高级统计与SPSS应用
傅亚强
fuyaqiang126@https://www.doczj.com/doc/8713491227.html,
2013年2月
前言
一、学习本课程的要件
1、要有耐心：充分理解课程的复杂性和冗长性，仔细阅读相关书籍；
2、要将学习的重点放到：各种统计方法的应用条件(策略性知识-什么数据什么时候用什么方法)；
3、要将课程学习和自己的课题研究结合起来：只在实际应用中，才能真正领会统计方法与研究方法的内在意义；
4、要充分阅读各种参考书；
5、要在讨论中发现问题、解决问题。
二、本课程的主要内容简介
表1-1 课程框架
1兰德尔，J.H.，美国自然主义哲学家，1899-1982。
三、课程学习总目标
1、准确掌握各种统计方法的应用条件
2、熟练掌握SPSS的各项统计功能，以及数据的分析Excel
3、能将上述知识应用到科研实践中去
四、心理学研究的特征
1.随机性：没有一个人能两次跨进同一条河。多次测量大样本
2.模糊性：短时记忆容量有限；超长儿童比较自信。
3.条件性：早期经验对儿童发展的影响，不会单独起作用。
4.逻辑性：找到现象或特征之间有意义的本质的内在联系。如压力、期望、能力、自我评
价和焦虑之间的关系。（离散变量连续变量）
5.交互性：影响人的行为的因素是十分复杂的，一种因素在影响人的行为时，这种影响力
会受到其它因素的影响。变量之间的关系要考虑清楚
6.复杂性：排除其它解释的高难度性质。多指标考核，控制好额外变量
（1）比较A、B、C、D4种飞机降落显示格式的使用效率。（Ponomarenko, 1998; Bedny, 2004）
图1-1 战斗机座舱下视显示画面
（2）最初的几次试验中，A最优，BCD较差
（3）但是后面的试验中，BCD的成绩显著上升，而A的成绩保持最初水平
（4）研究者下结论，A界面不可接受
（5）被试访谈中出现意外，他们认为A最好用，BCD使用起来比较困难，但他们认为这项研究的目的在于考察他们在困难任务中的飞行能力。而且他们认为BDC最难，只有BCD 才能显示他的能力，所以在后面的试验中，他们努力在BCD条件下准确完成任务。
（6）如果以作业绩效为指标，A可能比不过BCD，但是以心理负荷为指标，A就会显示出优势。
（避免自变量发生混淆可以将实验顺序打乱作业绩效过程指标添加生理指标）
第一讲高级心理统计学的基本概念
一、变量
1、变量：指在数量上或质量上可变的事物的属性。
2、变量的水平：变量的取值。
3、实验中的几种变量
?自变量：实验者所操纵的，对被试反应产生影响的变量、原因。
?因变量：由操纵自变量而引起的被试者的某种特定反应。
?相关变量：凡是对因变量产生的影响的变量。
?额外变量：某一实验中不用于研究的那些相关变量。
4、变量的随机性
5、中介变量（分析中介变量逻辑分析过程中介变量往往是引发事情的原因）
考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过影响变量M来影响Y，则称M为中介变量。
图1-2 中介变量两例
【讨论】
●性别和网络成瘾之间是什么中介变量呢？
忽视自变量与因变量间潜在变量的影响，可能会扭曲自变量和因变量的关系。考虑一个学会感判断( judgment of learning，JOL) 的准确性和学习成绩关系的例子。一般认为元认知监控对学习者的学习具有重要作用，然而很多研究却发现，JOL 的准确性与学习成绩间的关系并不是想象的那么直接明朗，甚至得出了相反的结论，为什么会如此？K. W. Thiede(2003) 在对以往研究进行分析与梳理的基础上，通过实证研究解答了这一疑问：以往研究之所以不能确切描述JOL 准确性和学业成绩关系的原因是因为以往研究没有检视学习者的自我调控学习行为在JOL 准确性和学习效果间的作用，也即忽视了一个重要的潜在变量。（陈启山, 2006, <心理学研究中应用统计方法应注意的几个问题>）
二、心理学研究数据的性质
从数学的角度来研究社会和自然现象可以把这些现象分为以下三类：（科学研究的三种）（1）确定现象：事前可预言的现象，即在准确地重复某些条件下，它的结果总是肯定的。如：在一个标准大气压下给水加热到100℃便会沸腾。比如质量守恒定律、牛顿定律反映就是这类现象。研究这类现象的数学工具有数学分析、几何、代数、微分方程等。
（2）随机现象：事前不可预言的现象，即在相同条件下重复进行试验，每次结果未必相同，或知道事物过去的状况，但未来的发展却不能完全肯定。如：以同样的方式抛置硬币却可能出现正面向上也可能出现反面向上；走到某十字路口时，可能正好是红灯，也可能正好是绿灯。研究这类现象的数学工具是概率论和统计。
（3）模糊现象：事物本身的含义不确定的现象。如：“情绪稳定”与“情绪不稳定”，“健康”与“不健康”，“年青”与“年老”。研究这类现象的数学工具是模糊数学。
确定性现象与随机现象的共同特点是事物本身的含义确定；随机现象与模糊现象的共同特点是不确定性，随机现象中是指事件的结果不确定，而模糊现象中是指事物本身的定义不确定。概率论与统计学将数学的应用从必然现象扩大到随机现象的领域，模糊数学则将数学的应用范围从清晰确定扩大到模糊现象的领域。
客观世界作用于事物各个个体的因素分为基本因素和次要因素两类，基本因素决定事物的必然规律，次要因素使事物呈现统计规律。人们所能认识而且能够控制的因素是基本因素，而大量的次要因素未能为人们所认识或未能被人们所控制，但只要存在次要因素的影响，就必然会有所表现。比如发射炮弹，其基本因素也是人们所能控制的是它的初始条件--初速、发射角等，这些可以通过弹道方程（必然规律）计算出炮弹的落地点，但炮弹在飞行过程中
会受到空气的阻力--风速、风向、空气的湿度、温度等的影响，它们使得炮弹不能落在它的准确的目的地。
科学研究的目的，就是要发现反映事物本质的客观规律，即排除偶然性的掩盖与干扰，为此必须首先认识偶然性。于是统计学应运而生，统计学不是直接研究事物本质的必然规律，而是通过随机现象来发现事物的统计规律，并把它应用于对客观规律的认识和把握。
【讨论】
●心理学研究中遇到的变量是确定的、随机的，还是模糊的？
●为什么心理学中的现象可以用概率统计方法进行分析?
