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1、2018年新乡医学院心理学系(一)312心理学专业基础综合之现代心理与教育统计学考研基础五套测试题-一、概念题1 相关系数【答案】相关系数是两列变量间相关程度的指标。相关系数的取值在-1到+1之间，常用小数表示，其正负号表示方向。如果相关系数为正，则表示正相关，两列变量的变化方向相同。如果相关系数为负值，则表示负相关，两列变量的变化方向相反。相关系数取值的大小表示相关的强弱程度。如果相关系数的绝对值在1.00与0之间，则表示不同程度的相关。绝对值接近1.00端，一般为相关程度密切，接近0值端一般为关系不够密切。0相关表示两列变量无任何相关性。2 四分差【答案】四分差又称四分位差，是差异量数的一
2、种。计算公式:位数，第三个四分第一个四分位数。在次数分配上第一个四分位数与第三个四分位数之间包含着全体项数的一半。次数分配越集中，离中趋势越小，则这二者的距离也越小。根据这两个四分位数的关系，观测次数分配的离散程度也可以得到相当高的准确性。因此，四分差可以说明某系列数据中间部分的离散程度，并可避免两极端值的影响。四分差通常与中数联系起来共同应用，不适合进一步代数运算，反应不够灵敏。 3 二列相关【答案】二列相关是一种两列变量的质量相关。适用的资料是两列均属于正态分布，但其中一列变量是等距或等比的测量数据，另一列变量虽然也呈正态分布，但它被人为地划分为两类，例如:健康与不健康的划分。这种相关适用
3、于对项目区分度指标的确定。 4 假设检验【答案】在统计学中，通过样本统计量得出的差异作出一般性结论，判断总体参数之间是否存在差异，这种推论过程称假设检验。假设检验是推论统计中最重要的内容，它的基本任务就是事先对总体参数或总体分布形态做出一个假设，然后利用样本信息来判断原假设是否合理，从而决定是否接受原假设。检验的推理逻辑是一定概率保证下的反证法。一般包括四个步骤：（1）根据问题要求提出原假设 （2）寻找检验统计量，用于提取样本中的用于推断的信息，要求在Ho 成立的条件下，统计量的分布已知且不包含任何未知参数；（3）由统计量的分布，计算“概率值”或确定拒绝域与接受域；（4）由具体样本值计算统计量
4、的观测值，对统计假设作出判断。若Ho 的内容涉及到总体参数，称为参数假设检验，否则为非参数检验。 二、简答题5 回归分析与因素分析有什么区别？【答案】因素分析又称因子分析，是处理多变量数据的一种统计方法，它可以揭示多变量之间的关系，其主要目的是从为数众多的可观测的变量中概括和综合出少数几个因子，用较少的因子变量来最大程度地概括和解释原有的观测信息，从而建立起简洁的概念系统，揭示出事物之间本质的联系。 6 探索性因素分析与验证性因素分析有什么区别？【答案】（1）探索性因素分析（简写为EFA ）就是指传统的因素分析。这种因素分析方法对于观察变量因子结构的寻找，并未有任何事前的预设假定。对于因子的抽
5、取、因子的数目、因子的内容以及变量的分类，研究者也没有事前的预期，而是由因素分析的程序去决定。在典型的EFA 中，研究者通过共变关系的分解，找出最低限度的主要成分（）或共同因子（），然后进一步探讨这些主成分或共同因子与, ）个别变量的关系，找出观察变量与其相对应因子之间的强度，也就是因子负荷值（以说明因子与所属的观察变量的关系，决定因子的内容，为因子取一个合适的名字。由于传统的因素分析企图找出最少的因子来代表所有的观察变量，因此研究者必须在因子数目与可解释变异量（）两者间寻找平衡点。因为因素分析至多可以抽取出相等于观察变量总数的因子数目，这样，虽然可以解释全部百分之百的变异，但失去因素分析找寻
