概念(1)随机变量:在统计学上把取值之前,不克不及精确预感取到什么值的变量,称为随机变量.(2)总体:总体(population)又称为母全部或全域,是具有某种特点的一类事物的总体,是研讨对象的全部.(3)样本:样本是从总体中抽取的一部分个别.(4)个别:构成总体的每个根本单元.(5)次数:是指某一事宜在某一类别中消失的数量,又称作频数,用f暗示.(6)频率:又称相对次数,即某一事宜产生的次数除以总的事宜数量,通经常应用比例或百分数来暗示.(7)概率:概率论术语,指随机事宜产生的可能性大小器量指标.其描写性定义.随机事宜A在所有实验中产生的可能性大小的量值,称为事宜A的概率,记为P(A).(8)统计量:样本的特点值叫做统计量,又称作特点值.(9)参数:又称总体参数,是描写一个总体情形的统计指标.(10)不雅测值:随机变量的取值,一个随机变量可以有多个不雅测值.2何谓心理与教导统计学?进修它有何意义?答:(1)心理与教导统计学是专门研讨若何应用统计学道理和办法,汇集.整理.剖析心理与教导科学研讨中获得的随机性数据材料,并根据这些数据材料传递的信息,进行科学推论找出心理与教导统计运动纪律的一门学科.具体讲,就是在心理与教导研讨中,经由过程查询拜访.实验.测量等手腕有意地获取一些数据,并将得到的数据按统计学道理和步调加以整顿.盘算.绘制图表.剖析.断定.推理,最后得出结论的一种研讨办法.(2)进修心理与教导统计学有重要的意义.①统计学为科学研讨供给了一种科学办法.科学是一种常识体系.它的研讨对象消失于实际世界各个范畴的客不雅事实之中.它的重要义务是对客不雅事实进行猜测和分类,从而揭示储藏于个中的各种因果关系.要进步对客不雅事实不雅测及剖析研讨的才能,就必须应用科学的办法.统计学恰是供给了如许一种科学办法.统计办法是从事科学研讨的一种必不成少的工具.②心理与教导统计学是心理与教导科研定量剖析的重要对象.凡是客不雅消失事物,都稀有量的表示.凡是稀有量表示的事物,都可以进行测量.心理与教导现象是一种客不雅消失的事物,它也稀有量的表示.固然心理与教导测量具有多变性并且旨起它产生变更的身分许多,难以精确测量.但是它毕竟照样可以测量的.是以,在进行心理与教导科学研讨时,在必定前提下,是可以对心理与教导现象进行定量剖析的.心理与教导统计就是对心理与教导问题进行定量剖析的重要的科学对象.③宽大心理与教导工作者进修心理与教导统计学的具体意义.a.可经顺遂浏览国表里先辈的研讨成果.b.可以进步心理与教导工作的科学性和效力.c.为进修心理与教导测量和评价打下基本.?答:一项实验研讨成果要用何种统计办法去剖析,须要对实验数据进行卖力的分析.只有做到对数据剖析精确,才干对统计办法做出精确地选用.选用统计办法可以分为以下步调:(1)起首,要剖析一下实验数据是否合理,即所或得的数据是否合实用统计方法行止理,精确的数量化是应用统计办法的起步,假如对数量化的进程及其意义没有懂得,将一些不着边沿的数据加以统计处理是毫无意义的.(2)其次,要剖析实验数据的类型.不合数据类型所应用的统计办法有很大差别,懂得实验数据的类型和程度,对选用恰当的统计办法至关重要.(3)第三,要剖析数据的分布纪律,如总体方差的情形,肯定其是否知足所选用的统计办法的前提前提.4.什么叫随机变量?心理与教导科学实验所获得的数据是否属于随机变量?答:(1)在统计学上把取值之前,不克不及精确预感取到什么值的变量,称为随机变量.(2)心理与教导科学实验所获得的数据属于随机变量.心理与教导科学研讨数据具有随机性和变异性.科学研讨中因不雅测人员.