实验中一般会给变量及结果（水平）下操作定义
●为了更接近随机数据的要求，心理学研究在采集数据时应特别注意哪些关键点？
操作定义信效度实验变量的操纵实验数据是否符合或接近某种概率分布
●心理学研究同其他学科一样，都是为了建立现象间的因果关系，那么统计结论在因果关
系构建中的作用是怎样的？即如何看待统计结果在构建因果关系中的作用？
作用微弱（无法直接验证因果关系提供证据）额外变量的控制效果
自变量的操纵是否合理因变量的测量是否合理
三、量化研究设计的比较
1、主要目的
调查法相关法实验法
由样本推论总体
对于总体的描述与解释探讨变量间关系
建立系统知识
探讨因果关系
建立系统知识
2、样本特性
调查法相关法实验法
大样本
总体代表性中型样本
分层抽样
小样本
随机样本、随机分配
3、研究工具
调查法相关法实验法
结构化问卷标准化测验或量表实验设备与软件
4、研究程序
调查法相关法实验法
抽样与调查抽样理论测验理论与技术
测验编制与实施
实验设计
实验操纵
5、测量尺度
调查法相关法实验法
类别变量为主连续变量为主类别自变量
连续因变量
6、统计分析
调查法相关法实验法
次数分布卡方检验非参数统计相关分析
回归分析
因素分析
平均数差异检验
方差分析
协方差分析
四、统计学的基本概念
（一）随机变量与误差
1、随机：事件发生的结果不可预知
2、机率：事件发生的可能程度
3、误差：测量结果与变量的真值之间、数学函数与测量结果之间均存在一定的差异。
4、统计模型的目的不在消除或减少误差，而是希望对误差函数的行为有所了解，即尽可能地去解释误差发生的原因。
（二）数据的种类
1、点计数据：如人数，班级数，男女数等。
2、度量数据：借助于一定的测量工具或一定的测量标准而获得的。
（1）比率数据：有绝对零点和等距单位，如身高、体重，反应时，感觉阈值等，差、倍数有意义。（从零点定义的角度来理解）
（2）等距数据：有等距单位，但无绝对零点，如温度，各种能力测验分数等，倍数无意义，只有差数才有意义。
（3）顺序数据：既无相等单位，也无绝对零点，如评定等级，喜爱等级，品质等级等，成绩名次等。
3、称名数据：反映事物在组别、种类上的不同。不说明事物之间的数量差异，中按事物的性质不同，将被观测事物加以划分。如：令男为1、女为0；令实验组为1，控制组为2。
表1-2 称名变量
【讨论】
常用的统计方法与数据测量水平是否匹配？
（三）总体、样本和个体
1、总体：具有某种特性的一类研究对象的全体。
2、个体：构成总体的每一个基本元素。个体不一定是人或物，也可指心理活动，即指某种实验条件下的某一反应，或指每一个实验结果、每一个实验数据等，例如反应时间、推理能力、学习方法等。故又称为随机事件或样本点，相应地，总体又称为样本空间。
3、样本：从总体中抽取的作为观察对象的一部分个体。总体的性质是由组成总体的各个体的性质而定，所以要了解总体的性质，必须对每一个个体进行观测，这是最好的办法，但是实际上这是做不到的，也没必要做到。在心理研究及应用中，一般通过对样本的观察测量来达到对总体进行研究的目的。
4、样本容量：样本中所包含的个体数目，用N或n表示。样本越大，越能代表总体，因此，样本容量不同，统计方法也不一样。
5、有限总体和无限总体。总体本身的大小，有限还是无限，这要依据所研究的问题的推理范围而定，同时总体与样本也可以互相转换变化。
【讨论】
●抽样调查中得到的样本常常是有偏样本和小样本，是否有问题？
●如何减少这些问题对因果推论的负面影响？
●中心极限定理对取样的启示。
利用样本统计量对总体参数进行估计时的误差主要是偏差(bias) 和变异(variability) 。可以采用以下手段以减少这些误差：(1) 尽量使用随机样本。说来非常简单, 但在现实世界中, 简单随机样本一点也不简单；(2) 样本要足够大。
抽样调查的取样缺陷是任何统计方法也无法事后弥补的，所以，在面对调查结果及相信它之前应该思考以下几个问题：(1) 谁做的调查？(2) 调查的总体是什么？(3) 样本是怎样选取的？(4)样本有多大？(5) 用什么方式联络被试获得的数据？(6) 调查的回应率是多少？
七、统计方法选择的基本依据
1、研究目的
（1）描述性课题：描述统计，因素分析，聚类分析
（2）因素型实验：总体平均数差异检验，方差分析，非参数检验
（3）函数型实验：相关分析，回归分析，路径分析
（4）减少数据维度：因素分析
（5）被试或样品分类：聚类分析，判别分析
2、数据的测量层次
（1）计数数据：百分比，列联相关，χ2检验
（2）等级数据：中数，百分位数，等级相关，非参数检验
（3）等距变量：算术平均数，标准差，积差相关，t检验，Z检验，F检验，方差分析，回归分析
3、概率分布类型
图1-3 数据分布（1）正态分布：参数方差分析，回归分析，因素分析（2）非正态分布：非参数分析
4、研究设计
（1）样本数目
●小样本（N<30）：非参数检验
●大样本（N>30）：参数检验
（2）自变量水平的数量
●2个水平：平均数假设检验
●2个水平以上：方差分析
（3）自变量的数目
●单一自变量：单因素方差分析
●多自变量：多因素方差分析，多元回归分析，（4）因变量的数目
●单一因变量
●多因变量：路径分析
（5）研究设计类型
●完全随机设计：独立样本t检验
●重复测量设计：相关样本t检验
八、心理研究的数据统计分析步骤
图1-4 假设检验的过程
图1-5 方差分析的方法选择过程
【参考书目】
●王重鸣，心理学研究方法，人民教育出版社。
●杨治良主编，实验心理学，浙江教育出版社。
●张敏强，教育与心理统计学，人民教育出版。
1. 何谓点估计与区间估计，它们各有哪些优缺点？ 点估计就是总体参数不清楚时，用一个特定的值，即样本统计量对总体参数进行估计，但估计的参数为数轴上某一点。 区间估计是用数轴上的一段距离来表示未知参数可能落入的范围，它不具体指出总体参数是多少，能指出总体未知参数落入某一区间的概率有多大。 点估计的优点是能够提供总体参数的估计值，缺点是点估计总以误差的存在为前提，且不能提供正确估计的概率。 区间估计的优点是用概率说明估计结果的把握程度，缺点是不能确定一个具体的估计值。 2以方差的区间估计为例说明区间估计的原理 根据χ2分布： 总体方差的.95或.99置信区间为： 即总体参数（方差）落入上述区间的概率为1-α，其值为95%或99% 3.总体平均数估计的具体方法有哪些？ 总体方法为点估计好区间估计，区间估计又分为： （1） 当总体分布正态方差已知时，样本平均的分布为正态分布，故依据正态分布理论估计其区间；（2）当总体分布正态方差未知时，样本平均数的分布为T 分布，依据T 分布理论估计其区间；（3）当总体非分布正态方差未知时，只有在n 大于30时渐近T 分布，样本平均数的分布渐近T 分布，依据T 分布理论估计其区间。 4总体相关系数的置信区间，应根据何种分布计算？ 应根据Fisher 的Z 分布进行计算 5.解 依据样本分布理论该样本平均数的分布呈正态 其标准误为： 其置信区间为： 该科成绩的真实分数有95%的可能性在78.55----83.45之间。 6.解：此题属于总体分布正态总体方差未知的情形，故样本平均数的分布呈T 分布 其标准误为： 用df=99差T 值表，然后用直线内插法求得t α/2=1.987 其置信区间为： 该学区教学成绩的平均值有95%的可能在78.61---81.39之间。 7解：此题属于总体分布正态总体方差已知 计算标准误 ()()222212221σσσχnS S n X X n =-=-=-∑()()22/121222/2111）（ααχσχ----<<-n n S n S n 25.116 5===n x σσ45 .8355.7825.1*96.18125.1*96.1812/2/<<+<<-?+<
