成对数据分析之行动者-对象瓦依性模型(APIM)
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同的在成对水平上的原因变量所影响。这四个来源导致研究者所感兴趣的变量的非独立性。
2.4非独立性，互依性的检验
在可区分的情况下，采用一般的皮尔逊积差相关作为互依性的测度，即在区分变量一个水平上的成员在需要检验的变量上的得分与另一个水平上的成员的得分之间的相关。负向的相关也是有可能且有意义的。显著性检验也就是标准的相关系数显著性检验方法。显著性检验是与0的差异比较，而Cohen对于相关程度的大小的经验划定可以作为非独立性程度的参考。如果有多个区分的变量，那么可以考虑偏相关：而多个变量间的非独立性检验则可用典型相关法(Kenny et al..2006)。在不可区分的情况下，因数据排列的人为性，标准的相关系数将不再适合作为非独立性的度量指标，此时可以采用组内相关系数(intraclass correlation，ICC)，其中一种计算方法为：ICC=(MSB-MSw)/(MSB+MSw)，即成对间与成对内方差之差在两者之和中所占的比例(Kenny et al.，2006)。ICC的计算及检验，可以使用常用统计分析软件如SPSS进行分析(Alferes & Kenny ......
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