查看: 3193|回复: 6

关于样本选取

myth1949

9 主题	5 听众	198 积分

书生

Rank: 3 Rank: 3 Rank: 3

注册时间: 2010-8-18
最后登录: 2014-2-3
积分: 198
精华: 0
主题: 9
帖子: 25

电梯直达

楼主

发表于 2010-12-7 20:01:24 |只看该作者 |倒序浏览

Kenny：
我的问题如下，
1.常听学者说做研究要放大Variance，从样本选取上应该怎样做？

2.是否选取差异很大的样本或被试（subject）有利于放大Variance？

3.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？
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？

转播0 淘帖0 分享0 收藏0 支持0 反对0 @朋友

We are captives of our own identities, living in prisons of our own creation.

I do admit that at any moment we are prisoners caught in the framework of our theories;
our expectations; our past experi

使用道具举报

Kenneth

69 主题	219 听众	2万积分

中人网专家

Rank: 50

注册时间: 2003-1-21
最后登录: 2016-11-27
积分: 29016
精华: 0
主题: 69
帖子: 1438

沙发

发表于 2010-12-7 23:30:08 |只看该作者

回复 1楼 myth1949 的帖子

myth1949,

1.常听学者说做研究要放大Variance，从样本选取上应该怎样做？

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：

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。

2.是否选取差异很大的样本或被试（subject）有利于放大Variance？

明白上面的道理的话，你就会知道问题的答案是肯定的。

3.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?

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。

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？

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。

本帖最后由 Kenneth 于 2010-12-7 23:33 编辑

本帖子中包含更多资源

您需要登录才可以下载或查看，没有帐号？注册

使用道具举报

myth1949

9 主题	5 听众	198 积分

书生

Rank: 3 Rank: 3 Rank: 3

注册时间: 2010-8-18
最后登录: 2014-2-3
积分: 198
精华: 0
主题: 9
帖子: 25

板凳

发表于 2010-12-8 11:54:39 |只看该作者

谢谢Kenny！我还需琢磨琢磨和结合我的研究项目考虑考虑。
另外，我猜在大陆我是较早接受Kenny研究方法培训的，但是很惭愧，直到现在才进行相对独立的、面向英文期刊的第一作者研究设计，希望可以走出来。 本帖最后由 myth1949 于 2010-12-8 14:32 编辑

We are captives of our own identities, living in prisons of our own creation.

I do admit that at any moment we are prisoners caught in the framework of our theories;
our expectations; our past experi

中人网社区招募“中国好版主”11月话费已送出

使用道具举报