《现代统计分析方法与应用》第三版

张厚粲《现代心理与教育统计学》（第3版）笔记考点课后答案张厚粲著的《现代心理与教育统计学》（第4版）是我国高校采用较多的心理与教育统计学权威教材。

作为这本教材的学习辅导书，1．整理名校笔记，浓缩内容精华。

每章的复习笔记以经典教材为主并结合国内其他著名的心理与教育统计学著作对各章的重难点进行了整理，并参考了《心理统计》（第9版，理查·鲁尼恩等著，人民邮电出版社）等国外教材，因此，2．解析课后习题，提供详尽答案。

3．精选考研真题，补充难点习题。

为了强化对重要知识点的理解，第1章绪论1.1 复习笔记本章重点ü心理与教育统计的研究内容ü选择使用统计方法的基本步骤ü统计数据的基本类型ü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（applied statistics）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。

第13章多变量统计分析简介1．探索性因素分析与验证性因素分析有什么区别?答：(1)探索性因素分析（exploratory factor analysis，简写为EFA）就是指传统的因素分析。

这种因素分析方法对于观察变量因子结构的寻找，并未有任何事前的预设假定。

对于因子的抽取、因子的数目、因子的内容以及变量的分类，研究者也没有事前的预期，而是由因素分析的程序去决定。

在典型的EFA中，研究者通过共变关系的分解，找出最低限度的主要成分（principal component）或共同因子（common factor），然后进一步探讨这些主成分或共同因子与个别变量的关系，找出观察变量与其相对应因子之间的强度，也就是因子负荷值（factor loading），以说明因子与所属的观察变量的关系，决定因子的内容，为因子取一个合适的名字。

由于传统的因素分析企图找出最少的因子来代表所有的观察变量，因此研究者必须在因子数目与可解释变异量（explained variance）两者间寻找平衡点。

因为因素分析至多可以抽取出相等于观察变量总数的因子数目，这样，虽然可以解释全部百分之百的变异，但失去因素分析找寻因子结构的目的，但如果研究者企图以少数几个较明显的因子来代表所有的项目，势必然将损失部分可解释变异来作为代价。

因而在EFA中，研究者相当一部分工作是在决定因子数目与提高因子解释的变异（即R square）。

(2)验证性因素分析（confirmatory factor analysis，简写为CFA）是在研究人员积极改善传统因素分析的限制，扩大其应用范围的基础上产生的。

这类因素分析要求，研究者对于潜在变量的内容与性质，在测量之初就必须有非常明确的说明，或有具体的理论基础，并已先期决定相对应的观察变量的组成模式，进行因素分析的目的是为了检验这一先期提出的因子结构的适合性。

