教育与心理统计学 第五章 假设检验考研笔记-精品

心理统计学笔记（1）基本概念总体：具有某些共同的、可观测特征的一类事物的全体，构成总体的每个基本单元称为个体样本：由于不能或没必要对整个总体进行研究，我们只能从总体中选择出一些个体代表总体，这些个体的集合叫样本变量：本身是变化的或者对于不同个体有不同值得特征或条件常量：本身不变且对不同的个体的值也相同参数：描述总体的数值，它可以从一次测量中获得，也可以从总体的一系列测量中推论得到比例：全组中取值为X的比例，p=f/N插值法：一种求两个已知数值之间中间值的方法，其假设所求解点附近数据呈线性变化统计量：描述样本的数值，与参数的获得方式相同随机取样：从总体抽取样本的一种策略，要求总体中的每一个个体被抽到的机会均等取样误差：样本统计量与相应的总体参数之间的差距偏态分布：分数堆积在分布的一端，而另一端成为比较尖细的尾端，其与对称分布对应次数分布：一批数据在某一量度的每一个类目所出现的次数情况离散型变量：由分离的、不可分割的范畴组成，临近范畴之间没有值存在连续型变量：在任何两个观测值之间都存在无限多个可能值，它可被分割成无限多个组成部分（2）学习建议①将注意放在概念上，心理统计应该是一门概念性的科学，而非纯数学。

②一定要将统计方法与心理学研究的情景结合起来学习。

③弄懂一个概念再开始学习下一个，心理统计中的概念应用性较差却是之后做题的基础。

④做题按照推荐格式能避免出错几率。

（3）统计检验总表数据类型单样本问题独立样本比较相关样本比较多组样本的比较相关问题独立样本重复测量等距型总体正态分布单样本t/z检验独立样本t/z检验相关样本t检验独立样本方差分析重复测量方差分析Pearson积差相关分布形态未知大样本下的相应的t/z检验大样本下的相应的t/z检验大样本下的相应的t检验转化为顺序型转化为顺序型顺序型符号检验法曼-惠特尼U检验维尔克松T检验克-瓦氏单向方差分析弗里德曼双向等级方差分析Spearman等级相关命名型χ2匹配度检验χ2独立性检验符号检验法χ2独立性检验χ2独立性检验一、描述统计描述统计是指用来整理、概括、简化数据的统计方法，侧重于描述一组数据的全貌，表达一件事物的性质。

第5章 假设检验一、单项选择题1．在假设检验中，β值是（ ）。

A ．犯Ⅰ型错误的概率B ．犯Ⅱ型错误的概率C ．犯Ⅰ型与Ⅱ型错误的概率之和D ．犯Ⅰ型与Ⅱ型错误的概率之差【答案】B【解析】在进行假设检验时，有可能犯两类错误：①弃真错误，指虚无假设H 。

本来是正确的，但拒绝了H 。

的错误，即Ⅰ型错误。

由于这类错误的概率用α表示，故又称为α型错误。

②取伪错误，指虚无假设H 本来是不正确的，但却接受了H 的错误，即Ⅱ型错误，这类错误的概率以β表示，因此又称β型错误。

2．假设检验中的双侧检验是（ ）。

A ．强调方向的检验B ．强调差异大小的检验C ．强调方向不强调差异的检验D ．强调差异不强调方向性的检验【答案】D【解析】当只关心1μ和0μ是否有差异，而不关心到底1μ与0μ哪个更大，即只强调差异而不强调方向性的检验称为双侧检验。

当不仅关心1μ和0μ是否有差异，而且关心到底1μ与0μ哪个更大，即不仅强调差异性而且强调方向性的检验称为单侧检验。

3．应该使用单侧检验的问题进行了双侧检验，会导致（ ）。

A ．α值减少，β值增加B ．α值不变，β值增加C ．α值增加，β值越小D ．α值不变，β值减少【答案】A【解析】以显著性水平α=0.05为例，当使用单侧检验时，0.05的犯α错误概率只分布在一侧；而使用双侧检验时，0.05的犯α错误概率平均分配在两侧，一侧有0.025的犯α错误概率。

