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【北师大心理统计学课件】1 Effect Size(Chapter1_1)大

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【北师大心理统计学课件】7多质多法精要

【北师大心理统计学课件】7多质多法精要
第十四页，编辑于星期六：九点 三十一分。
解释结果
• MB-2ord节省5个df，chi2大致相同，其他指数拟合较好 • 二阶因子与一阶因子关系（GA系数）很强
(.66, .66, .66, .75, .66） • 若一阶因子间相关很弱，没有建立二阶因子的需要 • 当模型只有3个一阶因子时（共有3个相关），二阶因子在
• 许多时候CTCM模型并不收敛(non-converged)，在本 例中，用固定方差法，固定为1也不收敛，可固定为2
来解决(helps only in this specific case)
• 模型复杂，过早检查解答是否正定并不合适，所 以让AD=OFF。IT=2000是加大迭代次数
第九页，编辑于星期六：九点 三十一分。
第五页，编辑于星期六：九点 三十一分。
DA NI=25 NO=500 MA=KM KM SY 1.0 .40 1.0 .44 .43 1.0
.39 .41 .43 1.0
.44 .38 .44 .45 1.0 .50 .21 .18 .19 .19 1.0 .19 .48 .22 .23 .18 .45 1.0
multiple group fixing LX, M2
male DA NI=9 NO=600 NG=2 <KM, SD 男生组相关矩阵> MO NX=9 NK=3 LX=FU,FI PH=SY,FR TD=DI,FR FR LX 2,1 LX 3,1 LX 5,2 LX 6,2 LX 8,3 LX 9,3 VA 1 LX 1,1 LX 4,2 LX 7,3
M3
第二十四页，编辑于星期六：九点 三十一分。
fixing all covariances of factors multiple group，M4 male DA NI=9 NO=600 NG=2 <KM, SD男生组相关矩阵>Y,FR TD=DI,FR FR LX 2,1 LX 3,1 LX 5,2 LX 6,2 LX 8,3 LX 9,3 VA 1 LX 1,1 LX 4,2 LX 7,3 OU SS SC ND=3 female DA NO=700 <KM, SD女生组相关矩阵> MO LX=IN PH=IN TD=PS OU SS SC nd=3

《心理统计学》课件

《心理统计学》课件

介绍心理统计学在不同领域的研究中的实际应用，如认知心理学、社会心理学和发展 心理学。
2
心理统计学在临床研究中的应用
探讨心理统计学在临床心理学研究和评估中的关键应用，如治疗效果评估和抗抑郁药 物疗效分析。
3
心理统计学在教育研究中的应用
讨论心理统计学在教育心理学研究中的应用，如学生表现评估和教育干预效果评估。
《心理统计学》PPT课件
# 心理统计学PPT课件大纲
第一部分：介绍心理统计学
心理统计学是研究心理学数据收集、处理和分析的方法和技术。它是心理学 研究中的重要组成部分，为心理学研究提供了可靠的数据支持。
第二部分：基本概念和方法
变量与数据类型
介绍心理统计学中的变量及其不同的数据类 型，如名义变量、顺序变量和
介绍心理统计学在市场营销调研和消费者行为研究中的关键应用，如市场细分和产品 定价。
第四部分：心理统计学的思考
数据伦理和数据管理
探讨心理统计学中的数据伦理 原则和数据管理措施，确保研 究数据的合理使用和保护。
大数据时代的心理统计学
讨论大数据时代对心理统计学 的影响和挑战，如数据量的增 加和数据分析方法的创新。
心理统计学未来的发展 趋势
展望心理统计学未来的发展方 向，如智能化数据分析和统计 学在人工智能中的应用。
结束语
心理统计学在心理学研究中的重要性不可忽视。建议有兴趣的人学习和研究心理统计学，以提升心理学 研究的质量和可信度。 *字数：243*
参数估计和假设检验
讨论心理统计学中的参数估计和假设检验方 法，包括均值差异检验和相关性检验。
描述性统计分析
解释心理统计学中常用的描述性统计方法， 如平均数、标准差和百分位数。
标准误和置信区间

