心理统计学(一) 第三章 集中量数
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第三章第三章集中量数第一节算术平均数 ................................................. 错误!未定义书签。
第二节中位数 ................................................................. 错误!未定义书签。
第三节众数 ....................................................................... 错误!未定义书签。
第四节几何平均数和倒数平均数............................... 错误!未定义书签。
第五节 SPSS实验——均数、中数和众数...................... 错误!未定义书签。
同步练习与思考题 ............................................................... 错误!未定义书签。
学习目标1.识记和理解各种集中量指标的概念2.熟练掌握各种平均指标的计算方法3.掌握均数、中数和众数应用范围4.了解几何平均数和倒数平均数的应用在实验、测量或调查中获得的大量观测数据,具有一种向数据中央某一点靠拢的趋势,这种趋势在统计学中称为集中趋势(central tendency),它是数据分布的特征之一。
用于描述观测数据集中趋势的量数称为集中量数。
集中量数(central measures)是一组数据的代表值,用以说明一组数据分布的典型情况或一般水平,它比个别数据更能反映客观现象或事物的实际情况。
集中量数还可以用于组与组之间的差异比较。
譬如,某教师在两个平行班进行了传统教学法和多媒体教学的实验研究,通过一年实验后,观测到两个班级的平均成绩之间出现较大的差异。
描述客观现象集中趋势的数量指标有算术平均数、加权平均数、中数、众数、几何平均数和倒数平均数。
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源来划分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。
三按照数据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的数据。
《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 ):nx 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。