第一章心理与教育统计学基础知识 1、数据类型 称名数据 计数数据离散型数据 顺序数据 等距数据 测量数据连续型数据 比率数据 2、变量、随机变量、观测值 变量是可以取不同值的量。统计观察的指标都是具有变异的指标。当我们用一个量表示这个指标的观察结果时，这个指标是一个变量。 用来表示随机现象的变量，称为随机变量。一般用大写的Ｘ或Ｙ表示随机变量。 随机变量所取得的值，称为观测值。一个随机变量可以有许多个观测值。 ３、总体、个体和样本 需要研究的同质对象的全体，称为总体。 每一个具体研究对象，称为一个个体。 从总体中抽出的用以推测总体的部分对象的集合称为样本。 样本中包含的个体数，称为样本的容量n。 一般把容量n ≥30的样本称为大样本；而n ＜30的样本称为小样本。 ４、统计量和参数
5、统计误差 误差是测得值与真值之间的差值。 测得值＝真值＋误差 统计误差归纳起来可分为两类：测量误差与抽样误差。 由于使用的仪器、测量方法、读数方法等问题造成的测得值与真值之间的误差，称为测量误差。 由于随机抽样造成的样本统计量与总体参数间的差别，称为抽样误差 第二章统计图表 一、数据的整理 在进行整理时，如果没有充足的理由证明某数据是由实验中的过失造成的，就不能轻易将其排除。对于个别极端数据是否该剔除，应遵循三个标准差法则。 二、次数分布表 （一）简单次（频）数分布表 （二）相对次数分布表
将次数分布表中各组的实际次数转化为相对次数，即用频数比率（f ／N ）或百分比（ ）来表示次数，就可以制成相对次数分布表 （三）累加次数分布表 （四）双列次数分布表 双列次数分布表又称相关次数分布表，是对有联系的两列变量用同一个表表示其次数分布。 所谓有联系的两列变量，一般是指同一组被试中每个被试两种心理能力的分数或两种心理特点的指标，或同一组被试在两种实验条件下获得的结果。 三、次数分布图 使一组数据特征更加直观和概括,而且还可以对数据的分布情况和变动趋势作粗略的分析。 简单次（频）数分布图——直方图、次数多边形图 累加次数分布图——累加直方图、累加曲线 （一）简单次数分布图－－直方图 （二）简单次数分布图－次数多边图 次数分布多边形图（frequency polygon ）是一种表示连续性随机变量次数分布的线形图，属于次数分布图。凡是等距分组的可以用直方图表示的数据，都可用次数多边图来表示。 绘制方法：以各分组区间的组中值为横坐标，以各组的频数为纵坐标，描点；将各点以直线连接即构成多边图形。 （三）累加次数分布图—累加直方图 （四）累加次数分布图——累加曲线 %100 N f
现代心理与教育统计学 复习资料 Revised as of 23 November 2020
1、数据类型 称名数据 计数数据离散型数据 顺序数据 等距数据 测量数据连续型数据 等比数据 2、变量：是可以取不同值的量。统计观察的指标都是具有变异的指标。当我们用一个量表示这个指标的观察结果时，这个指标是一个变量。 用来表示随机现象的变量，称为随机变量。一般用大写的Ｘ或Ｙ表示随机变量。 随机变量所取得的值，称为观测值。一个随机变量可以有许多个观测值。 ３、需要研究的同质对象的全体，称为总体。 每一个具体研究对象，称为一个个体。 从总体中抽出的用以推测总体的部分对象的集合称为样本。 样本中包含的个体数，称为样本的容量n。 一般把容量n ≥30的样本称为大样本；而n ＜30的样本称为小样本。 ４、统计量和参数 5、统计误差 误差是测得值与真值之间的差值。
统计误差归纳起来可分为两类：测量误差与抽样误差。 由于使用的仪器、测量方法、读数方法等问题造成的测得值与真值之间的误差，称为测量误差。 由于随机抽样造成的样本统计量与总体参数间的差别，称为抽样误差 第二章 一、数据的整理 在进行整理时，如果没有充足的理由证明某数据是由实验中的过失造成的，就不能轻易将其排除。对于个别极端数据是否该剔除，应遵循三个标准差法则。 二、 次数分布表 （一）简单次（频）数分布表 （二）相对次数分布表 将次数分布表中各组的实际次数转化为相对次数，即用频数比率（f ／N ）或百分比（ ）来表示次数，就可以制成相对次数分布表 （三）累加次数分布表 （四）双列次数分布表 双列次数分布表又称相关次数分布表，是对有联系的两列变量用同一个表表示其次数分布。 所谓有联系的两列变量，一般是指同一组被试中每个被试两种心理能力的分数或两种心理特点的指标，或同一组被试在两种实验条件下获得的结果。 三、次数分布图 使一组数据特征更加直观和概括,而且还可以对数据的分布情况和变动趋势作粗略的分析。 简单次（频）数分布图——直方图、次数多边形图 累加次数分布图——累加直方图、累加曲线 （一）简单次数分布图－－直方图 （二）简单次数分布图－次数多边图 %100 N f
第一章 1、数据类型 称名数据 计数数据离散型数据 顺序数据 等距数据 测量数据连续型数据 等比数据 2、变量：是可以取不同值的量。统计观察的指标都是具有变异的指标。当我们用一个量表示这个指标的观察结果时，这个指标是一个变量。 用来表示随机现象的变量，称为随机变量。一般用大写的Ｘ或Ｙ表示随机变量。 随机变量所取得的值，称为观测值。一个随机变量可以有许多个观测值。 ３、需要研究的同质对象的全体，称为总体。 每一个具体研究对象，称为一个个体。 从总体中抽出的用以推测总体的部分对象的集合称为样本。 样本中包含的个体数，称为样本的容量n。 一般把容量n ≥30的样本称为大样本；而n ＜30的样本称为小样本。
４、统计量和参数 5、统计误差 误差是测得值与真值之间的差值。 测得值＝真值＋误差 统计误差归纳起来可分为两类：测量误差与抽样误差。 由于使用的仪器、测量方法、读数方法等问题造成的测得值与真值之间的误差，称为测量误差。 由于随机抽样造成的样本统计量与总体参数间的差别，称为抽样误差 第二章 一、数据的整理 在进行整理时，如果没有充足的理由证明某数据是由实验中的过失造成的，就不能轻易将其排除。对于个别极端数据是否该剔除，应遵循三个标准差法则。 二、次数分布表 （一）简单次（频）数分布表 （二）相对次数分布表 将次数分布表中各组的实际次数转化为相对次数，即用频数比率（f ／N ）或百分比（ ）来表示次数，就可以制成相对次数分布表 %100 N f