心理统计学——1绪论讲义.PPT文档共31页

心理统计学——1绪论讲义.PPT文档共31页
心理统计学——1绪论讲义.
11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
31
Байду номын сангаас
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇

心理统计学一第二章统计图表ppt课件

心理统计学一第二章统计图表ppt课件

第二章 统计图表
各种科学研究的结果大多以 数据的形式出现。这些直接获得 的数据称为原始数据或观测数据， 它们纷乱无章，初看起来难以发 现问题，只有经过整理分析才能 从中提取出有用的信息构成规律 性的知识。
第二章 统计图表
因此，科学工作者在实验或调 查结束后的第一项工作就是依据研 究的目的要求，对原始数据加以初 步整理与分析，制成简单的统计图 或统计表，从中发现这些数据分布 的形式和特点，再选择必要的统计 方法进一步作深入研究。
统计表的结构
表号
标题
表2－1 统计表的格式
顶线
横标目的总标目 纵标目 表线
横标目
数字
注：
表注
标目
底线
统计表的结构和组成要素图示
顶线 表线
标目
表注
表号
标题
表2－1 80名员工对部门主管尽职程度调查结果
80名员工对主管尽职情况评定
人数
①非常不尽职
9
②不尽职
30
③不置可否
10
④尽职
25
⑤非常尽职
6
总计
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。
单式条形图
60
50
40
人 数
30
20
图形
10
尺度线 0
即总次数。
（6） 抄录新表：新表包括的栏目有：第一列为分组区间，第二列为各分
组区间的组中值，第三列为次数。
分组次数分布表的意义与缺点

《心理统计学》课件-第10~11章

《心理统计学》课件-第10~11章

多选题
下列关于卡方配合度检验方法中的自由度，说法正确的（ ）
A. 配合度检验的自由度与实验的自由度分类的项数有关 B. 通常情况下，配合度检验的自由度为分类的项数减1 C. 配合度检验的自由度一般为理论次数减1 D. 在正态拟合检验时，自由度为分组项目数减3
多选题
下列关于卡方配合度检验方法中的自由度，说法正确的（ABD ）
10.1 χ²检验
10.1.1 χ²检验的原理 选择
χ²检验方法能处理一个因素两项或多项分类的实际观察频数与理论频数分布是否 相一致问题，或说有无显著差异问题。
10.1 χ²检验
χ²检验的原理 χ²检验的基本假设 χ²检验的分类 χ²检验的基本公式 期望次数的计算
1、观察频数：又称实际频数，是指在实验或调查中得到的计数资料。 2、理论频数：是指根据概率原理、某种理论、某种理论次数分布或经验次数分布计算出来的 次数，又称为期望次数。
10.1.5 期望次数的计算 选择
小期望次数的连续性矫正（即每组里面的理论次数小于5时）
10.1 χ²检验
χ²检验的原理 χ²检验的基本假设 χ²检验的分类 χ²检验的基本公式 期望次数的计算
当单元格人数过少时，处理方法有以下四种： 1、单元格合并法 2、增加样本法 3、去除样本法 4、使用矫正公式：在2×2的列联表检验中，若单元格的期望次数低于10但高于5可 使用耶茨校正公式来加以校正。若期望次数低于5时，或 样本总人数低于20时，则应 使用费舍精确概率检验法。当单元格内容牵涉到重复测量设计时（例如前后测设计）， 则可使用麦内玛检验。
A. 配合度检验的自由度与实验的自由度分类的项数有关 B. 通常情况下，配合度检验的自由度为分类的项数减1 C. 配合度检验的自由度一般为理论次数减1 D. 在正态拟合检验时，自由度为分组项目数减3

