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写论文用得上的一个神网站

发布日期:2021-08-10 03:28

本文摘要:这个网站能帮你检查复制到论文里的统计值有没有堕落。statcheck // web​statcheck.io许多同学最近都在写结业论文吧,论文里可能会用T磨练、F磨练、回归分析处置惩罚数据,然后需要把统计值(T值/F值、自由度、P值、效应量)复制到论文里了。那么,问题来了:你怎么确保没有复制错统计值?好比,把前一个分析的效果复制到了下一个,或者一不小心算错了自由度,又或者不小心把T值复制成了P值。你可能会说,我可以自己多检查几遍,或者找别人double-check。

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这个网站能帮你检查复制到论文里的统计值有没有堕落。statcheck // web​statcheck.io许多同学最近都在写结业论文吧,论文里可能会用T磨练、F磨练、回归分析处置惩罚数据,然后需要把统计值(T值/F值、自由度、P值、效应量)复制到论文里了。那么,问题来了:你怎么确保没有复制错统计值?好比,把前一个分析的效果复制到了下一个,或者一不小心算错了自由度,又或者不小心把T值复制成了P值。你可能会说,我可以自己多检查几遍,或者找别人double-check。

这样做确实会有一定资助,但依然很难从基础上解决错误陈诉统计值的问题。在心理学领域,错误陈诉统计值的问题简直不要太盛行。

有研究者收集了1985-2013年间揭晓在八个心理学期刊(包罗许多人心目中的神刊JPSP,Journal of Personality and Social Psychology)的30717篇文章,发现那些接纳零假设磨练(Null hypothesis significance test, NHST)的文章中,有或许一半的文章,至少有一次,错误地陈诉了P值……[1]这项研究,用的就是文章开头提到的网站,statcheck。简朴来说,statcheck会基于你提供的磨练统计值(好比T值、F值)以及自由度,来重新盘算一遍P值,并将重新盘算的P值和你提供的P值举行比力,来判断你有没有复制错统计值。statcheck界面statcheck的输出网页版的操作很简朴,把docpdfhtml花样的论文上传,自动就会输出图中的效果。

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Source是你上传的论文,statistical reference是这个网站用正则表达式从你上传的文档里提取出来的统计值,computed P value是这个网站基于你提供的统计值重新盘算的P值,consistency是判断你提供的P值和网站重新盘算的P值是不是一致。固然,如果你对这个网站不放心,担忧你上传的论文会被它生存到数据库然后拿去卖,也可以用在R内里安装statcheck[2],也很利便。

devtools::install_github(“MicheleNuijten/statcheck”)library(“statcheck”)checkPDF()跑完上面的代码,rstudio(我assume你用的是rstudio,如果不是,安装一下就好)会自动跳出文件选择框,选中你已经转换成PDF花样的论文,过一会就能看到磨练的效果了。statcheck在R内里的界面Rstudio跑出来的效果,和网站的output差不多回过头来想想,那么多心理学的文章里泛起了错误陈诉统计值的情况,本质上还是因为,我们人类,实在是太容易犯错了啊。统计值一串一串的全是数字,咱也分不清啊……只要是手动复制的,就很难制止堕落……既然手动复制容易堕落,那么,问题来了,能不能不手动复制那些统计值呢?(喂你也太懒了吧!)您别说,心理学家们就是这么懒……Dominique Makowski写了一个R包[3],可以在t 磨练F磨练之后,自动(划重点)生成APA花样的一段有统计值的陈诉。也就是说,用了这个包,以后再也不用担忧复制统计值时堕落了!同样在Rsudio跑以下代码,可以看到一个demo。

devtools::install_github("neuropsychology/psycho.R") # Install the latest psycho versionlibrary(psycho)df <- psycho::affective # load a dataset available in the psycho packageaov_results <- aov(Adjusting ~ Sex * Salary, data=df) # Fit the ANOVAsummary(aov_results) # Inspect the resultsanalyze(aov_results)直接输出可以用在manuscript内里的一段统计陈诉,还是很利便的。- The effect of Sex is significant (F(1, 859) = 18.16, p < .001) and can be considered as small (Partial Omega-squared = 0.019). - The effect of Salary is not significant (F(2, 859) = 2.38, p = 0.09°) and can be considered as very small (Partial Omega-squared = 0.0032). - The interaction between Sex and Salary is not significant (F(2, 859) = 0.76, p > .1) and can be considered as very small (Partial Omega-squared = 0).最后祝大家多发paper~参考^Nuijten, M. B., Hartgerink, C. H. J., van Assen, M. A. L. M., Epskamp, S., & Wicherts, J. M. (2016). The prevalence of statistical reporting errors in psychology (1985-2013). Behavior Research Methods, 48(4), 1205-1226. DOI: 10.3758/s13428-015-0664-2^http://rpubs.com/michelenuijten/statcheckmanual^Makowski, (2018). The psycho Package: an Efficient and Publishing-Oriented Workflow for Psychological Science. Journal of Open Source Software, 3(22), 470. https://doi.org/10.21105/joss.00470。


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