使用Python进行斯特鲁普效应的相关配对检验实验报告，可以按照以下步骤进行：一、实验准备 数据收集：收集字体颜色与文字意义一致和不一致的反应时间数据，以及25名参与者的测试结果。数据整理：将数据集整理为CSV文件，包含Congruent和Incongruent两种情况下的平均反应时间及其标准差。二、实验环境搭建 Python包...
用python做相关配对检验报告之斯特鲁普效应
使用Python进行斯特鲁普效应的相关配对检验实验报告，可以按照以下步骤进行：
一、实验准备
数据收集：收集字体颜色与文字意义一致和不一致的反应时间数据，以及25名参与者的测试结果。数据整理：将数据集整理为CSV文件，包含Congruent和Incongruent两种情况下的平均反应时间及其标准差。二、实验环境搭建
Python包安装：确保已安装scipy、pandas、matplotlib和seaborn等Python包。三、数据分析
描述性统计：
使用pandas读取CSV文件，并计算两种情况下反应时间的描述性统计量。对比两种情况下反应时间的差异，初步判断斯特鲁普效应是否存在。相关配对检验：
使用scipy.stats中的ttest_rel函数进行配对t检验。设置零假设和备选假设。根据检验结果判断零假设是否成立。若p值极低，则拒绝零假设，支持备选假设，即验证了斯特鲁普效应的存在。四、结果展示
置信区间计算：
使用scipy.stats中的t.interval函数计算颜色不一致与一致情况下反应时间差的95%置信区间范围。效应量计算：
计算Cohen’s d效应量，以量化斯特鲁普效应的大小。可视化：
使用matplotlib和seaborn绘制柱状图、箱线图等图表，直观展示两种情况下反应时间的差异。五、结论
根据统计分析结果和置信区间、效应量的计算，得出实验结论，确认斯特鲁普效应的存在及其影响程度。六、报告撰写
将上述步骤和结果整理成实验报告，包括实验目的、方法、数据分析、结果和结论等部分。注意：在进行统计分析时，应确保数据的准确性和完整性，并遵循统计学原理和方法进行假设检验和置信区间计算。同时，报告撰写时应注重逻辑清晰、表达准确，以便读者理解和接受实验结果。
2025-03-16
