衡量和促进在线学习公平和质量的自我调节: 新冠疫情期间多校调查...

UOSL得分的标准化回归系数β1为正,具有统计学意义,效应量为0.637,支持在线SRL与学习结果之间强正相关的假设。(3)稳健性检验以确定每个小组的具体挑战为了检验回归结果的稳健性,本研究将八种自我报告的技能而不是它们的总和作为回归模型的学习结果指标(见表6)。所有的自我调节系数均为正数,具有统计...

观察性研究的网络Meta分析

相似性是指所有研究间以及不同对照组间影响效应量的因素相似。一致性是指直接和间接比较结果一致。纳入观察性研究对于网络Meta分析的最大挑战就是观察性研究是否可以和随机对照试验一样在同质性、相似性和一致性上满足网络Meta分析的假设检验。观察性研究因为研究地点和研究环境的不同,会导致各个研究在患者选择、治疗...

放弃统计学中的P值?植物科学研究中的统计分析:问题及解决方案

也让我们设定了置信区间(confidenceinterval),进行检验统计,得到了相对的统计值(像是t值,F值,卡方值,z值)以及对这些统计值进行差异判断(像是P值评估在设定的置信区间内没有发现差异的机率,评估一个真实存在显著性可重复性的统计力power,以及差异量/效应量effectsize)。

【統計學】终于有人把p值讲明白了|统计学|实验|显著性|估计值|...

零假设显著性检验(NullHypothesisSignificanceTesting,NHST)框架通常假定对照组和实验组之间的指标没有差异(零假设),如果数据能提供有力的反对证据,则拒绝该假设。一个常见的错误是,仅仅由于指标不是统计显著的,就假设没有实验效应。而真实的情况很可能是因为实验的统计功效不足以检测到我们看到的效应量,也就是...

临床研究样本量计算:大家看得懂的教程

我们在假设检验的时候常常会犯另外一个错误,就是二类错误。也就是假阴性。真实存在的差异不能发现。使用β来表示。而我们这里提及的Power(把握度)则是1-β。换句话就是当真实存在差异,我们能够发现差异的能力。通常我们会设定为1-β=80%,也可以为90%,则需要更多的样本量。