不雅测对象.不雅测前提的变更而具有随机变更的现象.在心理和教导科学范畴,研讨获得的数据材料也具有必定随机性质.不雅测数据的这种特色,称为变异性.即便应用统一种测量对象,不雅测统一事物,只如果进行多次,那么获得的数据就不会完整雷同.跟着测量对象的完美和精确,数据的这种随机性变更就更明显.例如,人们对统一年级或统一年纪儿童甚至对统一小我进行统一学科的学业测试,或对统一个心理特色进行评量.不雅察多次,得到的数据毫不会全然雷同,这些数据老是在必定的规模内变更.造成数据变异的原因,出自不雅测进程中一些有时的不成掌握的身分,称随机身分.随机身分使测量产生的误差称作随机误差.因为这种随机误差的消失,使得在雷同前提下不雅测的成果常常不止一个,并且事前无法肯定,这是客不雅世界消失的一种广泛现象,人们称这类现象为随机现象.在教导和心理科学的各类研讨中,研讨的对象是人的内涵的各种心理现象,不但由客不雅上一些有时身分会引起测量误差,由实验者和被试主不雅上一些不成掌握的有时身分也会造成测量误差,这些有时身分+分庞杂,因而造成的随机误差就更大,也就是使心理与教导科学研讨中得到的数据具有更明显的变异性.5.如何懂得总体.样本与个别.答:根据其各自的界说,我们可以用下面这个图来暗示.大圆暗示研讨对象的全体,也就是总体;大圆中的小圆暗示个中一个样本,大圆中所有的点代表的是样本.6.统计量与参数之间有何差别和关系.答:(1)参数是描写总体情形的统计指标;样本的特点值称作统计量.(2)差别:1参数是从总体中盘算得到的量数,代表总体特点,一个常数.统计量是从一个样本中盘算得到的量数,它描写一组数据的情形,是一个变量,随样本的变更而变更.2参数经常应用希腊字母暗示,样本统计量用英文字母暗示.(3)接洽:1参数平日是经由过程样本特点值来猜测得到,(7.答案略)8.下述一些数据,哪些是测量数据?哪些是计数数据?其数值意味什么?(1)17. 0千克(2 ) 89. 85厘米(3) 199. 2秒(4) 17人(5) 25本(6 ) 93. 5答:上面的数据中测量数据有:(1) 17.0千克(2 ) 89. 85厘米(3 ) 199. 2秒(6)93. 5分计数数据有:(4) 17人(5) 25本(2) 17. 0千克.89. 85厘米.199. 2秒.93. 5分,这些数据是借助必定的重量.长度.时光或必定的测量尺度而获得数据,分别代表事物的重量.长度.时光或者分数.9符号代表的意义(教材20页)(1)总体平均数,期望值 (2)样本平均数 (3)总体之间的相干系数 (4)样本间的相干系数 (5)总体尺度差 (6)样本尺度差 (7)总体间的回归系数 (8)有限个别数量标总体 (9)样本容量,样本大小1.统计分组应留意哪些问题?答:进行统计分组时须要留意下列问题:(1)分组要以被研讨对象的本质特点为基本面对大量原始数据进行分组时,有时须要先做初步的分类,分类或分组必定是要选择与被研讨现象的本质的关的特点为根据,才干确保分类或分组的精确.在心理与教导学研讨方面,专业常识的懂得和熟习对分组的精确进行有重要的感化.例如在学业成绩研讨中按学科性质分类,在整顿智力磨练成果时,按言语智力.操纵智力和总的智力分数分类等.(2)分类标记要明白,要能包含所有的数据对数据进行分组时,所根据的特点称为分组或分类的标记.整顿数据时,分组标志要明白并在整顿数据的进程中前后一致.这就是说,关于被研讨现象本质特点的概念要明白,不克不及既是这个又是谁人.别的,所根据的标记必须能将全部数据包含进去,不克不及有漏掉,也不克不及半途转变.2.