《心理学统计课件》

《心理学统计课件》

回归分析
1
回归直线
寻找自变量和因变量之间的线性关系，进行预测和解释。
2
斜率和截距的推定
估计回归方程中的斜率和截距，确定变量的影响。
ห้องสมุดไป่ตู้
3
残差
解释未被回归模型解释的变异，评估模型的拟合优度。
4
多元回归分析
同时考虑多个自变量对因变量的影响，控制其他变量。
贝叶斯统计学
1 基于贝叶斯定理的统计学方法
使用先验知识和后验概率进行参数估计和假设检验。
协方差分析
考察连续变量和分类变量之间关系的统计方法，用 于控制影响变量的干扰。
非参数检验
1 Mann-Whitney U检验
比较两个独立样本的中位数差异，用于偏态分布和小样本。
2 Kruskal-Wallis检验
比较三个或更多组别的中位数差异，用于非正态分布数据和小样本。
适配度统计学
卡方检验
比较观察到的频率与预期频率之间的差异，用于了解数据与理论模型之间的一致性。
相关分析
解释和计算Pearson相关系数
测量两个连续变量之间的线性关系的强度和方向。
Spearman和Kendall的相关系数
测量有序数据或非线性关系的相关性。
因素分析
追求隐含变量之间的共同性
通过变量之间的共同方差来识别潜在因素，并揭示数据的内在结构。
心理测量
测量方法
从具体测量到心理测量的原理和方法，确保测 量的准确性和可靠性。
信度和效度
评估测量工具的一致性和有效性，确保测量结 果的可靠性和有效性。
前沿的心理学统计学
1
复合统计学
整合不同统计方法和技术，以获得全面的数据分析和解释。

01 心理统计学 绪论ppt课件

试求出： （1）身高的总体均值和方差估计 （2）体重的总体均值和方差估计
精品课件
心理与教育统计使我们能以最少的样本 含量，达到我们所需要的精确度，对总体的 有关参数等作出判断，同时又给出发生错误 的可能性大小。它保证了科学研究的精确性、 可靠性和经济性。
精品课件
三、 学习心理与教育统计应注意的事项
注意：
在统计学，测量数据不是绝对精确的，因 此其数值只是表示连续变量的中央点值。也 就是说，一个随机变量是用一个单位的中央 点表示在它以上和以下各有一段距离。
精品课件
３、总体、个体和样本
需要研究的同质对象的全体，称为总体。 每一个具体的研究对象，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。
精品课件
二次世界大战以后，各种非参 数统计方法、小样本理论都得到发 展和完善，同时多元统计的理论和 方法也得到了广泛的应用，统计学 形成了许多分支应用学科。
精品课件
二、心理与教育统计的产生和发展 心理与教育统计作为数理统计的一门应用 学科，是随着数理统计的发展而发展的。 最初应用统计方法于教育与心理方面研究 的是高尔顿。 对教育统计做出重要贡献的是心理学家斯
R=f(S,O)
[它表示人的心理或行为改变是刺激变量与机 体变量共同作用的结果]
精品课件
1、刺激变量（Stimulus variable) 是来自外部环境的刺激，是研究者感兴趣或
注意到的对被试（subject）心理或行为可能产生影 响的外在条件或因素。
精品课件
2、机体变量（Organism variable）
精品课件
5、统计量和参数
统计指标 统计量 参数
பைடு நூலகம்
平均数
X

心理统计学全套课件


答案
组别 组中值 次数(f) 相对 累积 累积相 累积百 次数 次数 对次数 分比
95-99 97
2
.04 50 1.00 100
90-94 92
3
.06 48
.96
96
85-89 87
2
.04 45
.90
90
80-84 82
6
.12 43
.86
86
75-79 77
14 .28 37
.74
74
70-74 72
二项分布的平均数和标准差
• 当二项分布接近于正态分布时，在n次二 项实验中成功事件出现次数的平均数和 标准差分别为： μ=np
•和
npq
做对题数
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 总和
二可能项结果分数 布的概应率用
1
0.001
10
0.010
45
0.044
120
0.117
210
0.205
例题
• 某学生从5个试题中任意抽选一题，如 果抽到每一题的概率为1/5，那么抽到 试题1或试题2的概率为多少？
概率的乘法
• A事件出现的概率不影响B事件出现的概 率，这两个事件为独立事件。
• 两个独立事件积的概率，等于这两个事 件概率的乘积。用公式表示为： P(A ·B) = P(A) ·P(B) 其推广形式是 P(A1 ·A2 … An) = P(A1) ·P(A2) … P(An)
四种数据水平
• 称名量表 • 学号、房间号、邮政编码、 号码 • 顺序量表〔等级量表〕 • 名次、等级、五分制得分 • 等距量表 • 温度计读数、百分制得分 • 等比〔比率〕量表 • 长度、时间