由于该检验本来应该是单侧检验，其中一侧的0.025的犯α错误的概率是不存在的，因此α值会减少。

α和β是此消彼长的关系，当α值减少时，β值会增加。

4．有研究者以韦氏儿童智力测验考察孤儿院中的儿童的智力水平是否比正常儿童低。

已知韦氏儿童智力测验常模的平均分是l00，标准差是15。

从孤儿院中随机抽取81个儿童进行韦氏儿童智力测验，得到的智商的平均分数是97。

那么从上述数据可知（ ）。

A ．孤儿院长大的儿童与正常儿童在智商上没有统计学意义上的差距B ．在0.05显著性水平上，孤儿院长大的儿童的智商低于正常儿童的智商C ．在0.01显著性水平上，孤儿院长大的儿童的智商低于正常儿童的智商D ．无法比较孤儿院长大的儿童的智商和正常儿童的智商【答案】B【解析】当总体是正态分布、总体方差已知时，样本平均数的分布为正态分布，需要检验的统计量为0X X CR Z SE μ-==，其中X SE =CR=1.8。

《心理统计学》总复习要点第一章、第二章基本概念及次数分布表第一节基本概念一、基本概念1．连续变量与离散变量(不连续变量)变量分为连续变量与离散变量(不连续变量)。

连续变量则可以在量表上的任何两点加以细分，可以取得无限多个大小不同的数值。

不连续变量又称离散变量或间断变量，则在量表上的任何两点中只能取得有限个数值。

是一种只能取特殊值而不能取任何值的变量，它代表一个点，而不是一段距离。

2．总体、样本、个体总体是指具有某一种特征的一类事物的全体，构成总体的每一个基本元素称为个体，在总体中按一定规则抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。

二、测量水平心理测量的工具一般可以分为四种水平，它们是由测量工具——量尺的水平决定的，量尺也称为尺度。

（一）量尺(Ratio Measurement)用这样的量尺测量出的数据，可以进行加、减、乘和除运算。

这种测量水平的数据特征是有相等单位和绝对零点。

用这种量尺测量得到的数据变量为比率（或等比）变量。

（二）等距量尺(Interval Measurement)只有相等单位，没有绝对零点，这种测量工具称为等距量尺。

等距量尺测出的数据可以进行加和减的运算，而不能进行乘和除的运算。

但是，等距数据的差值可以进行乘、除运算，因为等距数据的差值有一个绝对零点，两个数值相等，差值即为零。

用这种量尺测量得到的数据变量为等距变量。

（三）顺序量尺(Ordinal Measurement)顺序量尺又叫等级量尺，它的特点是：既无绝对零点，又无相等单位。

用这种量尺对研究对象进行测量，只能给对象排个顺序。

顺序量尺的测量结果原则上不能进行加、减、乘、除四则运算。

如有必要的话，只能进行不等式运算。

用这种量尺测量得到的数据变量为顺序变量。

（四）分类量尺(Nominal Measurement)分类测量不包含任何类间数量关系的假定，仅仅是把测量对象分为相同或相异，但在性质上没有哪一类较大，哪一类较小之分。

即无大小之分，也无等级之分。

第一章绪论统计学内容（凑字数）：（1）描述统计（整理数据）：第二章图表第三章集中量数第四章差异量数第五章相关（2）推论统计（推断总体）：第七章参数估计；第八第十第十一章假设检验。

（3）实验设计（取样，实验条件控制，结果分析）：第九章方差第十二章回归第十三章因子分析第十四章样本选择数据类型：（1）观测方法：计数数据：能数出来的计量数据：用工具量的（2）测量水平：称名数据：类别顺序数据：类别、次序--------心理测验的原始数据是这个等距数据：类别、次序、相差程度-------心理测验数据都会转换成这个等比数据：类别、次序、相差程度、相差比例（3）是否连续：离散数据：非连续，有个数能数出来连续数据：中间可以无限细分出无数个值第二章图表统计表：（1）次数表：简单次数分布表：无论什么类型数据只要用来记录次数就可，数据少时使用分组次数分布表：同样只要记录次数就能用，数据多时使用相对次数分布表：用比率和百分数表示次数。

累加次数分布表：需知道某个数据以下和以上人数时使用。

双列次数分布表：两列变量的次数用同一个表来表示。

不等距次数分布：无法等距分组时使用。

（2）其他表：简单表：无分类分组表：一个分类复合表：多个分类统计图：（1）次数图：直方图（表分布）：横坐标连续数据，纵坐标频次次数多边图：直方图条条去掉连成线就是这个。

