Motivational and cognitive benefits of training-单因素协方差分析以及 Dunnett's test

Motivational and cognitive benefits of training-单因素协方差分析以及 Dunnett's test

马红亮 -
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    论文对6个假设中的3和5,进行了单因素被试间的协方差分析(A one‐way between‐subject analysis of covariance,ANCOVA)

3.4 Hypotheses 2a and 2b: Did the VR groups have higher pretest-to-posttest changes in intrinsic motivation than the text group?

    研究者为了验证两个VR组对学生内在兴趣的提升要显著高于文本组,进行了单因素协方差分析( one-way between-subject analysis of covariance (ANCOVA)),即将前测内在兴趣分数作为协变量( covariate),后测兴趣分数作为因变量(dependent variable),结果显示三组有显著差异(F(2, 100) = 7.249, p = 0.001)。接着进行两两比较,发现immersive VR比文本组要显著高(F(1, 65) = 8.995, p = 0.004),desktop VR 组也要比文本组要显著高(F(1, 68) = 10.919, p = 0.002)。


3.5 Hypotheses 3a and 3b: Did the VR groups have higher pretest-to-posttest changes in self-efficacy than the text group?

        研究者做了与3.4相同的数据统计分析。

    那么单因素协方差分析检验是什么?有什么特点?

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王莹 -
协方差分析
    实际研究过程中尽管实验者尽力控制无关变量,但是总是存在一些难以控制的无关变量。协方差分析的基本思想:在作多组均数之间的比较前用直线回归方法找出各组均数与协变量之间的数量关系,求出当各组协变量相等时的均数,即修正均数。在扣除协变量的影响之后利用方差分析比较修正均数间的差别。

协方差分析需要满足以下三点要求
  • ·各组回归斜率相等。
  • ·各组协变量和因变量之间呈线性关系。
  • ·各组残差呈正态分布。
Dunnett's test
    又称为:新复极差法检验。是一种方差分析中均值比较的方法。由Duncan 1955年在Newman及Keuls的复极差法(muhiple range method)基础上提出。适用于多个实验组均数与对照组均数间的比较。与SNK法、LSD法都是当多个样本均数之间两两比较时使用的假设检验方法,是常用的事前比较方法。



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王红 -

    方差分析的目的是分析控制变量的不同水平是否对观察变量产生了显著影响,检验各个水平下观察变量的均值是否相等。单因素方差分析中的控制变量只有一个而且是定类数据,因变量是定量数据。

    协方差分析是将很难控制的因素作为协变量,在排除协变量影响的条件下,分析控制变量对观察变量的影响,从而更加准确地对控制变量进行评价,协变量一定要是连续数值型。协方差分析是将方差分析和回归分析结合起来的一种统计分析方法。所以协方差分析的目的是消除连续变量对因变量的影响,使方差分析的检验功效更高,结果更可靠。

协方差分析

    事后比较:F检验显著说明各组均值并不相同(至少两组不同 ),但不能回答到底哪几组不同。通过对各组均值之间的配对比较来进一步检验到底哪些均值之间存在差异。Dunnett检验是一种事后检验方法,常用于多个试验组与一个对照组的比较,本文中是将沉浸式虚拟现实仿真、桌面虚拟现实仿真分别与传统的文本手册进行比较。