（三）累加次数分布表 （四）双列次数分布表 双列次数分布表又称相关次数分布表，是对有联系的两列变量用同一个表表示其次数分布。所谓有联系的两列变量，一般是指同一组被试中每个被试两种心理能力的分数或两种心理特点的指标，或同一组被试在两种实验条件下获得的结果。 三、次数分布图 使一组数据特征更加直观和概括,而且还可以对数据的分布情况和变动趋势作粗略的分析。 简单次（频）数分布图——直方图、次数多边形图 累加次数分布图——累加直方图、累加曲线 （一）简单次数分布图－－直方图 （二）简单次数分布图－次数多边图 次数分布多边形图是一种表示连续性随机变量次数分布的线形图，属于次数分布图。凡是等距分组的可以用直方图表示的数据，都可用次数多边图来表示。 绘制方法：以各分组区间的组中值为横坐标，以各组的频数为纵坐标，描点；将各点以直线连接即构成多边图形。 （三）累加次数分布图—累加直方图 （四）累加次数分布图——累加曲线 四、其他统计图表 条形图：用直条的长短来表示统计项目数值大小的图形，主要是用来比较性质相似的间断型资料。 圆形图：是用于表示间断型资料比例的图形。圆形的面积表示一组数据的整体，圆中扇形的面积表示各组成部分所占的比例。各部分的比例一般用百分比表示。
第一章 1名词概念 （1）随机变量 答：在统计学上把取值之前，不能准确预料取到什么值的变量，称为随机变量。（2）总体 答：总体（population）又称为母全体或全域，是具有某种特征的一类事物的总体，是研究对象的全体。 （3）样本 答：样本是从总体中抽取的一部分个体。 （4）个体 答：构成总体的每个基本单元。 （5）次数 是指某一事件在某一类别中出现的数目，又称作频数，用f表示。 （6）频率 答：又称相对次数，即某一事件发生的次数除以总的事件数目，通常用比例或百分数来表示。 （7）概率 答：概率(probability),概率论术语，指随机事件发生的可能性大小度量指标。其描述性定义。随机事件A在所有试验中发生的可能性大小的量值，称为事件A 的概率，记为P（A）。 （8）统计量 答：样本的特征值叫做统计量，又称作特征值。 （9）参数 答：又称总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。 （10）观测值 答：随机变量的取值，一个随机变量可以有多个观测值。 2何谓心理与教育统计学？学习它有何意义？ 答：（1）心理与教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法，搜集、整理、分析心理与教育科学研究中获得的随机性数据资料，并根据这些数据资料传递的信息，进行科学推论找出心理与教育统计活动规律的一门学科。具体讲，就是在心理与教育研究中，通过调查、实验、测量等手段有意地获取一些数据，并将得到的数据按统计学原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、推理，最后得出结论的一种研究方法。 （2）学习心理与教育统计学有重要的意义。 ①统计学为科学研究提供了一种科学方法。 科学是一种知识体系。它的研究对象存在于现实世界各个领域的客观事实之中。它的主要任务是对客观事实进行预测和分类，从而揭示蕴藏于其中的种种因果关系。要提高对客观事实观测及分析研究的能力，就必须运用科学的方法。
第1 章绪论 1.1 复习笔记 本章重点 ?心理与教育统计的研究内容 ?选择使用统计方法的基本步骤 ?统计数据的基本类型 ?心理与教育统计的基本概念 一、统计方法在心理和教育科学研究中的作用 （一）心理与教育统计的定义与性质 1.心理与教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法，搜集、整理、分析心理与教育科学研究中获得的随机性数据资料，并根据这些数据资料传递的信息，进行科学推论找出心理与教育活动规律的一门学科。 2.具体讲，就是在心理与教育研究中，通过调查、实验、测量等手段有意地获取一些数据，并将得到的数据按统计学原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、推理，最后得出结论的一种研究方法。 3.统计学大致分为理论统计学（theoretical statistics）和应用统计学（appliedstatistics）两部分。前者侧重统计理论与方法的数理证明，后者侧重统计理论与方法在各个实践领域中的应用。心理与教育统计学属于应用统计学范畴，是应用统计学的一个分支。类似的还有生物统计、社会统计、医学统计、人口统计、经济统计等。 （二）心理与教育科学研究数据的特点 1.心理与教育科学研究数据与结果多用数字形式呈现。 2.心理与教育科学研究数据具有随机性和变异性。 3.心理与教育科学研究数据具有规律性。 4.心理与教育科学研究的目标是通过部分数据来推测总体特征。 （三）学习心理与教育统计应注意的事项 1.学习心理与教育统计学要注意的几个问题： （1）学习心理与教育统计学时，必须要克服畏难情绪。心理与教育统计学偏重于应用，只要有中学数学知识就具备了学好心理与教育统计学的前提。 （2）在学习时要注意重点掌握各种统计方法使用的条件。 （3）要做一定的练习。 2.应用心理与教育统计方法时要做到： （1）克服“统计无用”与“统计万能”的思想，注意科研道德。 （2）正确选用统计方法，防止误用和乱用统计。 二、心理与教育统计学的内容 心理与教育统计学的研究内容，可依不同的分类标志划分为不同的类别： （一）分类一 依据统计方法的功能进行分类，统计学可分为下述三种类别，这是由于数理统计的发展历史所决定的，也是最常见的分类方法。如图1-1 所示：
现代心理与教育统计学（张厚粲）课后习题答案 第一章绪论（略） 第二章统计图表（略） 第三章集中量数 4、平均数约为36.14；中位数约为36.63 5、总平均数为91.72 6、平均联想速度为5.2 7、平均增加率约为11%；10年后的毕业人数约有3180人 8、次数分布表的平均数约为177.6；中位数约为177.5；原始数据的平均数约为176.7 第四章差异量数 5、标准差约为1.37；平均数约为1.19 6、标准差为26.3；四分位差为16.03 7、5cm组的差异比10cm组的离散程度大 8、各班成绩的总标准差是6.03 9、次数分布表的标准差约为11.82；第一四分位为42.89；第三四分位为58.41；四分位差为7.76 第五章相关关系 5、应该用肯德尔W系数。 6、r=0.8；r R=0.79；这份资料只有10对数据，积差相关的适用条件是有30对以上数据，因此这份资料适用等级相关更合适。 7、这两列变量的等级相关系数为0.97。 8、上表中成绩与性别有很强的相关，相关系数为0.83。 9、r b=0.069小于0.2.成绩A与成绩B的相关很小，成绩A与成绩B的变化几乎没有关系。 10、测验成绩与教师评定之间有一致性，相关系数为0.87。 11、9名被试的等级评定具有中等强度的相关，相关系数为0.48。 12、肯德尔一致性叙述为0.31。 第六章概率分布 4、抽得男生的概率是0.35 5、出现相同点数的概率是0.167 6、抽一黑球与一白球的概率是0.24；两次皆是白球与黑球的概率分别是0.36和0.16 7、抽一张K的概率是4/54=0.074；抽一张梅花的概率是13/54=0.241；抽一张红桃的概率是13/54=0.241；抽一 张黑桃的概率是13/54=0.241；抽不是J、Q、K的黑桃的概率是10/54=0.185
