作者V1t4m1n (木各木各)
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标题[问题] 独立样本t检定和ANCOVA结果
时间Fri May 6 23:58:56 2022
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大家好
想请问一项随机分派研究
问券分为实验组对照组 分别进行前测及後测
一开始用独立样本t检定，两组的前测没有组间差异，後测也没有组间差异
再用ANCOVA跑的话，把前测分数当成共变数控制後，後测分数就有显着的组间差异了
请问这两个不同结果我要如何解释
控制前测之後两组後测有组间差异，意思是前测对後测的影响比组别还重要吗
不确定我有没有需要多放入ANCOVA的结果，因为我主要的重点还是介入有没有效果
（已放入成对样本结果，实验组前後测有显着差异）
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1F：推 andrew43: 画个图，横轴前测，纵轴後侧，不同颜色点表组别 05/08 00:13
2F：→ recorriendo: 组别是一开始就随机分的话 作独立样本 05/08 13:25
3F：→ recorriendo: 检定(後-前)就好了吧 05/08 13:25
4F：推 andy10217: 随机分派得宜的话，应该用後测就可以代表结果了；如果 05/08 17:56
5F：→ andy10217: 要用ANCOVA的显着来发表，就只能针对校正的变项说明可 05/08 17:56
6F：→ andy10217: 能有仍有小幅度影响，但我觉得出来的Effect size可能也 05/08 17:56
7F：→ andy10217: 不会太高，刚好过显着的边缘。或者发表的时候可以两者 05/08 17:56
8F：→ andy10217: 一起分享？类似SRMA有些会同时发表random跟fixed effec 05/08 17:56
9F：→ andy10217: t model来解释 05/08 17:56
10F：→ V1t4m1n: 谢谢大家！听起来好像独立样本t检定就足够了，我会再跟 05/08 19:36
11F：→ V1t4m1n: 老师讨论看看><真的非常感谢大家～QQ 05/08 19:36
12F：→ recorriendo: ANCOVA代表某些变异度可被前测解释掉 剩下的变异度 05/08 22:47
13F：→ recorriendo: 被组别解释的程度达显着 05/08 22:47
14F：→ recorriendo: 若後测的分布很广确实会有这种现象 05/08 22:48
15F：→ recorriendo: 不过用(後-前) difference score还是ANCOVA较合理是 05/08 22:51
16F：→ recorriendo: 吵不完的 估狗pre-post ANCOVA就会看到一拖拉库讨论 05/08 22:51
17F：→ recorriendo: 个人觉得difference score比较直观 05/08 22:51
18F：→ yhliu: 如 1F 说的，画个图吧! 或许 ANCOVA 也不适当呢! 05/09 13:13
19F：→ yhliu: 空口白话地争论用什麽方法好是无意义的, 如果资料不合所假 05/09 13:15
20F：→ yhliu: 设的模型, 强用假设的模型去分析得到的只是扭曲的结果. 05/09 13:17
21F：→ yhliu: 後测 Yij, 前测 Xij, ANCOVA 假设 Yij=Mi+bXij+Eij, 05/09 13:19
22F：→ yhliu: 後测减前测法假设 Yij = Mi + Xij + Eij 05/09 13:20
23F：→ yhliu: 但也可能实际上 Yij =Mi+BjXij + Eij, 甚至 Eij 有异幅变异 05/09 13:22
24F：→ yhliu: ANCOVA 显着而不考虑前测则後测不显着,原因就是前测对後测 05/09 13:25
25F：→ yhliu: 有影响, ANCOVA 消除了这项影响 (如果模型假设成立), 因此 05/09 13:27
26F：→ yhliu: 误差项变异数较小. 单纯比较後测则把 Xij 的变异也放进误差 05/09 13:29
27F：→ yhliu: 项, 因此误差较大. 既有前测资料, 而且前测结果与後测结果 05/09 13:30
28F：→ yhliu: 有关, 当然应考虑进去, 但如何适当地把前测结果放进模型, 05/09 13:32
29F：→ yhliu: 就是另一回事了. 05/09 13:32
30F：→ recorriendo: 我的意思是学理上解释ANCOVA结果比较迂回 (当然很多 05/09 15:40
31F：→ recorriendo: 论文讨论时也没那麽讲究...) 心理方面的通常解释是 05/09 15:40
32F：→ recorriendo: : 前测量的是trait变异度 後测的变异度则是trait变 05/09 15:40
33F：→ recorriendo: 异度和treatment叠加的结果 生医方面则通常更难解 05/09 15:40
34F：→ recorriendo: 释 05/09 15:40
35F：→ recorriendo: 另外原PO说的"前测比组别重要"不对 画出variance 05/09 15:46
36F：→ recorriendo: partition文氏图比较好理解 或者直接转成回归比较 05/09 15:46
37F：→ recorriendo: t value才知道相对重要度 05/09 15:46
39F：→ recorriendo: 上面最後还是不太严谨 应该先定义好"相对重要度"指 05/09 18:33
40F：→ recorriendo: 什麽 t-value不是对应一般理解上的重要度 05/09 18:33