《心理统计学》课件-第5章


1、成对（N<30） 2、非正态 3、线性 4、非连续，主要是顺序数据或称名数据。
思考
皮尔逊积差相关 VS 等级相关
1、成对（N≥30） 2、正态（接近正态） 3、线性 4、连续，主要是等距或等比数据。
1、成对（N<30） 2、非正态 3、线性 4、非连续，主要是顺序数据或称名数据。
总之，等级相关的适用范围比积差相关的大，又对总体分布不做要求。但其精确度要差 于积差相关，因此凡是符合积差相关的资料，都不用等级相关计算。
5.1 相关、相关系数与散点图
5.2 积差相关
第五章 相关关系
5.3 等级相关
5.4 质与量相关
5.5 品质相关
5.2 积差相关（Pearson相关）
5.2.1 积差相关的概念与适用条件 选择、简答
积差相关是揭示两个变量线性相关方向和程度最常用和最基本的方法。
5.2 积差相关
概念与适用条件 基本公式 差法公式
）。
A. x数值增大时，y也随之增大 B. x数值减少时，y也随之减少 C. x数值增大（或减少）时，y也随之减少（或增大） D. y的取值，几乎不受x取值的影响
5.1 相关、相关系数与散点图
5.1.2 相关系数 选择
5.1 相关、相关系数与散点图
相关及相关类别 相关系数 散点图
两列变量相关程度的数字表现形式，常用r来表示，描述总体时一般用ρ来表示。
完全负相关 r=-1
完全正相关 r=1
正相关
负相关
零相关
多选题
【统考】散点图的形状为一条直线，它们之间的相关系数可能为（
A. 1 B. 0.5 C. 0 D. -1
）。
多选题
AD 【统考】散点图的形状为一条直线，它们之间的相关系数可能为（

心理统计学(全套课件)

心理统计学（全套课件）第一部分：心理统计学导论一、引言心理统计学是心理学研究中的重要工具，它帮助我们从大量数据中提取有意义的信息，以便更好地理解人类行为和心理过程。