比直方图轮廓好易看出规律。

累加次数分布图：横坐标（等距数据以上）分组区间；纵坐标（任何记录次数的数据）累加次数累加曲线：累加次数分布图曲线化。

可更好的看出数据的形态（正态，偏态）（2）其他图：条形图（表内容）：对计数或离散数据进行描述圆形图（表内容）：不连续的数据-----------可以按比例分的数据线形图（表变化）：连续型数据进行描述散点图（表相关）：横坐标可计数可离散，纵坐标必须连续数据茎叶图（表分布和保留具体数值）：两位数的数据次数箱型图（表数据离散状况）第三章集中量数：一组数据的最佳代表值算数平均数：最好的集中量数，能用就用这个（1）何时不能使用：有极端数值时，有模糊数据时。

概念（1）随机变量: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：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：样本是从总体中抽取的一部分个体。

（4）个体: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：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：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：样本的特征值叫做统计量，又称作特征值。

（9)参数：又称总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。

(10）观测值：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。

第一章教育心理学及其研究第一节教育心理学的研究对象与应用一、教育心理学的研究对象(一）教育心理学的概念1.学科定义:教育心理学是研究教育情境中学与教的基本心理规律的科学（广义）。

（狭义)学校情景.2.学科性质：交叉学科（心理学与教育学）（二）教育心理学研究内容。

:学习心理、教学心理、学生心理、教师心理。

（三）学与教相互作用模式（图）1.五大要素•学生：群体差异、个体差异•教师:敬业精神、教学风格、专业成长等•教学内容：课程标准、课程、教学目标、教学材料•教学媒介：实物、文字、图片、动画等•教学环境：物质环境、社会环境2。

三种过程：学习过程、教学过程、评价与反思过程•三种过程交织在一起、相互影响、相互作用•研究的核心内容：学习过程(四）教育心理学的研究任务•1。

研究、揭示教育系统中学生学习的性质、特点及类型以及各种学习的过程及条件；从而使心理学科在教育领域中得以向纵深发展。

• 2. 研究如何运用学生的学习及其规律,去设计教育、改革教育体制、优化教育系统，以提高教育效能、加速人才培养的心理学原则。

第二节教育心理学的发展概况遵循科学发展的一般规律：从最初依附于普通心理学或被融合于发展心理学成长为一门独立的学科并形成比较完整的体系。

一、教育心理学的发展历程•两条线索:•1。

在实验室中研究人类及动物学习的规律•2。

在学校和社会现实情境中探索人类学习的规律，并提出改进教学和学习的主张。

(一）初创时期（20世纪20年代以前）特点：多以普通心理学的原理解释实际的教育问题标志：桑代克1903年出版了《教育心理学》.(桑代克的教育心理学分为三个部分：第一部分讲人性，第二部分讲学习心理，第三部分讲个体差异及其原因。

1868年，俄国乌申斯基《人是教育的对象》，被誉为俄罗斯教育心理学奠基人。

1877年，卡普捷列夫出版《教育心理学》)(二)发展时期(20世纪20年代到50年代末）特点：1内容庞杂，没有独立的理论体系。

2人类高级心理活动研究少，对教育实践作用不大。

地大《统计学》第五章假设检验课堂笔记◆主要知识点掌握程度假设检验是统计推断的组成部分，本章讨论的主要内容是：对总体的未知参数作出某种假设，然后抽取样本，构造适当的统计量，对假设的正确性进行判断的一套程序。

学习本章时，重点理解假设检验的基本思想和基本原理，掌握假设检验的步骤，并利用这些方法对未知参数的假设进行检验。

本章例题较多大家看懂后要多做练习,掌握巩固。

◆知识点整理一、假设检验的一般问题参数估计：用样本假设检验：对u提出假设，用检验假设是否成立.（一）什么是假设检验(了解)假设检验是对我们所关心的，却又是未知的总体参数先做出假设，然后抽取样本，利用样本提供的信息对假设的正确性进行判断的过程。

