统计学意义的实验

在一个实验中，目标为学习 广告对于儿童的饮食行为的影响， 一组500名7到11岁的儿童 被随机分配到两个不同的组。 在随机选择后，每个孩子被要求 在一个私人房间里看一部卡通片， 里面有一大碗金鱼饼干。 动画片包括了两个商业广告时段 第一组儿童观看了食物的广告， 大多是零食的，同时第二组 观看了非食物的广告， 比如游戏和玩具。 一旦儿童看完了动画片， 实验的主持者称量饼干碗的重量 来测量儿童吃了多少克的饼干。 他们发现看了食物广告的儿童吃掉的饼干的平均值 比看了非食物广告的儿童吃掉的饼干的平均值多10克。 让我们思考到现在为止发生了什么。 他们找了500个孩子 然后随机将他们分到 两个不同的小组里， 我们有第一组在这里 和第二组 让我们把这个当做第一组 第一组看了食物广告 这是第一组 他们看了食物广告 我们把这组叫做实验组。 我们试着找到看食物广告的影响， 题目告诉我们 第二组看了非食物的广告。 所以这个是对照组。 第二组，是非食物广告 这里是对照组 一旦当孩子看完了动画片， 对每一个儿童，他们称了 有多少饼干被儿童们吃了， 然后他们选取了平均数， 然后他们发现这里的平均数， 孩子们平均多吃了10克 比这个组的 当你看到这个数据，你会相信 一定有什么事情在这里发生了 可能在实验组里，因为看食物广告 让这组的儿童吃更多的金鱼饼干 但是一定要问自己一个问题 特别是在这种情况下。 有没有其他可能性 会让这个事情不经意发生 即便不让他们看广告 如果这是两个随机的小组 然后你不让他们看广告， 你让他们看相同的广告。 这里有一些可能性，一组的平均数 可以和另外一组的非常不同。 但只是碰巧在这个实验里， 平均数看起来 这些孩子多吃了10克。 你怎么去弄明白这样的概率， 关于这个可能出现的， 这里平均数里多吃的10克 可能是因为碰巧发生的？ 你要做的就是这里他们做的 通过模拟器，他们将结果重新随机 分成两个新组，然后观察这两个新组的平均数之间的差异。 他们将模拟重复了150次， 然后把差异画成图标了出来 差异的结果如下图所示。 他们做的是， 他们找了500个孩子，对于每一个孩子 第1个，2，3，一直到500 对于每一个实验的孩子，他们测量 孩子吃的饼干的重量是多少？ 可能第一个孩子吃了两克， 第二个孩子吃了四克 第三个孩子吃了，我不知道，吃了12克 一直到第五百个孩子吃了， 我不知道，可能他们没有吃任何糖， 吃了0克。 我们已经知道了，第一次选择， 前一半的孩子在实验组， 当我们就这样给他们排序， 然后第二个，他们都是随机 分组的，然后剩下一半的孩子， 在对照组。 他们现在做的是， 他们找了相同的结果 然后重新随机排序。 现在他们说， 让我们把这个孩子放到第二组， 这个孩子放到第二组 这个孩子呆在第二组 这个孩子呆在第一组 这个孩子也呆在第一组。 现在他们完全打乱了 他们有的所有的结果 这是完全随机的，对于孩子是否 看了食物广告 或是看了非食物广告。 然后他们检测现在的平均数 对于新的第一组和新的第二组的。 他们说，平均数间的差异是如何分布的？ 他们这样做 当他们只是完全随机的 选择这些结果并把它们放进两个不同的地方。 你有很多情况， 当你发现平均数之间没有区别。 在他们重复模拟的150次之中， 做个简单的练习。 1，2，3，4，5，6，7，8，9 10, 11, 12, 13, 14, 15. 我在数他们的时候遇到了一点麻烦， 1，2，3，4，5，6，7，8，9 10, 11, 12。 图片太小了， 但这看起来，大约，我不知道。 最高的有20倍， 当这里其实没有很显著的不同 在两个组的平均数之间。 当你只是随机的安排这些结果到两个组之间。 当你看到这个， 你只是随机的把人放到两个组里， 这个情况的概率， 当你有10克的不同时， 其实是非常少见的。 这里是不同吗？ 在新的组的平均数之间的不同 不是很清楚这是不是第一组减去第二组 或者是第二组减去第一组 但是在这个场景下不论那种情况， 当你在平均数之间有10克的不同时， 这只是150次中的2次。 当你随机的分组， 当你随机的把这些结果 放到两个组里， 平均数之间的差异如此不同的概率， 150次中只发生两次。 这里有150个点， 大约是2%或实际上小于2% 是在1%和2%之间。 假设我们正在讨论这个情况。 这是第一组减去第二组 吃了多少的饼干。 你关注这里的情况， 只是150次中的1次。 这比100次中发生1次更不频繁 150次中只发生1次。 当你关注这个时，概率 是很随机的。 得到这个结果的概率 是小于1%的 对于我和大部分统计学家来说， 这告诉我们实验是显著的， 你得到这个结果的概率 看食物广告的孩子 比那些看非食物广告的孩子们平均多吃了10克的饼干。 如果你只是随机把500个孩子 放到两个不一样的组里，基于模拟的结果 看起来只有一种， 如果你将模拟进行了150次， 150种情况里只有一种情况发生， 看起来是非常罕见的， 这个情况是碰巧发生的。 如果这只是碰巧发生的， 只会在150次中发生1次。 但是事实是这种情况发生在了实验里， 这会让你很自信， 对于你的实验是显著的。 在很多研究和实验里， 他们认为的阙值， 是一些事情在统计学上显著的概率。 如果碰巧发生的概率 是小于5%的，这里小于1%。 我会肯定的说这个实验是显著的。