心理统计学 第一章概述 描述统计 定义：研究如何把心理与教育科学实验或调查得来得大量数据科学得科学得加以整理概括与表述 作用：使杂乱无章得数字更好得显示出事物得某些特征，有助于说明问题得实质。 具体内容：1数据分组：采用图与表得形式。 2计算数据得特征值：集中量数（平均数中数）离散量数（方差） 3计算量事物间得相关关系：积差相关（2列 3列多列） 推断统计 定义：主要研究如何利用局部数据（样本数据）所提供得信息，依据数理统计提供得理论与方法，推论总体情形。 作用：用样本推论总体。 具体内容：1如何对假设进行检验。 2如何对总体参数特征值进行估计。 3各种非参数得统计方法。 心理与教育统计基础概念 数据类型 一从数据来源来划分 1计数数据：计算个数或次数而获得得数据。（都就是离散数据） 2测量数据：借助一定测量工具或测量标准而获得得数据。（连续数据） 二根据数据所反映得测量水平 1称名数据（分类） 定义：指用数字代表事物或数字对事物进行分类得数据。
特点：数字只就是事物得符号，而没有任何数量意义。 统计方法：百分数次数众数列联相关卡方检验等。（非参检验） 2顺序数据（分类排序） 定义：指代事物类别，能够表明不同食物得大小等级或事物具有得某种特征得程度得数据。（年级） 特点：没有相等单位没有绝对零点。不表示事物特征得真正数量。 统计方法：中位数百分位数等级相关肯德尔与谐系数以及常规得非参数检验方法。3等距数据（分类排序加减（相等单位））（真正应用最广泛得数据） 定义：不仅能够指代物体得类别等级，而且具有相等得单位得数据。（成绩温度） 特点：真正得数量，能进行加减运算，没有绝对零点，不能进行乘除计算。 统计方法：平均数标准差积差相关 Z检验 t检验 F检验等。 4比率数据（分类排序加减法乘除法（绝对零点）） 定义：表明量得大小，也具有相等单位，同时具有绝对零点。（身高反应时） 特点：真正得数字，有绝对零点，可以进行加减乘除运算。 在统计中处理得数据大多就是顺序数据与等距数据。 三按照数据就是否具有连续性 离散数据连续数据 变量观测值随机变量 变量：指心理与教育实验观察调查种想要获得得数据。数据获得前用“x”表示，即为一个可以取不同熟知得物体得属性或事件，其数值具有不确定性，因而称为变量。观测值：就是研究中确定得某一变量得取值。 随机变量：表示随机现象各种结果得变量称为随机变量 三总体样本个体 总体：具有某种共同特质得一类事物。（欲研究得研究范围） 样本：构成总体得每个基本单元。
第一章绪论 1. 名词解释 随机变量：在统计学上，把取值之前不能预料取到什么值的变量称之为随机变量 总体：又称为母全体、全域，指据有某种特征的一类事物的全体 样本：从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本 个体：构成总体的每个基本单元称为个体 次数：指某一事件在某一类别中出现的数目，又成为频数，用f表示 频率：又称相对次数，即某一事件发生的次数被总的事件数目除，亦即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。频率通畅用比例或百分数表示 概率：又称机率。或然率，用符号P表示，指某一事件在无限的观测中所能预料的相对出现的次数，也就是某一事物或某种情况在某一总体中出现的比率 统计量：样本的特征值叫做统计量，又叫做特征值 参数：总体的特性成为参数，又称总体参数，是描述一个总体情况的统计指标观测值：在心理学研究中，一旦确定了某个值，就称这个值为某一变量的观测值，也就是具体数据 2. 何谓心理与教育统计学学习它有何意义 心理与教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法，搜集。整理。分析心理与教育科学研究中获得的随机数据资料，并根据这些数据资料传递的信息，进行科学推论找出心理与教育活动规律的一门学科。 3. 选用统计方法有哪几个步骤 首先要分析一下试验设计是否合理，即所获得的数据是否适合用统计方法去处理，正确的数量化是应用统计方法的起步，如果对数量化的过程及其意义没有了解，将一些不着边际的数据加以统计处理是毫无意义的 其次要分析实验数据的类型，不同数据类型所使用的统计方法有很大差别，了解实验数据的类型和水平，对选用恰当的统计方法至关重要 第三要分析数据的分布规律，如总体方差的情况，确定其是否满足所选用的统计方法的前提条件 4. 什么叫随机变量心理与教育科学实验所获得的数据是否属于随机变量 随机变量的定义：①率先无法确定，受随机因素影响，成随机变化，具有偶然性和规律性②有规律变化的变量5. 怎样理解总体、样本与个体 总体N据有某种特征的一类事物的全体，又称为母体、样本空间，常用N表示，其构成的基本单元为个体。特点：①大小随研究问题而变（有、无限）②总体性质由组成的个体性质而定 样本n：从总体中抽取的一部分交个体，称为总体的一个样本。样本数目用n表示，又叫样本容量。 特点：①样本容量越大，对总体的代表性越强②样本不同，统计方法不同 总体与样本可以相互转化。 个体：构成总体的每个基本单元称为个体。有时个体又叫做一个随机事件或样本点 6. 统计量与参数之间有何区别和关系 参数：总体的特性称参数，又称总体参数，是描述一个总体情况的统计指标 统计量：样本的特征值叫做统计量，又称特征值二者关系：参数是一个常数，统计量随样本而变化参数常用希腊字母表示，统计量用英文字母表示当试验次数=总体大小时，二者为同一指标当总体无限时，二者不同，但统计量可在某种程度上作为参数的估计值 7. 试举例说明各种数据类型之间的区别 8. 下述一些数据，哪些是测量数据哪些是计数数据其数值意味着什么 17.0千克89.85厘米199.2秒93.5分是测量数据 17人25本是计数数据 9. 说明下面符号代表的意义 卩反映总体集中情况的统计指标，即总体平均数或期望值 X反映样本平均数 P表示某一事物两个特性总体之间关系的统计指标，相关系数 r样本相关系数 b反映总体分散情况的统计指标标准差 s样本标准差 B表示两个特性中体之间数量关系的回归系数第三章集中量数 1. 应用算术平均数表示集中趋势要注意什么问题 应用算术平均数必须遵循以下几个原则： ①同质性原则。数据是用同一个观测手段采用相同的观测标准，能反映某一问题的同一方面特质的数据。 ②平均数与个体数据相结合的原则 ③平均数与标准差、方差相结合原则 2. 中数、众数、几何平均数、调和平均数个适用于心理与教育研究中的哪些资料 中数适用于：①当一组观测结果中出现两个极端数目时② 次数分布表两端数据或个别数据不清楚时 ③要快速估计一组数据代表值时