本课程将介绍心理统计学的基本概念、原理和方法，以及如何运用这些工具来分析心理学数据。

二、心理统计学的基本概念1. 变量：在心理学研究中，变量是指可以被测量的特征或属性。

变量可以分为连续变量和离散变量，以及自变量和因变量。

2. 数据：数据是变量的具体值，可以是数值型数据或非数值型数据。

3. 样本与总体：样本是从总体中抽取的一部分个体，而总体是所有可能个体的集合。

4. 随机抽样：随机抽样是从总体中随机抽取样本的过程，以确保样本能够代表总体。

三、描述性统计1. 频数分布：频数分布是描述数据分布情况的一种方法，它显示了每个数值或数值区间出现的次数。

2. 集中趋势：集中趋势是指数据分布的中心位置，常用的指标有均值、中位数和众数。

3. 离散程度：离散程度是指数据分布的分散程度，常用的指标有方差、标准差和变异系数。

四、推断性统计1. 概率与概率分布：概率是描述事件发生可能性大小的数值，概率分布是描述随机变量取值的概率分布情况。

2. 假设检验：假设检验是通过对样本数据进行统计分析，来判断总体参数是否符合某种假设的方法。

3. 参数估计：参数估计是通过对样本数据进行统计分析，来估计总体参数的方法。

五、心理统计学软件1. SPSS：SPSS是一种常用的心理统计学软件，它提供了丰富的数据分析功能，包括描述性统计、推断性统计、数据管理等功能。

2. R语言：R语言是一种开源的统计编程语言，它提供了强大的数据分析功能，包括数据可视化、机器学习等功能。

心理统计学是心理学研究中的重要工具，它帮助我们从大量数据中提取有意义的信息，以便更好地理解人类行为和心理过程。

本课程将介绍心理统计学的基本概念、原理和方法，以及如何运用这些工具来分析心理学数据。

通过学习本课程，学生将能够掌握心理统计学的基本知识和技能，为今后的心理学研究打下坚实的基础。

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Overview
• There is a wide array of formulas used to measure ES. • In general, ES can be measured in two ways:
– a) as the standardized difference between two means, or – b) as the correlation between the independent variable classification and the individual scores on the dependent variable. This correlation is called the "effect size correlation" (Rosnow & Rosenthal, 1996).
LARGE
MEDIUM
SMALL
Correlation measures of effect size The ES correlation, rYl
• The effect size correlation can be computed directly as the point-biserial correlation between the dichotomous independent variable and the continuous dependent variable. • The ES correlation can be computed from a single degree of freedom Chi Square value by taking the square root of the Chi Square value divided by the number of cases, N. This value is also known as Phi.
Correlation measures of effect size The ES correlation, rYl
• The ES correlation can be computed from the t-test value.
rYl = SQRT[t² / (t² + df)]
Correlation measures of effect size The ES correlation, rYl
Correlation measures of effect size The ES correlation, rYl
• The ES correlation can be computed from Cohen's d. rYl = d / SQRT(d² + 4)
The relationship between d, r, and r²
• The ES correlation can be computed from a single degree of freedom F test value (e.g., a oneway analysis of variance with two groups).
rYl =SQRT[F(1,_) / (F(1,_) + df error)]
• As noted in the definition sections above, d and be converted to r and vice versa. For example, the d value of .8 corresponds to an r value of .371. • The square of the r-value is the percentage of variance in the dependent variable that is accounted for by membership in the independent variable groups. For a d value of .8, the amount of variance in the dependent variable by membership in the treatment and control groups is 13.8%.
Effect Size
• Standardized Effect Size
– Cohen established effect size categories
• .2 = small effect • .5 = moderate effect • .8 = large effect
• Percent of Overlap
d = M1 - M2 / spooled spooled = Sqrt[(s1²+ s2²) / 2]
Standardized difference between two groups(Cohen's d)
• d can also be computed from the value of the t test of the differences between the two groups (Rosenthal and Rosnow, 1991).
Effect Size Measures for Two Independent Groups:
Standardized difference between two groups(Cohen's d)
• Cohen (1988) defined d as the difference between the means, M1 - M2, divided by standard deviation, s, of either group. Cohen argued that the standard deviation of either group could be used when the variances of the two groups are homogeneous. • In practice, the pooled standard deviation, spooled, is commonly used (Rosnow and Rosenthal, 199s d
Cohen's Standard Effect Size 2.0 1.9 1.8 1.7 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 Percentile Standing 97.7 97.1 96.4 95.5 94.5 93.3 91.9 90 88 86 84 82 79 76 73 69 66 62 58 54 50 Percent of Nonoverlap 81.1% 79.4% 77.4% 75.4% 73.1% 70.7% 68.1% 65.3% 62.2% 58.9% 55.4% 51.6% 47.4% 43.0% 38.2% 33.0% 27.4% 21.3% 14.7% 7.7% 0%
• Effect sizes can also be thought of as the average percentile standing of the average treated (or experimental) participant relative to the average untreated (or control) participant. • An ES of 0.0 indicates that the mean of the treated group is at the 50th percentile of the untreated group. An ES of 0.8 indicates that the mean of the treated group is at the 79th percentile of the untreated group. An effect size of 1.7 indicates that the mean of the treated group is at the 95.5 percentile of the untreated group.
Effect Size Measures for Two Independent Groups: Standardized difference between two groups(Cohen's d)
• The pooled standard deviation is found as the root mean square of the two standard deviations (Cohen, 1988, p. 44).
Effect Size
– There are many effect size measures that indicate the amount of total variance that is accounted for by the effect
The interpretation of Cohen's d
Effect Size
Liu Hongyun 20010.3.5
Overview
• Effect size (ES) is a name given to a family of indices that measure the magnitude of a treatment effect. • Unlike significance tests, these indices are independent of sample size. ES measures are the common currency of meta-analysis studies that summarize the findings from a specific area of research. (See, Lipsey and Wilson (1993)).