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(2019-11-29 20:14)
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调节效应

分类: 统计分析技术
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dicom

nii

分类: 脑科学_处理技术
https://wenku.baidu.com/view/7d2608989ec3d5bbfd0a7487.html
https://wenku.baidu.com/view/4e3f441f82c4bb4cf7ec4afe04a1b0717fd5b3ef.html

http://people.cas.sc.edu/rorden/mricron/install.html

dcm2niigui.exe 可以直接访问,将原始数据从dicom转换出来,但需要注意的是

当转换成spm 8格式时,数据是比较好看的;有时转换成4D NIFTI的格式时,如果数据看着有问题,就转换成spm8的格式看来。换而言之,当数据转换成了不同的格式,可能会导致数据图像有伪影之类问题时,需要换个格式看看。
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(2018-04-14 19:57)
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meta

分类: 统计分析技术

需要引用的文献:

Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses: The PRISMA Statement

http://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1000097

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(2018-03-30 17:07)
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原文地址:spss 命令作者:老李头


基本操作

读取数据

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http://www.yorku.ca/pclassic/

太多经典作品啦

比如这套:
James, William. (1890). The principles of psychology. [Perhaps the most important English-language psychology text in history.]
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https://zhidao.baidu.com/question/36964947.html

 因果关系一般有这样的特点:当一个变量是原因,另一个变量是结果时,结果变量的变化总是滞后于原因变量,而且这两个变量存在着高相关,所以追踪测查变量间的相关可能会得到因果的结论。

交叉滞后相关设计就是要获得变量自身和变量间随时间变化的相关系数,然后依据这些相关系数确定哪一个是原因变量,哪一个是结果变量。

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心理学研究的逻辑起点:研究设计与统计原理
百度文库里有很多PPT

相关研究:存在变量与存在变量之间的关系
因果研究:引发变量与引发变量之间的关系

存在变量:预先存在。比如:性别、年龄、智力。----特异选择问题;
引发变量:施加或引起某种变化:比如:物理刺激、心理干预。----非特异选择问题,随机分组分析。
(对于高、低焦虑特质个体的学业差异分析,是存在变量间的相关分析;之后,引入一个心理干预对焦虑干预后,干预前后的学业差异,则是引发变量的因果分析。----所以这个是混合实验设计)


t检验相当于点二列相关;
方差分析相当于多系列相关
卡方检验相当于列联相关

所有统计分析都在进行相关分析,而非因果。唯
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以e-prime1.0为例
1. 空白屏幕随机,以避免刺激呈现前被试对刺激有预测。

Randomize
set blank.duration = random(300,800)


2.刺激呈现500,1500ms内作反应。如果被试在刺激呈现马上作反应,即500以内也作反应了。那可以如下设置:



(但如果刺激必须呈现完足够500后,被试才能作反应,则设置两屏幕:第一屏为500刺激呈现不反应;第二屏为1500
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共线性

诊断

分类: 统计分析技术
回归模型如果共线性问题严重,则该模型不成立,需要剔除某些自变量。
那共线性如何诊断了,截图来自此链接:
https://www.researchgate.net/post/How_can_I_avoid_multicollinearity


具体做法参照此链接:
https://www.spsstests.com/2015/03/multicollinearity-test-example-using.html
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from https://www.staff.ncl.ac.uk/mike.cox/III/spss21.pdf






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