这种因素分析方法也可用于理论架构的检验，它在结构方程模型中占有相当重要的地位，有着重要的应用价值，也是近年来心理测量与测验发展中相当重视的内容。

与医学检验相关的书籍医学检验是现代医学中非常重要的一项技术，它通过对人体的体液、组织、细胞等进行检测分析，可以提供诊断、预防和治疗方案的依据。

在医学检验领域，有许多经典的书籍，下面我将为大家介绍一些与医学检验相关的重要书籍。

一、《医学检验学》这本书是医学检验领域的经典教材，由国内著名医学检验学家主编。

书中详细介绍了医学检验的基本概念、原理、方法和临床应用。

它涵盖了血液学、尿液学、生化学、免疫学、微生物学等多个方面的内容，是医学检验学习和实践的重要参考书。

二、《现代医学检验技术与临床应用》这本书介绍了医学检验技术的最新进展和临床应用。

它系统地介绍了各种常见的检验项目，包括血液、尿液、体液、组织等的检验方法和结果解读。

同时，书中还对各种检验仪器的原理和操作进行了详细的讲解，对提高医学检验技术水平具有重要意义。

三、《实验室质量管理与内审指南》这本书主要介绍了医学实验室的质量管理和内审工作。

它讲解了实验室质量管理的基本原理和方法，包括质量体系建立、文件管理、设备校准和质量控制等方面的内容。

同时，书中还详细介绍了内审的步骤和要点，对提高实验室管理水平和质量保障能力非常有帮助。

四、《临床检验技术与方法学》这本书主要介绍了临床检验技术的基本原理和方法学。

它从临床检验的目的、流程和步骤出发，详细介绍了各种常见的检验项目的原理和方法。

同时，书中还介绍了检验结果的解读和质量控制的要点，对临床医生和医学检验人员都具有很高的参考价值。

五、《医学统计学与实验设计》这本书介绍了医学统计学在医学检验中的应用。

它详细讲解了医学统计学的基本概念、方法和技术，包括样本容量计算、假设检验、方差分析和回归分析等方面的内容。

同时，书中还介绍了实验设计的原则和方法，对进行临床试验和实验室研究都非常有帮助。

以上是一些与医学检验相关的重要书籍，它们覆盖了医学检验学的基本理论和实践技术，对于医学检验人员和临床医生都具有很高的参考价值。

通过学习这些书籍，我们可以更好地理解医学检验的原理和方法，提高检验结果的准确性和可靠性，为患者的诊断和治疗提供更好的支持。

第一章绪论1.描述统计（descriptive statistics)主要研究如何将实验或调查得到的大量数据进行图表整理或简缩成有代表性的数字（即统计量数），使其能客观、全面地反映这组数据的全貌，将其所提供的信息充分显现出来，为进一步统计分析和推论提供可能。

2.描述统计只限于对试验样本所得观测数据的统计分析，不考察其总体的特性。

3.推论统计(inferential statistics)是以描述统计为基础，从而解决由局部到全体的推论问题，即通过对一组统计量的计算分析，推论该组数据所代表的总体特性。

4.变量(variables)：一个可以取不同数值的物体属性/事件。

5.事前无法预期结果的变量——随机变量6.观测值（原始取值）：事后测定的某一结果。

7.概念理解：[涉及“实验”] 自变量（及其各水平）& 因变量（及相应的反应指标）；[涉及“调查”，粗略对应于] 属性变量& 反应变量8.计数资料(count data)：计算个数的数据，（如人口数，学校数，男女数等）9.计量资料(measurement data)：借助于一定的测量工具或一定的测量标准而获得的数据（如分数，身高，体重，IQ）10.称名数据(nominal data)：只区分属性或类别上的不同，只可计数，不能排序（性别，学科，职业）11.等级/顺序数据(ordinal data)：可排序，但无相等单位，不能加减。

（等级评定，受教育程度，职称）12.等距数据(interval data)：具有相等单位，无绝对零的数据，能加减不能乘除。

13.比率数据(ratio data)：既表明量的大小，又具有相等单位，可以加减乘除，具有绝对零点。

14.称名数据和顺序数据合称为离散数据。

15.等距数据和比率数据合称为连续数据。

16.离散数据(discrete data)又称为不连续数据，这类数据在任何两个数据点之间所取的数据的个数是有限的。

17.连续数据(continuous data)指任意两个数据点之间都可以细分出无限多个大小不同的数值。

数据分析方法：常用统计分析方法与应用引言数据分析是在对大量数据进行收集、清洗和处理后，利用统计学方法进行解释和推断的过程。

在现代社会中，数据分析被广泛应用于各个领域，包括商业、金融、医疗、科学研究等。

本文将介绍一些常用的统计分析方法，以及它们在实际应用中的意义和步骤。

1. 描述性统计分析描述性统计分析是通过概括和总结数据来了解数据的基本特征。

常见的描述性统计指标包括：•平均数：表示一组数据的平均水平。

•中位数：表示一组数据中居于中间位置的数值。

•众数：表示一组数据中出现次数最多的数值。

•方差和标准差：表示一组数据的离散程度。

•百分位数：表示一组数据中特定百分比位置上的数值。

描述性统计分析可以帮助我们对数据有一个整体认识，并发现其中可能存在的问题或规律。

2. 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是通过可视化手段和统计方法探索数据之间的关系和趋势。

常见的EDA方法包括：•直方图：用于展示数据的分布情况。

•散点图：用于展示两个变量之间的相关性。

•箱线图：用于展示多组数据之间的比较。

•折线图：用于展示随时间变化的趋势。

EDA可以帮助我们发现数据中的模式、异常值和缺失值等问题，并为进一步分析提供指导。

3. 假设检验假设检验是通过收集样本数据来推断总体参数或假设是否成立的方法。

常见的假设检验方法包括：•单样本t检验：用于判断一个样本均值是否与已知均值有显著差异。

•两样本t检验：用于判断两个样本均值是否有显著差异。

•方差分析（ANOVA）：用于判断多个样本均值是否有显著差异。

•卡方检验：用于判断观察频数与期望频数之间是否有显著差异。

假设检验可以帮助我们验证研究假设，并根据结果进行决策和推断。

4. 回归分析回归分析是一种用来建立因果关系模型的统计方法。

常见的回归分析方法包括：•线性回归：用于探究因变量和自变量之间线性关系的模型。

•逻辑回归：用于探究因变量和自变量之间逻辑关系的模型。

•多元回归：用于探究多个自变量对因变量的影响。

第三章 Ｓｔａｔａ的数据库操作技巧　数据库管理是统计分析软件的基础，熟练地掌握数据库的操作是进行统计分析的前提，特别是对实际资料进行分析时，数据库操作技巧尤显重要。

