如何理解数据差异的显著性检验 ?

数据差异的显著性检验是数据分析的重要技术之一。然而,如何正确选择检验方法是很多初学者困惑和容易出现错误的地方。下面为大家总结一下数据差异显著性检验的方法及适用范围。

显著性检验
首先需要理解什么是数据差异的显著性检验。在数据分析中,如果仅仅基于个案(某个数据)的采样数据是没有很强说服力的。例如:一种新药,不能因为一个人使用后,效果良好就大面积地推广,而应该基于大规模的样本判定这种新药是否有效,这就需要验证在大规模样本中实验组数据是否优于对照组数据,二者是否存在显著性的差别。显著性检验的理论就是在这种具体需求下提出来的。

所谓数据差异的显著性检验,是面向两组或多组数据的一种数据分析方法,其目的是对两组数据之间是否存在显著的差异进行判断。一般来说,两组观测数据不可能完全相同,肯定存在或多或少的差异,但研究者关心的是两组数据的差异是否显著。如果差异显著,就可以说两组数据之间存在显著性差异;否则,它们之间的差异不显著,甚至可以说是无差别。

数据差异的显著性可以运用在各类科学研究中,例如,在教学研究中,研究者可以研究某种教学法是否有效。在医学领域,可以研究某种新药是否对患者有效等等。

数据的分类
数据类型的不同,将直接影响到差异显著性检验的使用方法。数据主要可以分成三类:定距变量,定序变量和定类变量。

定类变量:根据定性的原则区分总体中个案类别的变量。定类变量的值只能把研究对象分类,只能决定研究对象是同类或不同类,例如:性别分为男性和女性两类;出生地区分为农村、城市、城镇三类;民族背景分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等;婚姻状况分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。

定序变量:区别同一类的个案中等级次序的变量。变量的值能把研究对象排列高低或大小,它是比定类变量层次更高的变量,也具有定类变量的特点,例如:文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲;工厂规模可以分为大、中、小;年龄可以分为老、中、青。这些变量的值,既可以区分异同,也可以区别高低或大小。但是,各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离,比如大学究竟比高中高出多少,是没有确切的尺度来测量的。

定距变量:区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。它除了包括定序变量的特性外,还能确切测量出个案之间高低、大小次序之间的距离。

定距变量是最常见、区分度最高的变量,这类变量可以被求取均值、方差、标准差和标准误等描述性信息,在数据分析中最受欢迎,被称为高测度数据。定序变量和定类变量则因为数据的特点,通常无法求取它们的均值和方差等信息,被称为低测度数据,需要采用与定距变量不同的分析技术。

分析方法总结
基于前面的分析,笔者对差异显著性检验的技术及其适用性进行了总结。

列于下面表格:




发布于 2018-11-12

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