心理与教育统计学课件(张厚粲版)ch7参数估计

B A
ˆ2 的抽样分布
ˆ

一致性 (consistency)
一致性：随着样本容量的增大，估计量的 值越来越接近被估计的总体参数
ˆ P( )
较大的样本容量
B A
较小的样本容量

ˆ
区间估计 (interval estimate)
1.
2.
在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围， 该区间由样本统计量加减估计误差而得到 根据样本统计量的抽样分布能够对样本统计量与总体参 数的接近程度给出一个概率度量
1. 估计量：用于估计总体参数的统计量的名
称

ˆ 2. 参数用 表示，估计量用 表示
具体值

如样本均值，样本比例、样本方差等 例如: 样本均值就是总体均值 的一个估计量
3. 估计值：估计参数时计算出来的统计量的
如果样本均值 x =80，则80就是的估计值
参数估计的方法
估 计 方 法
ˆ ˆ 解：显然有 np 5, n(1 p) 5 因此可以用正态分布进行估计。 Ｚ/2=1.645
ˆ p Z
2
ˆ p(1 p ) p(1-p) ˆ n
0.217(1 0.217) 0.217 1.645 995 0.217 0.0215
结论：我们有90％的把握认为悉尼青少年中每 天都抽烟的青少年比例在19.55%~23.85%之间。
评价估计量的标准
无偏性
有效性 一致性
无偏性 (unbiasedness)
无偏性估计量抽样分布的数学期望等于被 估计的总体参数
ˆ P( )
无偏 有偏
A
B

ˆ
有效性 (efficiency)

(1 n
n i 1
Xi )2
1 n
n i 1
(Xi
X )2
结论： 不论总体服从什么分布，总体均值 与方差的矩估计量的表达式是相同的
概率统计
(2). Q X ~ N ( , 2 )
X 1 (1502 1453 1367 1650) 1493
4
1
n
n i 1
(Xi
X )2
1 [(1502 1493)2 4
定义直接寻求能使 L( ) 达到最大值的解作为
极大似然估计量。 ▲ 极大似然估计法适用于多个未知参数的情形。
概率统计
例3. 设 X ~ N (, 2 ), , 2 为未知参数，
x1 , x2 L xn 是 X 的一个样本值.
求: , 2 的极大似然估计量.
解: Q X 的密度函数为：f ( x ; , 2 )
是相应于样本 X1, X 2 , X n 的一组样本值。
n
作似然函数：L f ( x k ,1,2 ,L l ) 或 k 1
概率统计
n
或 L P( x k ,1,2 ,L l ) k 1
使得似然函数 L 达到极大值的 ˆ1,ˆ2,L ˆl
称为参数 1,2 ,L l 的极大似然估计值，记为： ˆi ( x1, x2 ,L xn ) (它与样本值有关)，记统计量：
(1453 1493)2
(1367 1493)2 (1650 1493)2 ]
10551
某种灯泡寿命的均值与方差的 矩估计值分布为:
ˆ 1493, ˆ 2 10551
概率统计
例 2. 设 X1, X2, … Xn 是取自总体 X 的一个样本，
其概率密度为：

第7章参数估计一、单项选择题1．（）表明了从样本得到的结果相比于真正总体的变异量。

A．信度B．效度C．置信区间D．取样误差【答案】D【解析】A项，信度是指测量结果的稳定性程度。

B项，效度是指一个测验或量表实际能测出其所要测的心理特质的程度。

C项，置信区间，也称置信间距，是指在某一置信度时，总体参数所在的区域距离或区域长度。

D项，取样误差是指由于随机抽样的偶然因素使样本各单位的结构不足以代表总体各单位的结构，而引起抽样指标和全局指标的绝对离差。

抽样误差不是由调查失误所引起的，而是随机抽样所特有的误差。

2．样本平均数的可靠性和样本的大小（）。

A．没有一定关系B．成反比C．没有关系D．成正比【答案】D【解析】样本平均数的标准差与总体标准差成正比，与样本容量的平方根成反比。

计算公式为：x SE Nσ=式中σ为总体标准差，N 为样本的大小。

在一定范围内，样本量越大，样本的标准误差越小，则该样本平均数估计总体平均数的可靠性越大。

因此样本平均数的可靠性与样本的大小成正比。

3．样本容量均影响分布曲线形态的是（）。

A．正态分布和F 分布B．F 分布和t 分布C．正态分布和t 分布D．正态分布和χ2分布【答案】B【解析】t 分布是一种左右对称、峰态比较高狭，分布形状会随样本容量n－1的变化而变化的一族分布：①当样本容量趋于∞时，t 分布为正态分布，方差为1；②当n－1＞30以上时，t 分布接近正态分布，方差大于1，随n－1的增大而方差渐趋于1；③当n－1＜30时，t 分布与正态分布相差较大，随n－1减少，离散程度（方差）越大，分布图的中间变低但尾部变高。

χ2分布是一个正偏态分布，随每次所抽取的随机变量X 的个数（n 的大小）不同，其分布曲线的形状不同，n 或n－1越小，分布越偏斜。

df 很大时，接近正态分布，当df→∞时，χ2分布即为正态分布。

F 分布形态是一个正偏态分布，它的分布曲线随分子、分母的自由度不同而不同，随df 1与df 2的增加而渐趋正态分布。

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