語言學(xué)定量研究中的穩(wěn)健統(tǒng)計方法
【圖文】:
圖1:標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布和污染正態(tài)分布征的任一參數(shù),記作θ(F)。Fε是另一個分布,與分布F的柯爾莫可洛夫距離(Kolmogorovdistance,兩個分布最大差異絕對值)為ε。使θ(Fε)任意變大或變小的最小值ε即為θ的崩潰點。常用的總體平均數(shù)μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ的崩潰點為0。估計量X(樣本平均數(shù))和s(樣本標(biāo)準(zhǔn)差)的有限樣本崩潰點(finitesamplebreakdownpoint)是1/n(n是樣本量),即一個異常值就可能會使它們?nèi)我庾兇蠡蜃冃Q句話說,μ、σ及其估計量X和s不具有穩(wěn)健性。當(dāng)小幅度偏離正態(tài)分布導(dǎo)致σ膨脹時,基于樣本平均數(shù)的常規(guī)統(tǒng)計檢驗方法(如t檢驗和方差分析)就會喪失統(tǒng)計分析的有效性。使用平均數(shù)的另外一個問題是,當(dāng)數(shù)據(jù)分布偏離正態(tài)時,μ可能偏向分布的尾巴,樣本平均數(shù)X不能很好地反映典型的被試特征會是什么樣子。在此情況下,平均數(shù)失去了應(yīng)有的價值。為了便于理解數(shù)據(jù)分布的變化對統(tǒng)計結(jié)果的影響,下面通過模擬方法探討在正態(tài)分布和污染正態(tài)分布(contaminatednormaldistribution)情況下采用獨立樣本t檢驗的統(tǒng)計效力。圖1比較標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布和污染正態(tài)分布曲線。圖1中的左分圖顯示μ1=0和σ1=1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,右圖為μ2=0和σ2=3.3的污染正態(tài)分布(即由一個平均數(shù)為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1、概率為0.9的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布與平均數(shù)為0、標(biāo)準(zhǔn)差為10、概率為0.1的正態(tài)分布混合而成)。橫坐標(biāo)為隨機變量值,縱坐標(biāo)為概率密度值。這兩幅圖都是對稱的,且為鐘形(bell-shaped)。除了標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布峰頂比污染正態(tài)分布稍陡峭外,幾乎看不出其他區(qū)別,因為圖中這兩個分布的柯爾莫可洛夫距離為0.04。但是,污染正態(tài)分布為重尾巴分布,小幅度地偏離標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布使方差增至10.9。假設(shè)有兩個正態(tài)分布總體,一個總體的μ1
?,11,8,9,10,10,11,10,8,5,10,11,9,12,8,12,8,10;組二(T2):9,8,9,8,7,8,9,6,7,7,8,5,9,9,8,9,8,4,4,6,8,,4,7,6,7,6,7,8,4,8;組三(T3):9,5,8,7,8,13,6,9,6,10,7,6,14,5,8,7,17,6,22,11,6,13,7,6,10,8,6,7,8,5。3.2.1數(shù)據(jù)分布性質(zhì)診斷本例在實驗設(shè)計和因變量的性質(zhì)上似乎適合使用常規(guī)的單因素方差分析。但是,常規(guī)的方差分析要求因變量數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布和方差齊性假設(shè),因此在開展推理統(tǒng)計之前,需要診斷數(shù)據(jù)分布的性質(zhì)。圖2是利用以上三組數(shù)據(jù)繪制的小提琴圖(violinplot)。小提琴圖由箱圖(boxplot)與核密度圖(kerneldensityplot)組合而成。兩個對稱的核密度圖置于箱圖2:三組數(shù)據(jù)分布小提琴圖·24·
【作者單位】: 南京工業(yè)大學(xué)外國語言文學(xué)學(xué)院;
【基金】:國家社科基金項目“英語語言學(xué)研究生實驗研究能力系統(tǒng)評價研究”(編號:13BYY079) 南京工業(yè)大學(xué)哲學(xué)社會科學(xué)科研創(chuàng)新團(tuán)隊資助項目(編號:SKTD201505),南京工業(yè)大學(xué)高等教育發(fā)展專項(編號:HED2016013)的階段性成果
【分類號】:H08
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本文編號:2553203
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