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体育统计学新视角:数据级数推断

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抽样研究通常是对抽取的样本进行测量,根据测出的样本数值对总体参数值进行推断,假设检验、置信区间和数据级数推断的方法都被运用来进行这一研究推断.本文采取了一个体育学的抽样研究案例,分析和探讨了以上三种方法在做出研究推断时的优缺点.主要结果包括:基于传统的假设检验提供的p值进行推断时,推断结果具有较大的误导性,只能获得一个“二元结果”:显著或不显著,同时还面临着“Ⅰ型误差”和“Ⅱ型误差”带来的干扰.置信区间的添加可以对p值进行一定的补充,但并不能对研究结果推断提供实质性的、进一步的信息.通过加入一个“最小有意义阈值”,数据级数推断方法能给出一个“三元结果”:有意义正差异/相关、有意义负差异/相关和无意义微小差异/相关,并基于置信区间推算出总体值落在每一个结果区域的可能性,从而能让定量研究结果的推论更加丰富和准确,同时大大降低Ⅰ型误差率和Ⅱ型误差率,减少发表偏倚.

数据推断、定量研究、三元结果、最小有意义阈值

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G80(体育理论)

广东省普通高等学校青年创新人才项目2016WQNCX015

2017-07-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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体育与科学

1004-4590

32-1208/G8

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2017,38(3)

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