6、因子结构的目的，但如果研究者企图以少数几个较明显的因子来代表所有的项目，势必然将损失部分可解释变异来作为代价。因而在EFA 中，研究者相当一部分工作是在决定因子数目与提高因子解释的变异（即（2）验证性因素分析（）。 简写为CFA ）是在研究人员积极改善传统因素分析的限制，扩大其应用范围的基础上产生的。这类因素分析要求，研究者对于潜在变量的内容与性质，在测量之初就必须有非常明确的说明，或有具体的理论基础，并已先期决定相对应的观察变量的组成模式，进行因素分析的目的是为了检验这一先期提出的因子结构的适合性。这种因素分析方法也可用于理论架构的检验，它在结构方程模型中占有相当重要的地位，有着重要的应用价
7、值，也是近年来心理测量与测验发展中相当重视的内容。 7 在心理学研究中，以样本对总体判断的数理理论依据。【答案】（1）在心理学研究中，以样本对总体判断必须以一定的统计理论为基础。推论统计的理论和原理包括抽样理论、估计理论和统计检验原理。抽样理论及其方法主要讨论在什么情况下可以从样本的特性推论出总体的特性。其中一个最重要的条件就是样本抽取的原则，只有抽样具有随机性，才能保证推论具有某种程度的准确性。估计理论主要是根据随机抽样的结果来估计总体分布的参数值，分为点估计和区间估计。统计检验主要是根据实际的抽样结果来推论有关总体特征的假设是否与具体的随机抽样所提供的信息相一致。（2）当总体参数不清楚时，
8、用一个特定值，一般就是样本统计量对总体参数进行估计。以样本对总体判断的数理理论依据是样本分布理论，即概率发生的机会。统计分析中一般认为，0.05或0.01属于小概率事件，小概率事件在一次抽样中是不可能出现的。样本分布的规律:样本统计量为正态分布或接近正态分布的两种情况，凡符合这两种情况的分布，都可以根据正态分布的概率进行统计推论。总体分布非正态，但方差己知，这时当样本足够大时其样本平均数的分布为渐进正态分布，接近正态分布的程度与样本n 及总体偏斜程度有关。依据随机取样原则，自正态分布的总体中抽取容量为n 的样本，当n 足够大时样本方差及标准差的分布，渐趋正态分布。（3）假设检验是通过样本统计量
9、得出的差异做出一般性结论，判断总体参数之间是否存在差异。假设检验的原理是概率性质的反证法。为了检验虚无假设，首先假定虚无假设为真。在虚无假设为真的前提下，如果导致违反逻辑或违背人们常识和经验的不合理现象出现，则表明“虚无假设为真”的假定是不正确的，也就不能接受虚无假设。若没有导致不合理现象出现，那就认为“虚无假设为真”的假定是正确的，也就是说要接受虚无假设。假设检验中的“不合理现象”是指小概率事件在一次试验中发生了。小概率事件原理认为“小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的”。 8 估计总体平均数落入该区间的正确可能性概率为1-?，犯错误的可能性概率为?。1. 在进行差异的显著性检验时，若将
10、相关样本误作独立样本处理，对差异的显著性有何影响，为什么？【答案】（1）在进行差异的显著性检验时，首先需要考虑样本是否服从正态分布，如果服从正态分布，还需要考虑总体方差是否已知，然后看样本是否是独立样本。若将相关样本误作独立样本处理，则忽视了样本数据之间的一致性，导致错误地运用计算公式，差异的显著性也会受到误估，使本来可能有显著差异变成无显著差异。（2）因为相关样本与独立样本不同，会运用不同的计算方法计算显著性。相关样本与独立样本是根据两个样本是否来自同一个总体来划分的。如果是独立样本，其和（或差）的方差等于各自方差的和，即在进行差异的显著性检验中采用以下公式: 相关样本之间存在着一一的对应关系。如果是相关样本前后两次结果则相互影响，而不 -一、概念题-考研试题-
