APA 风格 T 测试报告指南
分步指南
一步步
1. 首先说明t检验的 目的 t 检验的简要说明。这应包括对研究问题或假设的简要描述。
2. 报告 样本量 。务必说明样本是独立的还是配对的。
3. 报告 平均值和标准差 。这些值提供了数据分布的信息，使读者能够评估分数的离散程度。
4. 报告 t 统计量 及其 自由度 (df)。t 统计量衡量两组均值之间的差异， 自由度 表示样本中可以自由变化的数值个数。
5. 报告 p-值。p 值衡量的是观察到的均值差异是由偶然因素造成的概率。p 值小于 0.05 通常被认为具有统计学意义，这意味着观察到的差异不太可能是由偶然因素造成的。
6. 报告 效应量。除了统计显著性之外，报告效应量也至关重要，效应量衡量的是两组均值之间差异的大小。效应量为结果的实际意义提供了背景信息。t 检验中常用的效应量指标是 Cohen's d。务必在结果部分包含效应量值，并根据既定准则进行解释（例如，小效应、中效应或大效应）。
7. 解释结果。根据t统计量、自由度和p值，您可以判断两组均值之间的观察差异是否具有统计学意义。如果p值小于0.05，您可以得出结论：两组均值之间存在统计学意义上的显著差异。如果p值大于0.05，您可以得出结论：两组均值之间不存在统计学意义上的显著差异。
8. 报告任何其他相关信息。如果您进行了其他相关研究或统计检验，请务必将这些信息包含在结果部分。
示例
以下是如何用APA格式报告t检验结果的 例子 如何以 APA 风格报告 t 检验结果：
“本研究旨在检验一种新的学习策略对考试成绩的影响。共50名学生被随机分配到实验组（n=25）或对照组（n=25）。实验组接受了新学习策略的培训，而对照组未接受任何干预
实验组的平均测试得分为 85，标准差为 10。对照组的平均测试得分为 80，标准差为 15。进行配对样本 t 检验以比较两组。 t 统计量为 2.17，df=49 (p < .05)。
使用 Cohen's d 计算组间差异的效应大小，结果值为 0.39，被认为是小到中等效应。
这项研究的结果表明，实验组和对照组的平均测试分数存在统计学上的显著差异。具体而言，实验组的平均测试分数高于对照组。这些发现表明，新的学习策略有效地提高了测试成绩，且效果量为小到中等“
如何以 APA 方式报告 COHEN'S D？
除了报告 t 检验结果的统计显著性之外，报告 效应量.
效应量衡量的是两个被测变量之间 关系的强度。 在两个被测试变量之间。
它提供了一种量化 差异 两组均值 可以帮助读者更好地理解 实际意义。 结果的
Cohen's d 是一个 效应量的标准化测量值，表示两组均值之间的差异，以标准差为单位。
要 计算 Cohen's d，您需要知道每个组的均值和标准差。
以下是Cohen's d的 公式 用于 Cohen's d：
d = (平均值 1 – 平均值 2) / 合并标准差
计算出Cohen's d值后，您可以按照以下 指导方针 来解释结果：
| 科恩的D | 规模效应 |
|---|---|
|
0.00-0.19 |
很小 |
|
0.20-0.49 |
S小号 |
|
0.50-0.79 |
中等 |
|
0.80+ |
L大号 |
注意： 这些阈值仅供参考，可能会根据研究背景而有所不同。
要 报告 在您的 APA 风格 t 检验结果中，您可以 包括 效应量，您可以在论文的结果部分 例如：
“= 10）高于对照组（M = 80，SD = 15）。配对样本t检验显示，t统计量为2.17，自由度为49（p < .05）。效应量为中等，Cohen's d值为0.53“
通过报告效应量和结果的统计显著性，您可以让读者全面了解 关系。 两个测试变量之间的
结论
在 结论以 APA 格式报告 t 检验结果是开展和交流研究的关键方面。
遵循 指导方针 ，您可以有效地、清晰、简洁地报告相关的统计信息。
这包括说明 t 检验的目的、报告每组的样本量和描述性统计数据、报告 t 统计量和相关的 p 值、解释结果以及报告任何其他相关信息。
此外，报告 效应量，因为它衡量的是所测试的两个变量之间关系的强度。
通过在结果部分包含所有这些要素，您可以为读者提供对您的发现的完整而透彻的 了解 您的发现的说明。
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