它是进行经济管理和决策的有利工具。

（二）假设检验步骤（掌握）1、提出原假设和替换假设；2、确定统计量；3、规定显著性水平；4、计算检验统计量的值；5、进行决策。

（三）假设检验中的小概率原理（理解）所谓小概率原理，是指发生概率很小的随机事件在一次试验中是几乎不可能发生的。

根据这一原理，我们可以作出是否接受原假设的决定。

（四）假设检验中的两类错误（理解）假设检验是根据样本提供的信息进行判断的，也就是由部分来推断整体，因而假设检验不可能绝对正确，它也可能犯错误。

所犯的错误有两种类型：1．弃真错误，又称错误。

2．取伪错误，又称错误。

二、假设检验方法（一）假设检验不同类型（掌握）1. 双侧假设检验2、单侧假设检验（二）均值检验（掌握）1．总体方差已知【例 5.3】某机床厂加工一种零件，根据检验知道，该厂加工零件的椭圆度渐近服从正态分布，其总体均值为0.081mm，总体标准差为0.025mm。

今另换一种新机床进行加工，取200个零件进行检验，得到椭圆度均值为0.076mm。

试问新机床加工零件的椭圆度总体均值与以前有无显著差别？解：按照假设检验的五个步骤进行第一步：建立假设第二步：选统计量第三步：规定水平.令=0.05（已知）第四步：计算检验统计量第五步：决策【例5.4】某纺织厂生产人造纤维，已知其平均拉力强度为1.56公斤，标准差为0.22公斤。

心理统计学笔记云南师范大学09级应用心理学专业本科学员：勾洪斌绪论一、统计学、教育与心理统计学统计学是研究统计原理和方法的科学。

具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行对待的原理和方法。

教育与心理统计学是应用统计学的一个分支，是数理统计学与教育学、心理学的一门交叉学科，是专门研究如何搜集、整理、分析在教育和心理方面由实验或调查所获得的数字资料，并如何根据这些数字资料所传递的信息，进行科学推论找出客观规律的一门科学。

二、学习教育与心理统计学的意义（一）教育与心理统计学为教育与心理科学研究提供了一种科学方法（二）教育与心理统计学是教育与心理科研定量分析的重要工具（三）广大教育和心理工作者学习教育教育与心理统计学的具体意义（1）是教育与心理科学研究的需要。

（2）是科学化教育管理的需要。

（3）为学习教育与心理测量学、教育评价学打下基础。

（4）是科学训练的需要。

统计学所使用的推理及思考问题的方法是科学研究中常用的方法，统计方法的训练也是一种科学方法的训练，能学会科学的推理与思考方法，对为了研究工作是非常必要的。

三、教育与心理统计学的基本内容教育与心理统计学的内容，按其目的与功能可分为描述统计、推断统计、多元统计分析、实验设计四部分。

描述统计学。

主要研究如何将实验或调查得到的大量数据简缩成有代表性的数字，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。

推断统计学。

推断统计是以描述统计为基础，以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征。

实验设计。

实验者为了揭示实验中自变量与因变量的关系，在实验之前所制订的实验计划，称实验设计。

描述统计学、推断统计学以及实验设计这三部分内容不是截然分开的，而是具有密切联系的。

描述统计是推断统计的基础，推断统计离不开描述统计所计算的特征数；描述统计只是对数据进行一般的分析归纳，若不进一步应用推断统计对事物做进一步的分析，有时就会使统计结果失去意义，达不到统计分析的目的要求。

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。

现代心理与教育统计学知识点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的大量数据科学的科学的加以整理概括和表述作用：使杂乱无章的数字更好的显示出事物的某些特征，有助于说明问题的实质。

具体内容：1数据分组：采用图与表的形式。

2计算数据的特征值：集中量数（平均数中数）离散量数（方差）3计算量事物间的相关关系：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）所提供的信息，依据数理统计提供的理论和方法，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各种非参数的统计方法。

心理与教育统计基础概念数据类型一从数据来来划分 1计数数据：计算个数或次数而获得的数据。

（都是离散数据）2测量数据：借助一定测量工具或测量标准而获得的数据。

（连续数据）二根据数据所反映的测量水平 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的数据。

特点：数字只是事物的符号，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，能够表明不同食物的大小等级或事物具有的某种特征的程度的数据。

（年级）特点：没有相等单位没有绝对零点。

不表示事物特征的真正数量。

统计方法：中位数百分位数等级相关肯德尔和谐系数以及常规的非参数检验方法。

3等距数据（分类排序加减（相等单位））（真正应用最广泛的数据）定义：不仅能够指代物体的类别等级，而且具有相等的单位的数据。

（成绩温度）特点：真正的数量，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：表明量的大小，也具有相等单位，同时具有绝对零点。