本章是Stata的基础部分，对需要深入了解Stata或进行复杂的数据库操作的读者，是必不可少的。

§３．１ Ｓｔａｔａ数据库的建立　Stata数据库的建立有4种方法，即从命令行键盘输入、用Stata的数据编辑器输入、从ASCII数据文件读入，以及从dbase或Foxbase数据库，SAS，SPSS等数据文件中转入。

一、 从键盘输入数据　从键盘输入数据适用于数据量比较少的情况。

用input命令。

例3.1 表３．１为一配对试验数据，试从键盘输入Ｓｔａｔａ，并保存为Ｓｔａｔａ格式文件。

　 表３．１ 配对试验数据　x0 x1　３５５０ ２４５０　　２０００ ２４００　　３０００ １８００　　３９５０ ３２００　　３８００ ３２５０　　３７５０ ２７００　　３４５０ ２５００　　３０５０ １７５０　进入Stata后，键入input及变量名x0 x1，Stata即进入数据输入状态。

然后依次输入数据x0和x1，所输数据的顺序与变量名一致，数据间用空格分开，每输完一组键入回车键Enter ，数据输完后键入“end”，Stata将自动退到圆点提示符状态。

．　ｉｎｐｕｔ　ｘ０　ｘ１　 ｘ０ ｘ１　１． ３５５０ ２４５０ ２．２０００ ２４００　３．３０００ １８００　４．３９５０ ３２００　５．３８００ ３２５０　６．３７５０ ２７００　７．３４５０ ２５００　８．３０５０ １７５０　９．ｅｎｄ　至此，数据输入完毕。

可用list命令查看。

要将数据存成Stata的格式文件，用命令“save”：．　ｓａｖｅ　ｄ：＼ｍｙｄａｔａ＼ｅｘ３－１　该指令在d:\盘的mydata子目录中建立了一个名为“ex3-1.dta”的Stata数据文件。

后缀dta是Stata内定的数据格式文件。

各位老师读者好：《统计学基础》（王瑞卿主编，北京大学出版社，2016年8月第3版）每个项目后面设置了技能训练题库，由于统计学教材很多，不同的老师在编写时内容描述会有些许差异，所以有些习题答案可能有差异，答案以本教材为准。

祝各位工作、学习顺利。

真诚欢迎各位提出您的宝贵意见！王瑞卿2016年9月12日项目1 统计概论一、填空题1．现代统计的含义包括三个方面： 、 和 。

2．一个完整的统计工作过程可以划分为 、 、 、 四个阶段。

3．总体是由许多具有 的个别事物组成的整体；总体单位是 的组成单位。

4．标志是说明总体单位的特征的名称，按表现形式不同分为 和 两种。

5．统计指标按其所说明的总体现象内容的不同，可分为 和 。

参考答案1.统计工作统计资料统计学2. 统计设计统计调查统计整理统计分析3.共同属性总体4.数量标志品质标志5.数量指标质量指标二、单项选择题1．统计总体的同质性是指（B ）。

A．总体各单位具有某一共同的品质标志或数量标志B．总体各单位具有某一共同的品质标志属性或数量标志值C．总体各单位具有若干互不相同的品质标志或数量标志D．总体各单位具有若干互不相同的品质标志属性或数量标志值2．某地区有800家工业企业，要研究这些企业的产品生产情况，总体是（ A ），总体单位是（ B ）。