心理统计学重要知识点 WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】
《心理统计学》重要知识点 第二章 统计图表 简单次数分布表的编制：Excel 数据透视表 列联表（交叉表）：两个类别变量或等级变量的交叉次数分布，Excel 数据透视表 直方图（histogram ）：直观描述连续变量分组次数分布情况，可用Excel 图表向导的柱形图来绘制 散点图（Scatter plot ）：主要用于直观描述两个连续性变量的关系状况和变化趋向。 条形图（Bar chart ）：用于直观描述称名数据、类别数据、等级数据的次数分布情况。 简单条形图：用于描述一个样组的类别（或等级）数据变量次数分布。 复式条形图：用于描述和比较两个或多个样组的类别(或等级)数据的次数分布。 圆形图（circle graph ）、饼图（pie graph ）：用于直观描述类别数据或等级数据的分布情况。 线形图（line graph ）：用于直观描述不同时期的发展成就的变化趋势； 第三章 集中量数 ● 集中趋势和离中趋势是数据分布的两个基本特征。 ● 集中趋势：就是数据分布中大量数据向某个数据点集中的趋势。 ● 集中量数：描述数据分布集中趋势的统计量数。 ● 离中趋势：是指数据分布中数据分散的程度。 ● 差异量数：描述数据分布离中趋势（离散程度）的统计量数 ● 常用的集中量数有：算术平均数、众数（M O ）、中位数（M d ） 1．算术平均数（简称平均数，M 、X 、Y ）：n x X i ∑ = Excel 统计函数AVERAGE 算术平均数的重要特性： （1）一组数据的离均差（离差）总和为0，即0)(=-∑x x i （2）如果变量X 的平均数为X ，将变量X 按照公式bx a y +=转换为Y 变量后， 那么，变量Y 2．中位数（median ，M d ）：在一组有序排列的数据中，处于中间位置的数值。中 位数上下的数据出现次数各占50%。 3．众数（mode ，M O ）：一组数据中出现次数最多的数据。 4．算术平均数、中数、众数之间的关系。
1描述统计:主要研究如何让整理心理与教育科学实验或调查得来的大量数据。描述一组数据的全貌表达一件事物的性质。2推论统计:主要研究如何通过局部数据提供的信息,推论总体的情形。 3连续数据:任意两个数据点之间都可以细分出无限个大小不同的数值。 4统计量:样本的那些特征值,代表样本的特性。 5参数:描述一个总体情况的统计指标,代表总体特性就是一个常数。 6组限:分组区间即一个组的起点值与终点值之间的距离;组下限起点值;组下限终点值。组限分类表述组限,精确组限散7点图:用相同大小圆点的多少或疏密表示统计资料数量大小以及变化趋势的图。 8中数:按顺序排列在一起的一组数据中居于中间位置的数。 9众数:指在次数分布中出现次数最多的那个数的数值。 10平均差:次数分布中所有原始数据平均数绝对离差的平均值。 11方差:每个数据与该组数据平均数之差乘方后的均值 12标准差:方差的平方根,反应一个次数分布的离散程度 13概率:用一个比值来概括某事件出现可能性大小 14置信区间:指在某一置信度时,总体参数所在的区域距离或区域长度。置信区间的上下二端点值称为置信界限。 15组内变异:由组内各被试因变量的差异范围决定的,主要指由实验误差,或组内被试之间的莪差异造成的变异。 16组间变异:由于接受不同的实验处理而造成的各组之间的变异,可以用两个平均数之间的离差表示。两组平均差异越大,组建变异也就越大 17二项分布:试验仅有两种不同性质结果的概率分布。 18样本分布:指样本统计量的分布,它就是统计推论的重要依据。 19回归模型:用来表达变量之间规律的数学模型 20标准分数:又称基分数或Z分数,就是以标准差为单位表示一个原始分数在团体中所处位置的相对位置量数。优点:可比性可加性明确性稳定性 21符号检验:就是以正负符号作为资料的一种非参数检验程序她就是一种简单的非参数检验方法适用于检验两个配对样本分布的差异,与参数检验中配对样本差异显著性t检验相对性 22事物之间的相互关系:因果关系,共变关系,相关关系r取值范围-1到1 23根据数据反映的测量水平将数据分类称名数据、顺序数据、等距数据、比率数据就是否具有连续性离散数据、连续性数据 24算数平均数的使用原则:同质性原则,平均数与个体数值相结合的原则,平均数与标准差、方差相结合的原则。 25良好估计量的标准1无偏性2有效性3一致性4充分性 26皮尔逊平均数、中数与众数三者间的关系:1、在正偏态分布中,M>Md>Mo 2、负……M
张厚粲现代心理与教育统计学第一章答案 1名词概念 （1）随机变量 答：在统计学上把取值之前，不能准确预料取到什么值的变量,称为随机变量. （2）总体 答:总体（population）又称为母全体或全域，是具有某种特征的一类事物的总体,是研究对象的全体。 （3）样本 答：样本是从总体中抽取的一部分个体。 （4）个体 答：构成总体的每个基本单元。 （5）次数 是指某一事件在某一类别中出现的数目,又称作频数，用f表示。 （6）频率 答：又称相对次数，即某一事件发生的次数除以总的事件数目，通常用比例或百分数来表示。（7）概率 答：概率（probability）,概率论术语,指随机事件发生的可能性大小度量指标。其描述性定义。随机事件A在所有试验中发生的可能性大小的量值，称为事件A的概率，记为P（A）。（8）统计量 答:样本的特征值叫做统计量，又称作特征值。 （9）参数 答:又称总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。 （10)观测值 答:随机变量的取值，一个随机变量可以有多个观测值. 2何谓心理与教育统计学？学习它有何意义？ 答：（1）心理与教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法，搜集、整理、分析心理与教育科学研究中获得的随机性数据资料，并根据这些数据资料传递的信息，进行科学推论找出心理与教育统计活动规律的一门学科。