直条图或叫条形图:重要用于暗示离散型数据材料,即计数材料.详见教材45页.3.圆形图或叫饼图:重要用于描写间断性材料,目标是为显示多部分在整体中所占的比重大小,以及各部分之间的比较.:统计学的道理和数学的办法在心理学范畴中的应用.描写统计和推理统计两大部分.3.实验数据可分为两类:精确数和近似值.4.肯定组距今后,要斟酌最小的一组从哪开端.显然,最小的一组应包含全部系列中的最小数值.5.在心理实验中经常应用的表格有三类:原始数据登记表,经由火组整顿的次数分布表,带有对实验成果总结性质的表6.暗示实验成果的图有:平面图和立体图.7.平面图一般分为:曲线图和直方图两类.8.平面图有两个坐标,横坐标代表心理实验中的刺激变量或自变量,纵坐标代表反响变量或因变量.当横坐标代表的数量是持续的,可画曲线图或直方图;当横坐标代表的数量不是持续的变量,而是不合类别时,就只能画直方图,其纵坐标必须从0开端.上限.算术平均数.明显的分散趋向指标,但众数不如平均数和中数稳固.12.分组不合适会消失双峰,可调剂组距.真正的双峰消失的原因是_有两种性质不合的数据_.13.在偏斜的分布中,平均数老是处于偏斜的一端,而中数则永久把一个分布曲线下的面积分成相等的两部分.14. q2-q1<q3-q2时,分布向右偏斜;q2-q1=q3-q2时,分布向对称;q2-q1>q3-q2时,分布向_左(哪方大则朝哪方偏斜)偏斜.15.暗示两个变量之间相干性质和程度的图,叫分布图.假如图中所有的点形成一条直线,解释是一个完整正相干的分布图;假如是椭圆,这个椭圆越窄,解释相干程度越_高_____.16.从样本估计总体是以概率原则为基本的,假如样本中只包含随机误差就不致产生对总体偏性的估计;假如样本中还包含体系误差在内,就会产生偏性估计.17.当一个总体中的成分只分成两类时,根据传统,把_愿望得到的成果,产生的概率叫P;不愿望得到的成果产生的概率叫q.18.在一系列正态分布中,有一个尺度的正态分布,其平均数为_0,尺度差为_ 119.当实验数据有___二组____以上时,并且都是__不持续_____的变量时,要检验各组间的差别是否明显就须要用c2分布进行盘算.20.统计成果磨练时:1 ) w2为0. 14_时,实验后果较强,统计成果可托.2 ) w2为0. 16_时,实验后果中等,统计成果可托度一般.3 ) w2为0. 01_时,实验后果很差,统计成果不成信.21.用d值解释实验后果时:1) d是0.2时,实验后果较小; 2) d;是0.5时,后果中等; 3)d>>0. 8_时,后果较大.概念1.描写统计:是对成组数据归纳分解的描写.描写统计的指标有三类:数据的分散趋向,数据的离中趋向,数据间的相干.2.推论统计:办法包含从样本的数量特点推想总体数量特点的一系列问题:推论假设,推论的各类办法和步调,以及磨练推想靠得住性的各类办法.3.组距:每一组上限和下限的差.(组距习上经常应用2, 3, 5, 10, 204.中点:在某一组的下限和上限当中的那一点.5.分散趋向:是代表一系列数据的典范程度的数字指标,代表分散趋向的指标有平均数,中数和众数.6.平均数(x):是一组数据总和的平均值.7.中数(mdn):一系列按大小次序分列的数据中的一个点,在这个系列中有一半数据在这个点以上,有一半数据在这个点以下.8.众数(mo):在一系列数据中消失次数最多的谁人数.9.全距:一个分布中最大的数值的上限减去最小数值的下限,就得到全距.(全距大,解释这组数据疏散;全距小,则较分散.应用时留意:1.