A．全部工业企业B．每一家工业企业C．每一件产品D．800家工业企业的全部工业产品3．要了解某班50名学生的学习情况，则总体是（ A ），总体单位是（ C ）。

A．50名学生B．50个学生的学习成绩C．每一个学生D．每一个学生的学习成绩4．一个统计总体（ B ）。

A．只能有一个标志B．可以有多个标志C．只能有一个指标D．可以有多个指标5．张明的月工资为4560元，工资是（ B ），4550是（ C ）。

A．品质标志B．数量标志C．变量值D．指标6．在调查设计时，学校作为总体，每个班作为总体单位，各班学生人数是（ A ）。

论文中的数据处理和统计分析方法在现代科研领域，数据处理和统计分析方法是进行实证研究的重要环节。

正确的数据处理和统计分析方法能够确保研究结果的可信性和科学性。

本文将就论文中的数据处理和统计分析方法进行探讨和分析。

一、数据处理方法数据处理是指对原始数据进行整理、清洗、转换和组织的过程。

选择合适的数据处理方法能够提高数据的质量和可用性，确保后续的统计分析结果准确有效。

1. 数据整理和清洗在论文中，数据整理和清洗是第一步。

这一过程包括对数据进行排序、去除异常值和缺失值，并进行重复数据的检测和去重。

同时，还可以对数据进行转换，比如单位转换、标准化等，以提高数据的一致性和可比性。

2. 数据转换和组织为了便于后续的统计分析，对数据进行合适的转换和组织也是必要的。

这可以包括数据的归类、分组、求和等操作，以及数据的转置和透视等处理手段。

通过合理的数据转换和组织，可以减少冗余信息，并使数据更加紧凑和可读。

二、统计分析方法统计分析是利用统计学原理和方法对数据进行描述、推断和解释的过程。

在论文中，选择合适的统计分析方法能够揭示数据背后的规律和趋势，为研究问题提供科学依据。

1. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法。

常见的描述性统计方法包括均值、中位数、标准差、频数分布等。

这些方法能够帮助研究者把握数据的基本特征和分布情况，从而直观地了解数据的内在规律。

2. 推断性统计分析推断性统计分析是在样本数据的基础上，对总体数据进行推断的方法。

通过样本数据的统计指标和概率模型，对总体数据的参数进行估计和检验。

常见的推断性统计方法包括假设检验、置信区间估计、方差分析、回归分析等。

这些方法能够对研究问题进行验证和推测，从而得出科学的结论。

3. 多元统计分析多元统计分析是对多个变量之间关系进行分析的方法。

常见的多元统计方法包括主成分分析、因子分析、聚类分析和回归分析等。

这些方法能够揭示多个变量之间的内在联系和规律，为研究问题提供更全面和深入的认识。

现代气候统计诊断与预测技术第3版《现代气候统计诊断与预测技术第3版》是一本关于气候统计学和气候预测技术的重要参考书籍。

本书通过详细介绍了现代气候统计诊断和预测技术的原理、方法和应用，帮助读者了解和掌握气候变化的统计分析和预测方法。

本书介绍了气候统计学的基本概念和原理。

气候统计学是一门研究气候变化规律的学科，通过对气候数据的统计分析，揭示气候系统的内在规律。

本书详细介绍了气候数据的收集和处理方法，包括气象观测站的选择和布设、气候数据的质量控制和校正等。

同时，本书还介绍了常用的气候统计指标和方法，如平均气温、降水量、日照时数等，以及相关性分析、时间序列分析、聚类分析等统计方法。

本书重点介绍了气候预测技术的原理和方法。

气候预测是根据已有的气候数据和数值模式，对未来气候变化进行预测。

本书详细介绍了气候模式的基本原理和构建方法，包括数值天气预报模式、气候模式和统计模型等。

此外，本书还介绍了常用的气候预测方法，如动力预测方法、统计预测方法和集合预测方法等。

这些方法可以帮助气候科学家和气象预报员准确预测未来的气候变化，为社会经济发展和灾害防御提供重要参考依据。

本书还介绍了气候变化的诊断和评估方法。

气候变化是指长期气候统计特征的变化，如平均气温的升高、降水量的变化等。

本书介绍了通过对气候数据的统计分析和模拟实验，对气候变化进行诊断和评估的方法。

这些方法可以帮助气候科学家确定气候变化的原因和趋势，并预测未来气候变化的可能情景。

本书还介绍了气候变率和极端事件的统计分析方法。

气候变率是指气候变量在时间和空间上的波动和变化。

本书详细介绍了气候变率的计算方法和分析技术，如变率分析、频率分析和空间插值等。

