体育统计学新视角:数据级数推断

被引：40

作者：

刘鸿优 ^{[1
]}

William GHopkins ^{[2
]}

机构：

[1] 华南师范大学体育科学学院

[2] Institute of Sport,Exercise and Active Living,Victoria University Melbourne

来源：

体育与科学 | 2017年 / 38卷 / 03期

关键词：

数据推断; 定量研究; 三元结果; 最小有意义阈值;

D O I：

10.13598/j.issn1004-4590.2017.03.006

中图分类号：

G80-32 [体育统计学];

学科分类号：

071407 [教育与心理统计学];

摘要：

抽样研究通常是对抽取的样本进行测量,根据测出的样本数值对总体参数值进行推断,假设检验、置信区间和数据级数推断的方法都被运用来进行这一研究推断。本文采取了一个体育学的抽样研究案例,分析和探讨了以上三种方法在做出研究推断时的优缺点。主要结果包括:基于传统的假设检验提供的p值进行推断时,推断结果具有较大的误导性,只能获得一个"二元结果":显著或不显著,同时还面临着"I型误差"和"II型误差"带来的干扰。置信区间的添加可以对p值进行一定的补充,但并不能对研究结果推断提供实质性的、进一步的信息。通过加入一个"最小有意义阈值",数据级数推断方法能给出一个"三元结果":有意义正差异/相关、有意义负差异/相关和无意义微小差异/相关,并基于置信区间推算出总体值落在每一个结果区域的可能性,从而能让定量研究结果的推论更加丰富和准确,同时大大降低I型误差率和II型误差率,减少发表偏倚。

引用

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页数：5

共 3 条

[1]

Sadly;the earth is still round(p＜0.05).[J].Weimo Zhu;.Journal of Sport and Health Science(JSHS).2012, 01

[2]

The ASA's Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose [J].