[問題] 獨立樣本t檢定和ANCOVA結果

看板Statistics作者 (木各木各)時間1年前 (2022/05/06 23:58), 編輯推噓2(2推 0噓 38→)
留言40則, 5人參與, 1年前最新討論串1/1
如果是跟統計軟體有關請重發文章，使用程式做為分類。 統計軟體，如SPSS, AMOS, SAS, R, STATA, Eviews，請都使用程式做為分類 請詳述問題內容，以利板友幫忙解答，過短文章依板規處置，請注意。 為避免版面混亂，請勿手動置底問題，善用E做檔案編輯 大家好 想請問一項隨機分派研究 問券分為實驗組對照組 分別進行前測及後測 一開始用獨立樣本t檢定，兩組的前測沒有組間差異，後測也沒有組間差異 再用ANCOVA跑的話，把前測分數當成共變數控制後，後測分數就有顯著的組間差異了 請問這兩個不同結果我要如何解釋 控制前測之後兩組後測有組間差異，意思是前測對後測的影響比組別還重要嗎 不確定我有沒有需要多放入ANCOVA的結果，因為我主要的重點還是介入有沒有效果 （已放入成對樣本結果，實驗組前後測有顯著差異） -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.247.193.11 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1651852738.A.626.html
推
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畫個圖，橫軸前測，縱軸後側，不同顏色點表組別
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05/08 13:25, 1年前 , 2F
組別是一開始就隨機分的話 作獨立樣本
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05/08 13:25, 1年前 , 3F
檢定(後-前)就好了吧
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推
05/08 17:56, 1年前 , 4F
隨機分派得宜的話，應該用後測就可以代表結果了；如果
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要用ANCOVA的顯著來發表，就只能針對校正的變項說明可
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能有仍有小幅度影響，但我覺得出來的Effect size可能也
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不會太高，剛好過顯著的邊緣。或者發表的時候可以兩者
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一起分享？類似SRMA有些會同時發表random跟fixed effec
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t model來解釋
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05/08 19:36, 1年前 , 10F
謝謝大家！聽起來好像獨立樣本t檢定就足夠了，我會再跟
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05/08 19:36, 1年前 , 11F
老師討論看看><真的非常感謝大家～QQ
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05/08 22:47, 1年前 , 12F
ANCOVA代表某些變異度可被前測解釋掉 剩下的變異度
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被組別解釋的程度達顯著
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05/08 22:48, 1年前 , 14F
若後測的分布很廣確實會有這種現象
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05/08 22:51, 1年前 , 15F
不過用(後-前) difference score還是ANCOVA較合理是
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吵不完的 估狗pre-post ANCOVA就會看到一拖拉庫討論
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05/08 22:51, 1年前 , 17F
個人覺得difference score比較直觀
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05/09 13:13, 1年前 , 18F
如 1F 說的，畫個圖吧! 或許 ANCOVA 也不適當呢!
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05/09 13:15, 1年前 , 19F
空口白話地爭論用什麼方法好是無意義的, 如果資料不合所假
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05/09 13:17, 1年前 , 20F
設的模型, 強用假設的模型去分析得到的只是扭曲的結果.
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05/09 13:19, 1年前 , 21F
後測 Yij, 前測 Xij, ANCOVA 假設 Yij=Mi+bXij+Eij,
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後測減前測法假設 Yij = Mi + Xij + Eij
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05/09 13:22, 1年前 , 23F
但也可能實際上 Yij =Mi+BjXij + Eij, 甚至 Eij 有異幅變異
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05/09 13:25, 1年前 , 24F
ANCOVA 顯著而不考慮前測則後測不顯著,原因就是前測對後測
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05/09 13:27, 1年前 , 25F
有影響, ANCOVA 消除了這項影響 (如果模型假設成立), 因此
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05/09 13:29, 1年前 , 26F
誤差項變異數較小. 單純比較後測則把 Xij 的變異也放進誤差
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05/09 13:30, 1年前 , 27F
項, 因此誤差較大. 既有前測資料, 而且前測結果與後測結果
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05/09 13:32, 1年前 , 28F
有關, 當然應考慮進去, 但如何適當地把前測結果放進模型,
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05/09 13:32, 1年前 , 29F
就是另一回事了.
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05/09 15:40, 1年前 , 30F
我的意思是學理上解釋ANCOVA結果比較迂迴 (當然很多
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05/09 15:40, 1年前 , 31F
論文討論時也沒那麼講究...) 心理方面的通常解釋是
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05/09 15:40, 1年前 , 32F
: 前測量的是trait變異度 後測的變異度則是trait變
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異度和treatment疊加的結果 生醫方面則通常更難解
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05/09 15:40, 1年前 , 34F
釋
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05/09 15:46, 1年前 , 35F
另外原PO說的"前測比組別重要"不對 畫出variance
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partition文氏圖比較好理解 或者直接轉成回歸比較
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05/09 15:46, 1年前 , 37F
t value才知道相對重要度
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05/09 16:18, 1年前 , 38F
05/09 16:18, 38F
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05/09 18:33, 1年前 , 39F
上面最後還是不太嚴謹 應該先定義好"相對重要度"指
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05/09 18:33, 1年前 , 40F
什麼 t-value不是對應一般理解上的重要度
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