steiger test

施蒂格测试（Steiger Test），也称为显著差异性t检验，是一种统计分析方法，用于比较两个独立样本均值是否存在显著差异。它是在假设检验的框架下进行的，通常被心理学、教育学等领域使用，目的是判断一组数据是否来自分布相同的总体，或者其中一个平均值是否比另一个大到足以拒绝零假设（即两个群体无差异）。施蒂格测试需要满足正态性和方差齐性的前提条件，并通过计算t值和相应的p值来确定结果的显著性。如果p值小于预设的显著性水平（如0.05），则拒绝零假设，认为两组有显著差异。

相关问题

steiger test孟德尔随机化

Steiger测试是一种统计检验方法，用于评估两个或多个相关系数之间的差异是否显著。它是由Jacob Cohen和John Steiger于1980年提出的。Steiger测试通常用于比较两个相关系数的大小，以确定它们之间是否存在显著差异。

孟德尔随机化是一种实验设计方法，用于控制实验中的随机误差。它是由罗纳德·A·费舍尔在1925年提出的。孟德尔随机化的目的是通过随机分配实验对象到不同的处理组中，以减少实验结果受到其他因素的影响。

在孟德尔随机化中，实验对象被随机分配到不同的处理组中，以确保每个处理组中的实验对象具有相似的特征和属性。这样可以减少实验结果受到实验对象个体差异的影响，从而增加实验结果的可靠性和可解释性。

steiger检验代码

Steiger检验是一种用于检验两个相关系数是否显著不同的统计方法。其原理是通过计算两个相关系数的差异及其标准误来判断是否存在显著性差异。该方法可以用于比较两个相关系数的大小、方向和形态是否相同，常用于心理学、社会科学等领域。下面是一份使用R语言实现Steiger检验的代码：

steiger.test <- function(r1, r2, n, sides = 2) {
  z1 <- 0.5 * log((1 + r1)/(1 - r1))
  z2 <- 0.5 * log((1 + r2)/(1 - r2))
  r12 <- (r1 - r2) / sqrt((1/(n-3)) + ((z1 - z2)^2)/(2*(n-1)))
  se <- sqrt(1/(n-3))
  z <- abs(r12 / se)
  pval <- 2 * (1 - pnorm(z, lower.tail = FALSE))
  if (sides == 1) {
    pval <- pval/2
  }
  return(list(statistic = r12, p.value = pval))
}

其中，输入参数r1和r2分别为两个相关系数的值，n为样本大小，sides为假设检验双侧或单侧，默认为双侧检验。返回结果为Steiger检验的统计量和p值。在使用该代码时，需要将其保存到R语言的脚本中，并按照需要修改输入参数。