无极端值;2,比较两个分布的全距时,当两个分布所包含数据的数量相等或差不久不多时才干使用)10.离中趋向:是暗示一组数据疏散程度的指标,经常应用的指标有:全距,四分差,平均差和尺度差.(假如离中趋向很小,解释数据分布都在平均数邻近变动,是以平均数的代表性很大;假如离中趋向太大,解释数据分布太疏散)11.四分差(q):是数据的离中趋向的指标之一,四分差解释按大小次序分列的一系列数据中心50%个数据的疏散程度.(假如一个分布中心部分的数据比较分散,则两个四分点q3与q1就离得近些,a的值就小些.)12.百分点:某次数分布中处于某百分等级的数值.13.百分等级:某数值在某次数分布中所处的地位.14.平均差(ad):一个分布中每个变量和平均数的差的绝对值的平均值.15.尺度差:s2开方后的正值就叫尺度差,是数据的离中趋向的指标之一.16.离中系数(CV):用相对量来暗示数据疏散程度的数字指标.:指相干是否亲密,可分为无相干;部分相干;完整相干.18.相干:是描写两种数量关系的一个指标,假如一个变量随另一个变量的增加(减小)而增长(减小),则两个变量之间消失着相干.19. z分数(尺度分数):是以尺度差为单位所暗示的原始分数(x)与平均数的偏离,也可以说是一个以尺度差为单位来暗示的偏离分数.20.总体;某类事物的全部称为总体.21.样本:从全部抽出的部分叫样本.22.推论统计:从局部推想全部,从样本推想总体的统计程序.23.随机抽选样本:指总体中每个成分都有一致的机遇被抽选.24.分层抽样:用分层抽样的办法,必须对总体有必定的懂得,事先对于影响所研讨问题的诸身分做恰当安插.25.样本分布:从许多个样本中算出的许多个平均数的次数分派叫样本分布.26.正态分布:是一个中心高,两侧逐渐降低,两头永久不与横轴订交,两侧完整对称的钟形曲线.27.平均数的尺度误(sx):为了和单个样本的尺度差有所差别,把样本分布的尺度差称做平均数的尺度误.28.自由度(df):可以或许自力变更的数据的数量.29.平均数差的尺度误(sxd ):分别从两个总体中抽掏出的多个样本平均数的差(xd)的分布,这个分布的尺度差叫做平均数差的尺度误.30.虚无假设(ha):除概率以外不加任何其它假定,即假设二总体的平均数差别为O31.备则假设(ha):假设两个总体平均数之间差别中除了抽样误差外,还包含有两个总体平均数之间的差别,即备则假设是个总体平均数之间差别不为O32.明显性生程度(P):我们所选择的颠覆虚无假设的概率叫做磨练的明显性程度.33.第一类错误:当虚无假设不该颠覆时而被颠覆了,这意味着把样本的平均数不同以为是代表了总体平均数的差别.34.第二类错误:当应当颠覆虚无假设时而不颠覆,这意味着把样本的平均数不同是代表总体平均数的不同这一事实给否定了.35.明显性磨练:经由过程样本平均数的不同来推论总体平均数是否真正消失不同,并肯定消失何种程度.36.回归:当两种变量间消失着必定程度的相干时,一种变量有向另一种变量的平均数趋近的现象,这种现象叫回归.37.回归方程式:从一变量的数值猜测另一变量的响应数值的直线方程式,当两个变量部分相干时,有两个回归方程式.38.回归系数(byx):由x变量猜测Y变量的回归方程式的斜率.39.c2磨练:是实际不雅察次数与假设次数偏离程度的指标.40.方差剖析:根据组间和组内方差的比值,来比较两组或多组数据的差别是否达到明显.41.组间变异:在两组之间所产生的因变量的变异,就是体系变异,也就是由自变量引起的变异.因为这种变异产生在两组之间,所以又叫组间变异.42.