| 计算说明(本节列出脚本中用于计算与检验的公式与步骤,便于复现): 1) 概率估计 - 观测计数 A_i 为某类别的观测次数,总试验次数为 N(或在两类比较中为 m = A + B)。 - 类别的估计概率: p_hat = A / N (若只比较两类,则条件概率 p_hat = A / m)。 2) Wilson 置信区间(用于单个类别概率的置信区间,双侧) - 给定显著性水平 alpha(双侧),先计算 z = Phi^{-1}(1 - alpha/2)。 - 设 p_hat = A / N, denom = 1 + z^2 / N center = p_hat + z^2 / (2N) rad = z * sqrt( p_hat*(1-p_hat)/N + z^2/(4N^2) ) 下界 lower = (center - rad) / denom 上界 upper = (center + rad) / denom - 区间被截断到 [0,1]。 3) 两类显著性比较(用于判断 A > B) - 只看落在 A 或 B 的样本,令 m = A + B。 - 在原假设 H0: p_A = p_B(条件下 p = 0.5)下,A ~ Binomial(m, 0.5)。 - 使用精确二项检验(binomtest)做单侧检验:H1: p_A > 0.5(即 A 的条件概率大于 B)。 - 得到单侧 p_value(脚本中称为原始 p_value)。 4) 多重比较校正(组内 Bonferroni) - 在同一组(例如门组或某方向子组)内做所有两两比较,若组内共有 T 个两两比较, 则每次检验的显著性阈值设为 alpha_per_test = overall_alpha / T(overall_alpha 默认为 0.05)。 - 仅当单侧 p_value <= alpha_per_test 时,记录显著结论 A>B(或 B>A)。 5) 差值与效应量(使用总样本 N 作为分母) - 在两类比较中,差值定义为: diff_total = (A/N) - (B/N),其中 N 为总样本量。 - 这样差值直接反映在总样本中的概率差异,便于与“误差 ≤1%(按 N 分母)”规则对齐。 - 在结论页中,差值单元格按以下规则着色: <1% → 灰色;1%~2% → 黄色;≥2% → 绿色。 6) 方向比较限制(脚本实现细节) - 方向分为两组:直角组 = {Left, Up, Right, Down};斜角组 = {Up-Left, Up-Right, Down-Right, Down-Left}。 - 仅在组内做两两比较,不跨组比较。 7) 概率统计表(概率统计页) - 每个类别的概率由原始计数除以 Total 得到:Door_X = Door_X_count / Total;Dir_Y = Dir_Y_count / Total。 8) 均值/方差/标准差(均值偏差页) - 组内均值(例如门组): mean = mean(p_i)(忽略为 0 的项以避免 Total=0 的影响)。 - 以百分比形式计算偏差列: (p_i - mean) * 100。 - 方差(%^2)使用样本方差(ddof=0),标准差为方差的平方根(%)。 本页(结论-门)说明: - 对每个实验,门组内共有 4 个类别,共 T = C(4,2) = 6 个两两比较。 - 使用 overall_alpha = 0.05,组内 Bonferroni 校正后 alpha_per_test = 0.05 / 6 ≈ 0.008333。 - 每条结论为单侧精确二项检验显著的比较,格式: 实验编号 | 结论 | p_value | A_count | B_count | 差值(pA-pB, N分母)。 |
|||||
| 实验编号 | 结论 | p_value | A_count | B_count | 差值(pA-pB, |
| 2c | Up>Left | 5.82305E-08 | 9725 | 8999 | 0.023915 |
| 2c | Down>Left | 0.000524931 | 9445 | 8999 | 0.014692 |
| 2c | Up>Right | 1.23778E-08 | 9725 | 8962 | 0.025134 |
| 2c | Down>Right | 0.000190532 | 9445 | 8962 | 0.015911 |
| 3c | Left>Down | 0.000415997 | 9788 | 9325 | 0.015252 |
| 3c | Right>Down | 0.001325216 | 9741 | 9325 | 0.013704 |
| 4c | Right>Down | 0.001099817 | 9710 | 9287 | 0.013934 |
| 4d | Right>Down | 0.004512876 | 9739 | 9377 | 0.011925 |
| 5c | Up>Left | 0.004382272 | 9455 | 9097 | 0.011793 |
| 5c | Right>Left | 2.94171E-05 | 9648 | 9097 | 0.018151 |
| 5c | Down>Left | 0.007662129 | 9428 | 9097 | 0.010904 |
| 6 | Left>Up | 0 | 12002 | 0 | 0.395375 |
| 6 | Left>Down | 2.75788E-27 | 12002 | 10392 | 0.053037 |
| 6 | Right>Up | 0 | 12291 | 0 | 0.404895 |
| 6 | Down>Up | 0 | 10392 | 0 | 0.342338 |
| 6 | Right>Down | 9.35727E-37 | 12291 | 10392 | 0.062558 |
| 6a | Left>Up | 0 | 12001 | 0 | 0.395342 |
| 6a | Left>Down | 2.74352E-27 | 12001 | 10391 | 0.053037 |
| 6a | Right>Up | 0 | 12292 | 0 | 0.404928 |
| 6a | Down>Up | 0 | 10391 | 0 | 0.342305 |
| 6a | Right>Down | 7.90331E-37 | 12292 | 10391 | 0.062624 |
| 6b | Left>Up | 0 | 12002 | 0 | 0.395375 |
| 6b | Left>Down | 2.37257E-27 | 12002 | 10390 | 0.053103 |
| 6b | Right>Up | 0 | 12292 | 0 | 0.404928 |
| 6b | Down>Up | 0 | 10390 | 0 | 0.342272 |
| 6b | Right>Down | 7.2372E-37 | 12292 | 10390 | 0.062656 |
| 10a | Right>Up | 0.004170914 | 9598 | 9235 | 0.011958 |
| 11 | Left>Up | 0 | 12065 | 0 | 0.39745 |
| 11 | Left>Down | 2.01262E-25 | 12065 | 10509 | 0.051258 |
| 11 | Right>Up | 0 | 12253 | 0 | 0.403643 |
| 11 | Down>Up | 0 | 10509 | 0 | 0.346192 |
| 11 | Right>Down | 3.34155E-31 | 12253 | 10509 | 0.057452 |
| 11a | Left>Up | 0 | 12249 | 0 | 0.403512 |
| 11a | Left>Down | 1.00498E-42 | 12249 | 10204 | 0.067367 |
| 11a | Right>Up | 0 | 12191 | 0 | 0.401601 |
| 11a | Down>Up | 0 | 10204 | 0 | 0.336144 |
| 11a | Right>Down | 1.51856E-40 | 12191 | 10204 | 0.065457 |