分析单位虚拟高度
实验单位是可以随机独立分配的最小观测值，即可以自由更改的独立值的数量（Parsons等，2018）。在经典统计中，此单位反映自由度（df）：例如，在推断小组结果时，实验单位是受试者人数，而不是每个受试者的观察次数。但是研究人员经常混淆这些指标，从而导致理论和实践上的错误。论文查重真的这么重要吗？
从理论上讲，如果没有清楚地确定适当的实验单位来评估观察结果的变异性，则统计推断是有缺陷的。在实践中，这将导致人为地增加实验单位的数量（例如，所有对象的观察数量通常大于对象的数量）。随着df的增加，用于判断统计显着性的阈值会降低。在这种情况下，如果效果是真实的，则更容易观察到明显的结果（增加统计功效）。这是因为随着df的增加，测试结果将具有更高的可信度。
为了说明这个问题，（我们可以）假设使用简单的前后纵向研究设计（样本量为10）来研究干预措施的效果。研究人员希望使用简单的回归分析来评估主要指标与临床状况之间是否存在相关性。性别。
分析单位应为数据点的数量（每个参与者1个数据点，共10个），并且df为8。当df = 8时，达到显着性的临界R值（α值为0.05）为0.63。 。换句话说，任何高于0.63的相关性都是显着的（p≤0.05）。
如果研究人员将所有参与者的测试前和测试后加起来，最终df = 18，则临界R值将变为0.44，从而更易于观察统计学上显着的影响。这是不合适的，因为受试者内部和受试者之间的分析单位会混淆，导致测量结果之间的依赖性，并且特定问题的测验分数不会改变，也不会影响测验分数，因此意味着实际上只有8个独立df。即使没有足够的证据来证明这种效应的存在，这通常也会导致将结果解释为有意义的。
如何发现错误
审稿人应考虑分析单位的适当性。如果一项研究旨在了解各组之间的影响，则分析单位应反映受试者之间的差异，而不是受试者内部的差异。论文免费查重网站入口系统首选论文狗免费查重系统。论文查重是论文答辩前的一个必要步骤，初稿可以选论文狗免费论文检测系统进行查重工作，https://www.lunwengo.net你在这里可以找到知网学术不端论文检测入口，也可以在重复率很高的情况下用论文狗机器降重产品进行论文降重，只需要1.5元一千字。
解决错误的方案
也许最可行的解决方案是使用线性混合效应模型。研究人员可以将受试者内部的变异定义为固定效应，而受试者之间的变异定义为随机效应。这种日益流行的方法允许将所有数据放入模型中，而不会违反独立性的假设。但是，它很容易被滥用，并且需要广泛的统计知识，因此在应用和解释时应谨慎行事。
对于简单的回归分析，研究人员也有几种解决方案。最简单的方法是计算每个观测值（例如，前测和后测）的相关性，并根据现有的df解释R值。研究人员还可以计算所有观测值的平均值，或分别计算前测/后测之间的相关性，然后平均获得的R值（使用归一化R分布后，例如将R分布转换为z分布）并据此解释。