组内变异:统一组内的因变量的变异,就不是因为自变量的情形不合引起的,而只是因为未加掌握的变量引起的.因为这种变异产生在统一组内,所以叫做组内变异.43.组间设计:每个被试只介入1个程度的实验44.组内实际:每个被试介入所有程度的实验.45.主效应:自变量所引起的平均数差别46.交互感化:一个自变量对反响变量的影响因另一个自变量的变更而产生1,伽利略提出了概率论的根本理论;法国数学家帕斯卡和费马创立了概率论,未统计学的成长奠基了重要基本;贝奴里定理的产生,为发明正态概率分布创造了前提;棣莫弗推导出“正态曲线方程”;皮尔逊揭橥了频率曲线理论和积差相干;斯皮尔曼提出等级相干;肯德尔W系数和U系数;格赛特T分布理论;费舍是推论统计真正的创始者,最先提出F分布理论,使方差剖析体系化;凯特勒他将统计办法应用于教导学和社会学的研讨;斯内德克提出方差剖析;克一瓦氏H磨练是一种非参数方差剖析办法,它与参数办法中的完整随机材料方差剖析相对应;费里德曼双向等级方差剖析可解决随机区组实验设计的非参数磨练问题2:从数据的不雅测办法和起源划分,研讨数据可分为计数数据和测量数据两大类;根据数据反应的测量程度,可把数据区分为称名数据.次序数据.等距数据和比率数据四种类型;按照数据是否具有持续性,把数据分为离散数据和持续数据3:统计表的儿个构成要素:表号.名称.标目.数字.表注.4:统计图的构成部分:图号及图题.图目.图尺.图形.图例.图注5:次数分布显示初步整顿后一组数据的分布情形重要暗示数据在各个分组区问内的散布情形,可分为简略次数分布.分组次数分布.相对次数分布.累计次数分布.6:经常应用的次数分布图有直方图.次数多边形图及累加次数分布图.7:其它经常应用的统计图的类别:直方图.条形图.圆形图.线形图.散点图:条形图又分为简略条形图.分组条形图.分段条形图8:其它经常应用统计表类型:简略表.分组表.复合表9:用来描写数据分散趋向和离中趋向的统计量分别称为分散量数和差别量数.10:分散量数包含:算数平均数.中数.众数.加权平均数.儿何平均数.折衷平均数等.12:平均数的优缺陷:长处:反响敏锐.盘算周密.盘算简略.简明易解.合适于进一步用代数办法演算.较少受抽样变动的影响;缺陷:易受极端数据的影响.若消失隐约不清的数据时,无法盘算平均数.13:盘算和应用平均数的原则:同质性原则.平均数与个别数值相联合的原则.平均数与尺度差.发差相联合的原则14:差别量数就是对一组数据的变异性,即离中趋向特色进行器量和描写的统计量.15:差别量数有:全距.四分位差.白一分位差.平均差.尺度差与方差16:相干类别为:正相干.负相干.零相干17:质量相干分为:点二列相干.二列相干及多系列相干18:品德相干:重要分为四分相干.C相干.列联表相干19:概率:是标明随机事宜消失可能性大小的客不雅指标就是概率,概率的界说有两种即后验概率和先验概率20:概率分布类型:160页离散分布与持续分布.经验分布与理论分布.根本随机变量分布与抽样分布21“概率分布:是指对随机变量取值的概率分布情形用数学办法(函数)进行描写22:持续分布:是指持续随机变量的概率分布,即测量数据的概率分布,它用持续随机变量的分布函数描写它的分布纪律23:离散分布:离散随机变量的分布又称作离散分布24:经验分布:是指根据不雅察或实验所获得的数据而编制的次数分布或相对频率分布25:理论分布:一是随机变量概率分布的函数一数学模子,二是按某种数学模子盘算出的总体的次数分布26:抽样分布:是样本统计量的理论分布,样本统计量有:平均数.两平均数之差.方差.尺度差.相干系数.回归系数.