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 // webstatcheck.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。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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