作者V1t4m1n (木各木各)
看板Statistics
標題[問題] 獨立樣本t檢定和ANCOVA結果
時間Fri May 6 23:58:56 2022
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大家好
想請問一項隨機分派研究
問券分為實驗組對照組 分別進行前測及後測
一開始用獨立樣本t檢定，兩組的前測沒有組間差異，後測也沒有組間差異
再用ANCOVA跑的話，把前測分數當成共變數控制後，後測分數就有顯著的組間差異了
請問這兩個不同結果我要如何解釋
控制前測之後兩組後測有組間差異，意思是前測對後測的影響比組別還重要嗎
不確定我有沒有需要多放入ANCOVA的結果，因為我主要的重點還是介入有沒有效果
（已放入成對樣本結果，實驗組前後測有顯著差異）
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1F：推 andrew43: 畫個圖，橫軸前測，縱軸後側，不同顏色點表組別 05/08 00:13
2F：→ recorriendo: 組別是一開始就隨機分的話 作獨立樣本 05/08 13:25
3F：→ recorriendo: 檢定(後-前)就好了吧 05/08 13:25
4F：推 andy10217: 隨機分派得宜的話，應該用後測就可以代表結果了；如果 05/08 17:56
5F：→ andy10217: 要用ANCOVA的顯著來發表，就只能針對校正的變項說明可 05/08 17:56
6F：→ andy10217: 能有仍有小幅度影響，但我覺得出來的Effect size可能也 05/08 17:56
7F：→ andy10217: 不會太高，剛好過顯著的邊緣。或者發表的時候可以兩者 05/08 17:56
8F：→ andy10217: 一起分享？類似SRMA有些會同時發表random跟fixed effec 05/08 17:56
9F：→ andy10217: t model來解釋 05/08 17:56
10F：→ V1t4m1n: 謝謝大家！聽起來好像獨立樣本t檢定就足夠了，我會再跟 05/08 19:36
11F：→ V1t4m1n: 老師討論看看><真的非常感謝大家～QQ 05/08 19:36
12F：→ recorriendo: ANCOVA代表某些變異度可被前測解釋掉 剩下的變異度 05/08 22:47
13F：→ recorriendo: 被組別解釋的程度達顯著 05/08 22:47
14F：→ recorriendo: 若後測的分布很廣確實會有這種現象 05/08 22:48
15F：→ recorriendo: 不過用(後-前) difference score還是ANCOVA較合理是 05/08 22:51
16F：→ recorriendo: 吵不完的 估狗pre-post ANCOVA就會看到一拖拉庫討論 05/08 22:51
17F：→ recorriendo: 個人覺得difference score比較直觀 05/08 22:51
18F：→ yhliu: 如 1F 說的，畫個圖吧! 或許 ANCOVA 也不適當呢! 05/09 13:13
19F：→ yhliu: 空口白話地爭論用什麼方法好是無意義的, 如果資料不合所假 05/09 13:15
20F：→ yhliu: 設的模型, 強用假設的模型去分析得到的只是扭曲的結果. 05/09 13:17
21F：→ yhliu: 後測 Yij, 前測 Xij, ANCOVA 假設 Yij=Mi+bXij+Eij, 05/09 13:19
22F：→ yhliu: 後測減前測法假設 Yij = Mi + Xij + Eij 05/09 13:20
23F：→ yhliu: 但也可能實際上 Yij =Mi+BjXij + Eij, 甚至 Eij 有異幅變異 05/09 13:22
24F：→ yhliu: ANCOVA 顯著而不考慮前測則後測不顯著,原因就是前測對後測 05/09 13:25
25F：→ yhliu: 有影響, ANCOVA 消除了這項影響 (如果模型假設成立), 因此 05/09 13:27
26F：→ yhliu: 誤差項變異數較小. 單純比較後測則把 Xij 的變異也放進誤差 05/09 13:29
27F：→ yhliu: 項, 因此誤差較大. 既有前測資料, 而且前測結果與後測結果 05/09 13:30
28F：→ yhliu: 有關, 當然應考慮進去, 但如何適當地把前測結果放進模型, 05/09 13:32
29F：→ yhliu: 就是另一回事了. 05/09 13:32
30F：→ recorriendo: 我的意思是學理上解釋ANCOVA結果比較迂迴 (當然很多 05/09 15:40
31F：→ recorriendo: 論文討論時也沒那麼講究...) 心理方面的通常解釋是 05/09 15:40
32F：→ recorriendo: : 前測量的是trait變異度 後測的變異度則是trait變 05/09 15:40
33F：→ recorriendo: 異度和treatment疊加的結果 生醫方面則通常更難解 05/09 15:40
34F：→ recorriendo: 釋 05/09 15:40
35F：→ recorriendo: 另外原PO說的"前測比組別重要"不對 畫出variance 05/09 15:46
36F：→ recorriendo: partition文氏圖比較好理解 或者直接轉成回歸比較 05/09 15:46
37F：→ recorriendo: t value才知道相對重要度 05/09 15:46
39F：→ recorriendo: 上面最後還是不太嚴謹 應該先定義好"相對重要度"指 05/09 18:33
40F：→ recorriendo: 什麼 t-value不是對應一般理解上的重要度 05/09 18:33