如何选择恰当的如何选择恰当的统计检验来确定统计检验来确定群体之间的差异群体之间的差异是否存在？（速是否存在？（速查表）查表）复习：显著性差异显著性检验步骤1.零假设的陈述2.设置零假设的风险水平（显著水平，第一类错误）3.选择恰当的检验统计量4.计算检验统计量（实际值）（SPSS）5.使用特定统计量的统计临界值表确定拒绝零假设需要的值（SPSS）6.比较实际值与临界值（SPSS）7.如果实际值大于临界值，不能接受零假设8.如果实际值没有超过临界值，零假设是最有力的解释。复习：独立样本t检验独立样本t检验要求被比较的两个样本彼此独立（在任何方面都不相关），没有配对关系；要求两个样本均来自正态总体；要求研究中的每一个参与者只接受一次测试；要求均值是对于检验有意义的描述统计量；方差齐性检验（F值）：零假设：两个独立样本来自方差相等的两个总体v1=v2;P.05，零假设成立，两组没有显著性差异。方差齐性检验（F值）：零假设：两个独立样本来自方差相等的两个总体v1=v2;P.05，说明在该水平上肯定零假设，两组方差差异不显著，在t检验结果中应选择“假设方差相等”一行的数据作为本例t检验的结果数据。双尾t检验的概率为.039，说明零假设是真实的情况下拒绝零假设的可能性不足4%（3.8%）。结论：p.05，零假设不成立，两组治疗效果差异显著。复习：非独立样本t检验非独立样本t检验例如，研究阅读资料和常规教学对有学习障碍的孩子的阅读能力的影响。表明相同群体在两种不同条件下进行相同的研究；每一个参与者接受不止一次的测试；有两组数据查表可得，对于自由度24，显著水平.05的单测检验而言，拒绝零假设需要的值是1.711.比较实际,值2.349与1.711，超过了临界值，说明前测成绩与后测成绩之间的差异的确是由随机因素以外的因素引起的。SPSS进行均值之间的单测检验不是很容易手动查表！本讲概要简单方差分析第二次作业讲评第三次作业讲评总复习一、简单方差分析（simple analysis of variance/one-way analysis of variance）简单方差分析例如，检验某项运动的训练年数与应对技能（或运动员应对技能量表的得分）的关系。检验两个以上的群体之间的差异【群体1：训练年数6年以内；群体2：训练7-10年的运动员；群体3：训练10年以上的运动员】；只分析一个因素（训练年数）；每个运动员只接受一次测试；比较这些群体的平均成绩；检验统计量：F（R.A.Fisher）一、简单方差分析（simple analysis of variance/one-way analysis of variance）简单方差分析例如，检验某项运动的训练年数与应对技能（或运动员应对技能量表的得分）的关系。方差分析逻辑：运动成绩差异产生的方差可以分为群体内个体差异产生的方差【组内差异，随机误差】和群体之间差异产生的方差【组间差异，显著差异】，对两类方差相互比较。一、简单方差分析（simple analysis of variance/one-way analysis of variance）简单方差分析（One-Way ANOVA）调查每个星期呆在预备学校5、10和20个小时对孩子语言发展的影响。分组因素/处理变量【每个孩子所属的组别5、10or20小时被解释变量【语言发展】组组1（每星期（每星期5小时）小时）组组2（每星期（每星期10小时）小时）组组3（每星期（每星期20小时）小时）语言发展测试成绩语言发展测试成绩语言发展测试成绩一、简单方差分析（simple analysis of variance/one-way analysis of variance）析因方差分析（factorial design）：分析一个以上的处理变量调查每个星期呆在预备学校5、10和20个小时及性别对孩子语言发展的影响。【32】分组因素/处理变量【3个层级】；其他分组因素【2个层级】呆在预备学校的时间呆在预备学校的时间性别性别组1（每星期5小时）组2（每星期10小时）组3（每星期20小时）男语言发展测试成绩语言发展测试成绩语言发展测试成绩女语言发展测试成绩语言发展测试成绩语言发展测试成绩使用SPSS进行简单方差分析假定三个预备学校参与者群体与语言测试成绩使用SPSS进行简单方差分析假定三个预备学校参与者群体与语言测试成绩（方差分析不需要确定（方差分析不需要确定单尾还是双尾）单尾还是双尾）设置风险水平：p.05选择合适的统计量：F方差来源方差来源方差平方和方差平方和第二栏与第三栏之比第二栏与第三栏之比组间均方与组内均方之比组间均方与组内均方之比计算的计算的F值对应的概值对应的概率值率值p.05，说明犯第一类错误概率太高，不能拒绝零假设。即，人们对这两种薄饼的偏好大致是相同的。第二次作业讲评期末考试闭卷，满分100分，占总成绩70%时间：2016年1月14日上午8:30-10:30地点：1518题型：单选（每题1分，共30分）多选（每题2分，共10分）简答（6题，共35分）计算分析题（2题，共25分）总复习第一部分：科学研究的逻辑第二部分：研究的建构第三部分：数据收集（观察的方法）第四部分：数据分析艾尔巴比(Earl Babbie):社会研究方法（第十一版），邱泽奇译，华夏出版社2009年版。第一部分：科学研究的逻辑“知道”的方法科学的本质有关“真实”的观点社会科学的基础变量语言社会理论社会理论的四个组成部分：假定、概念、关系、分析单位第一部分：科学研究的逻辑社会理论的五个方面：理论化方向：归纳 演绎分析层次：微观、宏观、中层解释的形式：因果解释、因果关系的潜在错误【套套逻辑、同义反复、目的论/最终因存在论、区位谬误、还原论、虚假关系】社会研究三大范式：实证、批判、解释文献综述与量化研究论文结构研究伦理第三部分：数据收集方法实验法问卷法内容分析法