具体讲,就是在心理与教育研究中，通过调查、实验、测量等手段有意地获取一些数据,并将得到的数据按统计学原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、推理,最后得出结论的一种研究方法。 （2）学习心理与教育统计学有重要的意义。 ①统计学为科学研究提供了一种科学方法。 科学是一种知识体系.它的研究对象存在于现实世界各个领域的客观事实之中。它的主要任务是对客观事实进行预测和分类，从而揭示蕴藏于其中的种种因果关系。要提高对客观事实观测及分析研究的能力，就必须运用科学的方法。统计学正是提供了这样一种科学方法。统计方法是从事科学研究的一种必不可少的工具。 ②心理与教育统计学是心理与教育科研定量分析的重要工具。 凡是客观存在事物，都有数量的表现。凡是有数量表现的事物，都可以进行测量。心理与教育现象是一种客观存在的事物，它也有数量的表现.虽然心理与教育测量具有多变性而且旨起它发生变化的因素很多，难以准确测量。但是它毕竟还是可以测量的。因此，在进行心理与教育科学研究时，在一定条件下，是可以对心理与教育现象进行定量分析的。心理与教育统计就是对心理与教育问题进行定量分析的重要的科学工具. ③广大心理与教育工作者学习心理与教育统计学的具体意义. a.可经顺利阅读国内外先进的研究成果。
第一章绪论 1.名词解释 随机变量：在统计学上，把取值之前不能预料取到什么值的变量称之为随机变量 总体：又称为母全体、全域，指据有某种特征的一类事物的全体 样本：从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本 个体：构成总体的每个基本单元称为个体 次数：指某一事件在某一类别中出现的数目，又成为频数，用f表示 频率：又称相对次数，即某一事件发生的次数被总的事件数目除，亦即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。频率通畅用比例或百分数表示概率：又称机率。或然率，用符号P表示，指某一事件在无限的观测中所能预料的相对出现的次数，也就是某一事物或某种情况在某一总体中出现的比率统计量：样本的特征值叫做统计量，又叫做特征值 参数：总体的特性成为参数，又称总体参数，是描述一个总体情况的统计指标 观测值：在心理学研究中，一旦确定了某个值，就称这个值为某一变量的观测值，也就是具体数据 2.何谓心理与教育统计学？学习它有何意义 心理与教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法，搜集。整理。分析心理与教育科学研究中获得的随机数据资料，并根据这些数据资料传递的信息，进行科学推论找出心理与教育活动规律的一门学科。 3.选用统计方法有哪几个步骤？ 首先要分析一下试验设计是否合理，即所获得的数据是否适合用统计方法去处理，正确的数量化是应用统计方法的起步，如果对数量化的过程及其意义没有了解，将一些不着边际的数据加以统计处理是毫无意义的 其次要分析实验数据的类型，不同数据类型所使用的统计方法有很大差别，了解实验数据的类型和水平，对选用恰当的统计方法至关重要 第三要分析数据的分布规律，如总体方差的情况，确定其是否满足所选用的统计方法的前提条件 4.什么叫随机变量？心理与教育科学实验所获得的数据是否属于随机变量 随机变量的定义：①率先无法确定，受随机因素影响，成随机变化，具有偶然性和规律性②有规律变化的变量 5.怎样理解总体、样本与个体？ 总体N：据有某种特征的一类事物的全体，又称为母体、样本空间，常用N表示，其构成的基本单元为个体。特点：①大小随研究问题而变（有、无限）②总体性质由组成的个体性质而定 样本n：从总体中抽取的一部分交个体，称为总体的一个样本。样本数目用n表示，又叫样本容量。特点：①样本容量越大，对总体的代表性越强②样本不同，统计方法不同 总体与样本可以相互转化。 个体：构成总体的每个基本单元称为个体。有时个体又叫做一个随机事件或样本点 6.何谓次数、频率及概率 次数f：随机事件在某一类别中出现的数目，又称为频数，用f表示
精品文档 1描述统计：主要研究如何让整理心理与教育科学实验或调查得来的大量数据。描述一组数据的全貌表达一件事物的性质。2推论统计：主要研究如何通过局部数据提供的信息，推论总体的情形。 3连续数据：任意两个数据点之间都可以细分出无限个大小不同的数值。 4统计量：样本的那些特征值，代表样本的特性。 5参数：描述一个总体情况的统计指标，代表总体特性是一个常数。 6组限：分组区间即一个组的起点值和终点值之间的距离；组下限起点值；组下限终点值。组限分类表述组限，精确组限散7点图：用相同大小圆点的多少或疏密表示统计资料数量大小以及变化趋势的图。 8中数：按顺序排列在一起的一组数据中居于中间位置的数。 9众数：指在次数分布中出现次数最多的那个数的数值。 10平均差：次数分布中所有原始数据平均数绝对离差的平均值。 11方差:每个数据与该组数据平均数之差乘方后的均值 12标准差：方差的平方根，反应一个次数分布的离散程度 13概率:用一个比值来概括某事件出现可能性大小 14置信区间:指在某一置信度时，总体参数所在的区域距离或区域长度。置信区间的上下二端点值称为置信界限。 15组内变异：由组内各被试因变量的差异范围决定的，主要指由实验误差，或组内被试之间的莪差异造成的变异。 16组间变异：由于接受不同的实验处理而造成的各组之间的变异，可以用两个平均数之间的离差表示。两组平均差异越大，组建变异也就越大 17二项分布：试验仅有两种不同性质结果的概率分布。 18样本分布：指样本统计量的分布，它是统计推论的重要依据。 19回归模型：用来表达变量之间规律的数学模型 20标准分数：又称基分数或Z分数，是以标准差为单位表示一个原始分数在团体中所处位置的相对位置量数。优点：可比性可加性明确性稳定性 21符号检验:是以正负符号作为资料的一种非参数检验程序他是一种简单的非参数检验方法适用于检验两个配对样本分布的差异，与参数检验中配对样本差异显著性t检验相对性 22事物之间的相互关系：因果关系，共变关系，相关关系r取值范围-1到1 23根据数据反映的测量水平将数据分类称名数据、顺序数据、等距数据、比率数据是否具有连续性离散数据、连续性数据24算数平均数的使用原则：同质性原则，平均数与个体数值相结合的原则，平均数与标准差、方差相结合的原则。 25良好估计量的标准1无偏性2有效性3一致性4充分性 26皮尔逊平均数、中数和众数三者间的关系：1、在正偏态分布中，M>Md>Mo 2、负……M