白一分比率等. 27:正态分布:也称常态分布或常态分派,是持续随机变量概率分布的一种,正态分布N C0,1)称为尺度正态分布,它的平均值是0,尺度差是1.28:二项分布:是指实验仅有两种不合性质成果的概率分布,具体界说是:设有N次实验,各次实验是彼此自力的,每次实验某事宜消失的概率都是P,某事宜不消失的概率都是q(等于1-P).则对于某事宜消失X次(0,1,2,3.0 0 o n)的概率分布为为29:除了尺度正态Z分布外,儿种罕有的抽样分布包含X的平方分布,T分布,F分布.30:点估计:是用样本统计量来估计总体参数,因为样本统计量为数值上某一点值,估计的成果也以一个点的数值暗示,所以称为点估计.31:优越估计量的特点:无偏性.有用性.一致性.充分性犯:区问估计:就是根据估计值以必定靠得住程度揣摸总体参数地点的区问规模,它是用数轴上的一段距离暗示未知参数可能落入的规模,他虽不具体指出总体参数等于什么,但能指出未知总体参数落入某一区问的概率有多大33:置信区问:也称置信问距,是指在某一置信度时,总体参数地点的区域距离或区域长度.置信区问的高低两头点值称为置信界线.34:明显性程度是指估计总体参数落在某一区问时,可能犯错误的概率,用符号a暗示35:假设磨练:经由过程样本统计量得出的差别做出一般性结论,断定总体参数之问是否消失差异,这种推论进程称作假设磨练,它的根本义务就是事先对总体参数或总体分布形态做出一个假设,然后应用样本信息来断定原假设是否合理,从而决议是否吸收原假设.假设磨练包括“参数磨练”和“非参数磨练”.36:参数假设磨练:若进行假设磨练时总体的分布情势已知,须要对总体的未知参数进行假设磨练;非参数假设磨练:若对总体分布情势37:方差剖析:重要功效在于剖析实验数据中不合起源的变异对总变异的进献大小,从而肯定实验中的白变量是否对因变量有重要影响38:方差剖析的基起源基本理:分解虚无假设和部分虚无假设.方差的可分化性39:平方和:指不雅测数据与平均数离差的平方总和40:总变异被分化为“组问变异”和“组内变异"41:组问变异:重要指因为接收不合的2而造成的各组之问的变异,可以用两个平均数之问的差别暗示42:组内变异:是由组内各被试因变量的差别规模决议的,重要指由实验误差.或组内被试之问的差别造成的变异.43:发差剖析的根本假定:总体正态分布.变异的互相自力性.各实验处理内的方差要一致44:组内设计:又称被试内设计,是指每个被试都要接收所有白变量程度的实验处理45:完整随机设计的方差剖析:就是对单身分组问设计的方差剖析,在这种实验研讨设计中,各类处理的分类仅以单个实验变量为基本,因而把它称为单身分方差剖析或单向方差剖析46:随机区组设计的方差剖析:根据被试特色把被试划分为儿个区组,再根据实验变量的程度数在每一个区组内划分为若干个小区,统一区组随机吸收不合的处理.这类实验设计的原则是统一区组内的被试应尽量同质47:试比较完整随机设计与随机区组设计的优.缺陷?随机区组设计因为统一区组接收所有实验处理,使实验处理之问有相干组设计,或称被试内设计.与完整随机设计比拟,其最大长处是斟酌到个别差别的影响.这种因为被试之问性质不合导致产生的差别就称为区组效应.随机区组设计可以将这种影响从组内变异平分别出来,从而进步效力.但是这种设计也出缺少,重要表示为划分区组艰苦,假如不克不及包管统一区组内尽量同质,则有消失更大误差的可能. 48:当全部实验中的个别差别知道后,就可以算出个别差别造成的变异,即区组变异.这时总平方和被分化为三部分:被试问平方和.区组平方和.误差项平方和。
