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& x! G l1 x4 y( @; y1.常听学者说做研究要放大Variance,从样本选取上应该怎样做?. _# B5 m; F- X! O
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方差是不可以 “放大” 的。变量的方差是多少就多少。我猜你的意思是防止 range restriction (RR)。 RR 的意思是原来变量X的值是1到7 (举例而已),但是你观察的数据的X值只在 1到3(举例而已)之间。 那观察到的X与另外一个变量Y的相关就会严重减少了。请看下图:) i: a" C5 n& a3 `3 M/ O
% H0 [9 t9 e3 n% W' o原来X与Y的关系很密切(椭圆形)。但是如果你只观察绿色的一段X值的话,X与Y就几乎不相关了。所以如果原来X的方差是σ 的话,你就要尽量“尽取”X的大小数值,以求达到σ 的方差。我猜这就是你所谓的 “放大方差” 的意思。
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) E1 |! R# E2 V8 O! c* G2.是否选取差异很大的样本或被试(subject)有利于放大Variance?1 _: j- u7 S# A1 f; Q1 u, `
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明白上面的道理的话,你就会知道问题的答案是肯定的。0 f4 o7 C! \; O3 A3 ?* _/ M
. p% [9 K" Q4 ?1 O3.具体来说,一个研究原本是选取本科生做样本,但是为了放大Variance,加入一部分研究生作为被试,这样有利于放大Variance吗?- H9 _% }4 N& ^; B8 x) M
( O* q/ q+ s: d: m6 J6 z你不是为了“放大”方差而向研究生取样。问题是研究生是否在的估计的X值的“真正”方差之内。" i# q) g6 y- o4 Y
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若这样做,是否还需要做一个步骤,就是检测本科生和研究生两个样本在所manipulate的自变量及应变量上是否有显著差异?若没有,则合并分析?
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同样的,如果研究生是在的估计的X的“真正”方差之内,你没有选择,只有把它包括进来。这与研究生的X值与本科生的X值有没有显著差异无关。 5 v) O& a+ n3 y* Y
本帖最后由 Kenneth 于 2010-12-7 23:33 编辑 & b$ l6 m' W8 m0 x
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