心理学探新2023,Vol.43,No.1,77-83PSYCHOLOGICALEXPLORATIONSNARC效应量大小及置信区间的可信问题的实例分析何华（苏州大学教育学院，苏州215123）摘要：通过实例分析SNARC效应量和置信区间可信度问题。（1)效应量是心理学实验结果报告中一个非常重要的部分，依据SNARC效应量的特殊性提出一种新的统计方法（在线性回归模型中引入混合虚拟变量）处理Aleottia等(2020)的开放实验数据，尽管该方法比一般方法更复杂。（2)参数的区间估计是一种基本统计推断形式。根据枢轴量分布，置信区间在一定置信度下可估计总体参数所在的可能范围。文章通过构建一个特殊实例分析了置信区间的估计过程，并和假设检验、贝叶斯统计进行对比分析，结果显示，虽然置信区间可以用来估计参数，但是存在依据某置信区间无法作出正确估计的情况，通过贝叶斯统计能分析出其中原因。关键词：SNARC效应；虚拟变量；假设检验；置信区间；先验分布；后验分布；贝叶斯统计中图分类号：B841.21SNARC效应量大小分析SNARC效应(spatial-numericalassociationofresponsecodeseffect,SNARCeffect)本质上反映的是数量具有空间表征，即，在人脑中存在一条心理数字线,小数(1,2,3,4)表征在左侧空间，而大数（6,7，8,9)表征在右侧空间（Dehaene,Bossini,&Giraux，1993)。其获得的一个最为简单的实验流程为：“+”在屏幕中央呈现300ms，消失后随机出现一个小数（或大数）300ms，被试既快又准确地以双手食指按键判断该数是大于5还是小于5（刺激5不出现在屏幕上）。这个实验用到的任务是数字大小判断（当然还存在其他种类的任务），实验一般采用重复测量实验设计，数据分析采用重复测量方差分析和线性回归分析(Lorch&Myers,1990)。线性回归分析最终会得到一个一元一次线性回归方程，该方程被用来描述SANRC效应。SNARC效应的线性回归方程一般是指，反应时差异（右侧减左侧)在数字(1,2,3,4,6,7,8,9)上的线性回归，并可以一般性的一元一次线性回归模型描述：DRT=βo+β,N+μ其中,N为数字1、2、3、4、6、7、8、9,是预测变量;DRT是右侧反应时减去左侧反应时的差值。该线性模型中的回归系数β,可以为正或负值，正负表文献标识码：A(1)文章编号：1003-5184(2023)01-0077-07明SNARC效应的方向不同。SNARC效应具有普遍性和跨文化性，西方研究者在以西方人为被试和以数字（1,2,3,4,6,7,8,9)为实验材料时，均可稳定获得数字SNARC效应，在描述SNARC效应的一元一次线性回归方程中，回归系数是负值。而在以希伯来...