（身高反应时）特点：真正的数字，有绝对零点，可以进行加减乘除运算。

在统计中处理的数据大多是顺序数据和等距数据。

华东师大心理统计学大纲教材：《教育统计学》第一章绪论第一节什么是统计学和心理统计学一、什么是统计学统计学是研究统计原理和方法的科学。

具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。

统计学分为两大类。

一类是数理统计学。

它主要是以概率论为基础，对统计数据数量关系的模式加以解释，对统计原理和方法给予数学的证明。

它是数学的一个分支。

另一类是应用统计学。

它是数理统计原理和方法在各个领域中的应用，如数理统计的原理和方法应用到工业领域，称为工业统计学；应用到医学领域，称为医学统计学；应用到心理学领域，称为心理统计学，等等。

应用统计学是与研究对象密切结合的各科专门统计学。

二、统计学和心理统计学的内容统计学和心理统计学的研究内容，从不同角度来分，可以分为不同的类型。

从具体应用的角度来分，可以分成描述统计，推断统计和实验设计三部分。

1．描述统计对已获得的数据进行整理、概括，显示其分布特征的统计方法，称为描述统计。

2．推断统计根据样本所提供的信息，运用概率的理论进行分析、论证，在一定可靠程度上，对总体分布特征进行估计、推测，这种统计方法称为推断统计。

推断统计的内容包括总体参数估计和假设检验两部分。

3．实验设计实验者为了揭示试验中自变量和因变量的关系，在实验之前所制定的实验计划，称为实验设计。

其中包括选择怎样的抽样方式；如何计算样本容量；确定怎样的实验对照形式；如何实现实验组和对照组的等组化；如何安排实验因素和如何控制无关因素；用什么统计方法处理及分析实验结果，等等。

以上三部分内容，不是截然分开，而是相互联系的。

第二节统计学中的几个基本概念一、随机变量具有以下三个特性的现象，成为随机变量。

第一，一次试验有多中可能结果，其所有可能结果是已知的；第二，试验之前不能预料哪一种结果会出现；第三，在相同的条件下可以重复试验。

随机现象的每一种结果叫做一个随机事件。

我们把能表示随机现象各种结果的变量称为随机变量。

心理统计学中的假设检验方法心理学研究中经常会涉及到假设检验方法，它是通过数据的统计分析来验证我们所提出的假设是否成立的一种方法。

假设检验在心理学研究中非常重要，既可以用于确定实验结果的显著性，又可用于检验心理学理论的有效性。

本文将详细介绍心理统计学中的假设检验方法。

1. 研究假设的基本概念假设检验是在实验设计中对研究者提出的假设进行检验，以验证其在概率意义下是否成立的统计检验方法。

在进行假设检验前，研究者需要明确研究假设的基本概念。

研究假设由原假设和备择假设两部分组成。

其中原假设是关于所研究问题的一个陈述或者一个值（如所有样本的平均数相等），而备择假设则是当原假设不成立时的补充假设（如不是所有样本的平均数相等）。

2. 设计检验的方法进行假设检验的方法有很多种，其中最常见的是基于样本平均数的t检验方法。

当我们想要比较两个组的平均数是否相等时，可以通过分别计算两组数据的平均数和方差，然后应用t检验来检验两组数据是否存在差异。

在进行假设检验时，仍需设置显著性水平和检验的方向。

显著性水平a是指用于判断结果是否显著的临界值，通常取0.05或0.01，而检验的方向则取决于所提出的假设，可以选择单侧检验或双侧检验。

3. 假设检验的评价标准进行假设检验时，需要对结果是否显著进行评价。

在判断结果是否显著时，需要根据检验的p值进行比较。

p值是基于假设检验得出的原假设成立条件下的概率，p值越小表示结果越显著。

通常，当p值小于显著性水平时，我们就可以拒绝原假设，认为两组数据之间存在显著差异；而当p值大于显著性水平时，则不能拒绝原假设，即认为两组数据之间不存在显著差异。

4. 总结心理统计学中的假设检验方法是一种常用的统计检验方法，可以用于验证心理学研究中所提出的假设。

在进行假设检验时，需要先明确研究假设的基本概念，然后选择合适的假设检验方法进行实现，并根据检验的p值进行结果评价。

假设检验方法虽然具有实现简单、结果显著等优点，但也存在着多重比较、样本容量不充分等问题，因此在具体实施过程中需要注意其适用范围和实际情况。