科学网—zhang2sha的博文

Nature同种负密度制约论文中的统计错误

张霜 2023-10-31 21:27

Nature 同种负密度制约论文中的统计错误 Barro Colorado Island (BCI)这个地方，堪称群落生态学圣地。基于BCI大样地的Nature, Science大作层出不穷。今年三月份，Nature又发了一篇BCI样地中同种负密度制约效应（CNDD）和水分条件关系的论文，发现越是干旱的年份，负密度制约效应强度越弱，而湿润年份的CNDD效应越 ...

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关于正态性的再答疑

热度 3 张霜 2023-10-9 21:55

最近，有学生问我一个关于正态性的问题，颇具代表性，我在这里公开回复一下。该问题如下：张老师，您好：冒昧的打扰您，是想请教您关于数据进行回归后发现残差不符合正态分布的问题。您在“二傻统计”公众号内发布的“正态性-数据分析中的第一误区”文中提到：事实上，在实际数据 ...

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贝叶斯统计的独门优势---模型参数估计结果的二次运算

张霜 2023-8-12 21:33

当前，贝叶斯统计越来越流行，在主流学术期刊统计分析中的应用愈发猖狂。相对于传统频率统计，贝叶斯统计有一些独到的优势，比如可以在模型中加入根据已有知识得来的先验分布，对参数不确定性的描述更符合逻辑，模型可以更为复杂等等。但今天，给大家介绍一下贝叶斯统计中的一个独门优势，那就是可以依据模型参数估计的结 ...

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回归模型中，拟合线置信区间的宽窄是如何计算的？

张霜 2023-4-5 17:26

回归，无疑是最为常用的统计模型，它能告诉我们两个变量X和Y之间的定量关系，并让我们根据新的X值对Y的值进行预测。比如，我们可以拟合一个最简单的线性回归模型： data(cars) m1 - lm(dist~speed, data=cars) 我们可以在R中用ggplot2很方便的做出拟合图 library(ggplot2) ggplot(car ...

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统计扫盲：回归模型中，解释变量可以是分类变量么？

张霜 2023-4-1 12:05

常言道，人在江湖飘，盲区少不了！经常有私信问我，回归中，解释变量可以使分类变量么？这确实是个非常基础的问题，但确实是个公众统计认知盲区。有相当一部分人对这个问题一知半解，对相关结果的解读也不是很准确，今天咱们就讨论一下这问题。首先，一言不合就上答案：可以，没有任何问题，但对于结果要会做正确的解 ...

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系统综述（含Meta分析）中的八大问题

张霜 2023-3-20 20:13

综述，作为一种重要的对当前某一领域研究结果的总结性研究，其方法本身，也越来越专业。正所谓江湖如潮人如水，现在，一般描述性的综述似乎已很难发表。取而代之的则是越来定量化的综述，我们可以称之为系统综述（包括meta分析）。虽然系统综述都声称自己是按照一定的流程完成的，这种方 ...

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从Ecology letters上一篇technical comment 看当前meta分析研究中需要注意的几个技术问

张霜 2023-3-11 08:02

最近，看到Ecology letters 2020年发表的一篇technical comment (Sánchez-Tójar et al. 2020) , 针对该杂志此前发表的一篇国内同行的Meta分析论文 (Yin et al. 2019) 中的技术问题做出的评论。抛开具体的专业领域科学问题不做讨论，这篇评论中提及的meta分析中的技术问题，非常具有普遍意义，也代表了当前高质量期 ...

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Science“驴得水”论文中的统计错误

张霜 2022-11-4 21:04

2021年4月21号，Science发表了一篇论文，该研究发现，美国亚利桑那沙漠中的 “野驴挖井”现象会使起来动物渔翁得利，也能利用这些“井”中的水资源，进而有缓解生物多样性的丧失 (Lundgren et al. 2021) 。这篇据说是靠“众筹”完成的“驴得水”论文一经发表，便引起了广泛报道。比如：细 ...

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两组数据存在方差异质性时的t检验问题

张霜 2022-10-17 21:11

我们都知道，当对比两组数据（如处理组，对照组）的差异性的时候，我们可以用t-test进行检验，但与anova一样，t-test一样要求满足数据的独立性，正态性，以及方差均值性的要求。这里比较常见的一个问题是数据的方差异质性无法满足。比如下面两组模拟数据：现在，假设我们想对比这两组数据，也就是处理组合和对照组有 ...

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Meta 分析中多个处理共用一个对照的解决方案

张霜 2022-10-8 20:41

多个处理共用一个对照，是Meta分析研究中一种非常常见的数据结构。比如，同一个实验，要分析一种药物对某种疾病的治疗作用，往往会采用不同的药物处理强度（比如有的每天嗑一片药，有的每天嗑两片药，如此等等）和不吃药的或服了安慰剂的（所谓对照组）来做对比，这样才能在将来的分析中，考虑服药强度对其疗效的影 ...

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