此外，本书还介绍了极端事件的统计分析方法，如极端温度、降水和风暴潮等事件的频率分析和风险评估方法。

这些方法可以帮助气候科学家和气象预报员更好地理解和应对气候变化带来的挑战。

本书还介绍了气候统计诊断和预测技术在应用领域的案例研究。

统计学方法与应用研究统计学是一门研究数据的收集、分类、分析和解释的科学。

它广泛应用于各个领域，在医学、经济学、环境科学、社会学等诸多学科中扮演着重要角色。

随着数据量的增多，数据分析的重要性也不断提升，统计学在现代社会中具有非常重要的地位。

一、研究方法1. 数据的收集在统计学中，数据是研究的基础。

数据的收集应该尽可能随机地进行，以排除样本偏差对结果的影响。

数据可以通过问卷、观察、实验等方式进行收集。

在数据收集时需要注意数据设计、样本大小和抽样方式等问题。

2. 数据的分析数据的分析是统计学的核心。

最常用的数据分析方法包括描述性统计分析和推论性统计分析。

描述性统计分析主要包括均值、中位数、标准差等指标的计算。

推论性统计分析则是基于样本数据对总体进行推断，比如方差分析、回归分析等。

3. 数据的解释在统计学中，数据的解释是通过统计分析得出的结果进行归纳总结和推理。

同时，还可以通过数据可视化方式进行解释，如图表等。

数据解释需要精准、科学，把握好数据分析结果，为决策提供支持。

二、应用研究统计学作为一种工具，可以被广泛应用于各个领域。

以下是统计学在生活和工作中的应用案例：1. 医学研究医学研究中经常用到双盲试验和随机对照试验方法进行统计分析。

同时，还需要应用生存分析方法研究某个治疗方法的效果，例如对癌症患者进行生存分析，并找出治疗效果最好的方法，进一步提升医学水平。

2. 金融分析金融分析是一项需要大量数据和统计分析的任务。

统计学可以通过有效的风险管理，来降低金融风险。

同时，还可以利用历史数据对股票和资产的市场走势进行预测，对股票交易进行风险控制。

3. 社会调查社会统计学的应用范围很广，可以对人口、社会经济、教育、卫生、环境等进行调查和分析。

通过数据的收集和分析，可以更好地了解社会的实际情况和需要，为政策制定和社会建设提供有效的参考。

4. 环境科学环境统计学主要应用于环境质量监测和评价，如大气污染、水体污染等。

构建标准化指标，通过统计方法确定环境质量分级，为环境保护与治理提供科学依据。

统计学教学工作计划统计学教学设计方案大全（五篇）为了确保事情或工作得以顺利进行，通常需要预先制定一份完整的方案，方案一般包括指导思想、主要目标、工作重点、实施步骤、政策措施、具体要求等项目。

那么我们该如何写一篇较为完美的方案呢？下面是小编精心整理的方案策划范文，欢迎阅读与收藏。

统计学教学工作计划统计学教学设计方案篇一《统计学》是财经院校经济类各专业的专业基础课，本课程的设置旨在培养学生对统计学的基本理论和基本方法的掌握，为相关专业课程的学习提供定性和定量的统计分析方法。

《统计学》是研究社会经济现象总体的数量表现和数量关系的方法论科学。

通过本课程的学习，使学生明确统计这个认识工具的特点、作用；掌握统计学的各种基本概念、基本原理和基本方法，尤其是各种定量分析的方法和技能，提高学生对社会经济现象数量研究时分析问题和解决问题的能力。

为更好地掌握《统计学》课程，除课堂教学应有的54课时外，要求学生做到课前预习、课后总结，重视本课程作业练习这一环节,以实现本课程的既定目标。

二、课程的教学目标及总的教学要求、重点、难点教学目标及总的要求:社会经济统计学是研究社会经济现象总体的数量表现和数量关系的方法论科学。

通过学习本课程，要求学生明确统计这个认识工具的特点、作用；掌握统计学的各种基本概念、基本原理和基本方法，尤其是各种定量分析的方法和技能，提高学生在对社会经济现象进行研究时的分析问题和解决问题的能力。

同时，为进一步学习各专业课程提供定性和定量分析的方法。

教学的重点：统计学中的基本概念：统计总体、总体单位、标志、变量、统计指标和指标体系及其相互之间的区别和联系。

统计调查的意义，统计调查的分类。

统计调查方案的内容，调查对象、调查单位、填报单位和调查表、调查时间等概念。

统计报表制度的意义、作用和内容。

各种专门调查的概念、特点和作用。

统计整理的意义、步骤。

统计分组的概念、作用和形式。

分配数列的概念和种类。

分配数列中的名词概念，尤其是组中值的计算。