1. 解释相关系数时应注意什么？ 相关系数的值表示两个变量之间的关联程度，但只说明其大概的趋势，不存在精确的数值关系。 相关系数的数值大小，表示两个变量关联的强弱。 相关系数即使是1，也不能推出因果关系的结论。 要能区分虚假相关，不能仅依据相关系数的大小确定变量的相关。 在纯理论研究中，即使有很小的相关，如果在统计上有显著性，也能说明心理规律。 2. 假设两变量为线性关系，计算下列各种相关应用什么方法？ （1）积差相关（2）斯皮尔曼等级相关（3）二列相关 （4）多列相关（5）点二列相关（6）等级相关（斯皮尔曼或肯德尔和谐系数） 3.如何区别点二列和二列相关？ 主要看是人为的划分还是自然划分，而为为二列相关，自然为点二列相关 4.品质相关有几种？各种品质相关的条件？ 主要有四分相关、φ相关、列联表相关 四分相关：当两个变量都是连续变量,且每一个变量的变化都被人为地分为两种类型时, 求两个变量之间的相关。 Φ相关：当两变量是真正（自然）的二分变量时，求两变量之间的相关。 列联相关：当两个变量都是计数数据时，求它们的相关。 5. 用肯德尔和谐系数 6.将数据带入公式计算得： 解 7.此题的数据为非正态的等距数据，故用斯皮尔曼等级相关求相关系数 8.解此题符合点二列相关的条件 85＝男X 91＝女X 8.3=X S 成绩与性别有关，即男女生的成绩存在显著差异 9．此题该用二列相关求解 2.88＝奇X 8.87＝偶X 8.3=X S )(() 819 .022 22＝∑ ∑∑ ∑ ∑∑∑---=Y Y N X X N Y X XY N r ()()794.011413＝＋＋??? ?????-?-=∑ n n n R R n r y x R ()()972.011413 ＝＋＋??? ?????-?-=∑ n n n R R n r y x R 789.04/1*8 .385 91=-=-=pq S X X r x q P pb
练习3 1．按照数据的获得方式，找出下列数据中与其它不同类的数据。( ) A．72克 B.65分 C.10米 D.3台 2．测量数据10.000的下实限是：( ) A.10.999 B.9.999 C.9.9995 D.10.0005 3．欲从某重点中学720名高一学生中随机抽取120名调查其视力情况。首先按原有视力记录，将他们的视力情况分为上、中、下三等，各等人数分别为108人、360人、252人。若用分层按比例抽样法，则中等视力水平的学生中应抽取：( ) A.18人 B.60人 C.42人 D. 72人 4．某班期末考试，语文平均成绩为82分，标准差为6.5分；数学平均成绩为75分，标准差为5.9分；外语平均成绩为66分，标准差为8分，问哪一科成绩的离散程度大？( ) A.语文 B.数学 C.外语 D.无法比较5．假如某班成绩服从正态分布，在按优、良、中、及格、不及格评定学生成绩时，良等成绩z分数应取值在哪个区间？( ) A.-0.6--0.6 B.-1--1 C.0.6--1.8 D.0.5--2.5 6．在正态分布中，标准差反映了：( ) A.随机变量的波动性 B.正态曲线的对称位置 C.随机变量的平均水平 D.正态曲线的陡峭程度 7.下列数据1，26，11，9，14，13，7，17，22，2的中位数是：( ) A.14 B.13 C.17 D.12 8. 某校1970年的教育经费是10万元，2002年的教育经费是121万元，问该校2010 年的教育经费是多少？( ) A.225.63万元 B.278.32万元 C.321.56万元 D.210.00万元 9. 有研究者调查了358名不同性别的学生对某项教育措施的评价态度，结果如下： 男性拥护66人，反对106人；女性拥护28人，反对158人，那么性别与评价态度的相关系数为( )
《教育与心理统计学》试题一、 选择题：绪论 1、教育统计学是社会科学中的一门（B），是数理统计学、教育学、心理学交叉学科。 A、数据统计 B、应用统计 C、测量统计 D、推断统计 2、教育统计学是对教育领域各种现象（A）的取值从总体上的把握和认识。 B、质 C、物 D、数 A、量 3、教育统计学的内容包括（D）。 A、数理统计 B、生物统计 C、试验设计 D、描述统计与推断统计。 4、计算统计特征量数，属于（A） A、描述统计 B、推断统计 D、实验设计 C、多元分析 5、列表归类属于（A）。 A、描述统计 B、推断统计 D、实验设计 C、多元分析 6、预测某地的教育规模，属于（B）。 B、推断统计 A、描述统计 C、多元分析 D、实验设计 7、检验普通班与实验班的成绩有无显著差异，属于（B）。 B、推断统计 A、描述统计 C、多元分析 D、实验设计 8、通过抽查成绩来判断某校体育达标情况，属于（B）。 A、描述统计 B、推断统计 C、多元分析 D、实验设计。 9、预测某地教育规模，属于（B） A、描述统计 B、推断统计 C、教育统计 D、心理统计第一章常用的统计表与图 10、相对次数分布表与简单次数分布表各有不同的用途，如何使用它们？（C） A、单独使用 B、联合使用 C、既可单独使用又可联合使用 D、A，B，C，都不对 11、能很快地看出各组次数之间的相对大小及结构形态的图为（D）。 A、次数分布图 B、次数多边图 D、次数直方图 C、相对次数直方图 1 12、要求在横轴上最低组与最高组外各增加一个次数 f 为 0 的组的图为（A）。 A、次数多边图 B、次数分布图 D、相对次数直方图 C、次数直方图 13、适合于描述二元变量的观测数据的图为（B）。 A、线形图 B、散点图 C、圆形图 D、条形图 14、适合于描述离散性变量的统计事项的图为（D）。 B、圆形图 A、散点图 C、直方图 D、条形图 15、适合于描述具有百分比结构的分类数据的图为（A）。 A、圆形图 B、散点图 C、条形图 D、线形图用线段把相邻的点依次边接起来，边同横轴，构成一个闭合的多边 16、形，这是（B）。 A、条形图 B、次数多边图 C、次数直方图 D、线形图 17、有若干宽度相等、高度不一的直方条紧密排列在同一基线上构成的、图形为（C）。 B、次数多边图 A、条形图 C、次数直方图 D、线形图 18、根据累积相对次数分布可绘制出（C）。 B、累积次数分布图 A、累积次数曲线图 C、累积相对次数曲线图 D、累积百分数曲线图根据累积百分数分布可绘制出（D）。 19、 A、累积次数曲线图 B、累积次数分布图 C、累积相对次数曲线图 D、累积百分数曲线图根据累积次数分布可绘制出（B）。 20、 A、累积次数曲线图 B、累积次数分布图 C、累积相对次数曲线图 D、累积百分数曲线图 21、以起伏的折线来表示某种事物的发展变化及演变趋势的统计图是（B）。 B、线形图 A、散点图 C、条形图 D、直方图 22、用平面直角坐标系上点的散布图形来表示两种事物之间的相关性及联系的图形为（A）。 A、散点图 B、线形图 C、条形图 D、直方图 23、用宽度相同的长条来表示各个统计事项之间的数量关系的图形是（C）。 A、散点图 B、线形图 C、条形图 D、直方图 24、适用于描述某种事物在时间序列上的变化趋势的图形（B）。 B、线形图 A、散点图 2 C、条形图 D、直方图第二章常用的统计参数 25、使用最普遍的一个集中量数是（A）。 A、算术平均数 B、中位数 C、加权平均数 D、众数 26、