马红亮

    文章围绕着5个假设，分别对动机、享受度、自我效能感、知识获取以及知识迁移的各种测量数据进行分析，尽管在表3中都使用了平均值、标准差和P值进行表述，但统计方法各不相同。例如在进行数据分析之前，作者先进行了三个组先前知识的单因素方差分析（ANOVA），发现没有显著差异，同时对三个组的性别比例进行了卡方检验，也发现没有显著差异。

3.3 Hypotheses 1a and 1b: Did the VR groups have higher enjoyment ratings than the text group?

    研究者对三组（Text /Desktop VR/Immersive VR）喜欢程度的后测进行了单因素方差分析（ A one-way between-subject ANOVA），发现有显著差异（F(2, 102) = 18.93, p < .001.）。接着应用Dunnett's test进行POST hoc分析，两两比较发现，Immersive VR组和Desktop VR组都要比text组显著高。

3.6 Hypotheses 4a and 4b: Did the groups differ on the retention test?

    作者对学生各种活动的参与做了统计和分析，具体包括哪些方面？作者又是通过什么统计方法对学生参与活动与学习成绩（performance）进行统计分析的，相关系数（correlation coefficient）有哪些指标，意味着什么？

4.3. Cross-correlation analysis of different learning activities with student performance
    作者对学生成绩和不同学习活动的参与度进行了Pearson相关分析（cross-correlation analysis），发现学生成绩与观看视频没有线性关联（linear dependence）（r = −.05, p = .84），与测验尝试此时也没有线性关联（r = −.05, p = .84）。学生成绩与参与辅导情况有弱相关（r = .20），但由于学生数量少，所以相关不显著（(p = .44）。学生成绩与参与最后总结的情况显著和强相关（r = .64, p = .006）。

    那么什么是linear fit，有什么特点？

学生面授和在线的学习成绩以及同步/异步学习活动中的Levene’s Test for Equality of variances检验目的是什么，表5和表6中Equal variances not assumed意味着什么？

表1《核反应模型》课程开发和参与人数

注：2012/2013年度，课程处于转型期，没有纳入数据分析。