心理统计学知识点完整版资料整理

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1、1描述统计:主要研究如何让整理心理与教育科学实验或调查得来的大量数据。描述一组数据的全貌表达一件事物的性质。2推论统计:主要研究如何通过局部数据提供的信息,推论总体的情形。3连续数据:任意两个数据点之间都可以细分出无限个大小不同的数值。4统计量:样本的那些特征值,代表样本的特性。5参数:描述一个总体情况的统计指标,代表总体特性是一个常数。迪限:分组区间即一个组的起点值和终点值之间的距离;组下限起点值;组下限终点值。组限分类表述组限,精确组限散 7点图:用相同大小圆点的多少或疏密表示统计资料数量大小以及变化趋势的图。8中数:按顺序排列在一起的一组数据中居于中间位置的数。9众数:指在次数分布中出现

2、次数最多的那个数的数值。10平均差:次数分布中所有原始数据平均数绝对离差的平均值。11方差:每个数据与该组数据平均数之差乘方后的均值12标准差:方差的平方根,反应一个次数分布的离散程度13概率:用一个比值来概括某事件出现可能性大小14置信区间:指在某一置信度时,总体参数所在的区域距离或区域长度。置信区间的上下二端点值称为置信界限。15组内变异:由组内各被试因变量的差异范围决定的,主要指由实验误差,或组内被试之间的莪差异造成的变异。16组间变异:由于接受不同的实验处理而造成的各组之间的变异,可以用两个平均数之间的离差表示。两组平均差异越大, 组建变异也就越大17 一项分布:试验仅有两种不同性质结

3、果的概率分布。18样本分布:指样本统计量的分布,它是统计推论的重要依据。19回归模型:用来表达变量之间规律的数学模型20标准分数:又称基分数或Z分数,是以标准差为单位表示一个原始分数在团体中所处位置的相对位置量数。优点:可比 性可加性明确性稳定性21符号检验:是以正负符号作为资料的一种非参数检验程序他是一种简单的非参数检验方法适用于检验两个配对样本分布 的差异,与参数检验中配对样本差异显著性t检验相对性22事物之间的相互关系:因果关系,共变关系,相关关系r取值范围-1到123根据数据反映的测量水平将数据分类称名数据、顺序数据、等距数据、比率数据是否具有连续性离散数据、连续性数据 24算数平均数

4、的使用原则:同质性原则,平均数与个体数值相结合的原则,平均数与标准差、方差相结合的原则。25良好估计量的标准1无偏性2有效性3 一致性4充分性26皮尔逊平均数、中数和众数三者间的关系:一1、在正偏态分布中,MMdMo 2、负MMdMdMo27点二列相关:多用于评价由是非类测验题目组成的测验的内部一致性等问题。2t列相关适用条件:两列数据均属于正太分布,其中一列变量为等距或等比的测量数据,另一列变量为人为划分的二分 变量。(二列相关系数的取值在-1.001.00之间。绝对值越接近1.00,其相关程度越高。)29肯德尔W系数:适用于两列以上的等级变量;使用情况:A、原始数据资料的获得一半采用等级评

5、定法,让K个被试对 N件事物或N种作品进行等级评定,每个评价者都能对N件事物(或作品)的好坏、优劣、喜好、大小、高低登排出一个 等级顺序。因此,最小等级序数为1,最大等级数据为N,这样K个评价者便可得到K列从1至N的等级变量资料;B、一 个评价者先后K次评价N件事物或N件作品,也是采用等级评定法,这样也可得到K列从1至N的等级变量资料。30肯德尔U系数适用:评价者对偶比较的方法,即将N件事物两两配对,可配成.对,然后对每一对中两事物进行比较, 择优选择,优者记1,非优者记0,最后整理所有评价者的评价结果。31方差分析的基本假定:1、总体正态分布2、变异的相互独立性3、各试验处理内的方差要一致。

6、32、XM检验的假设:1、分类相互排斥,互不包容;2、观测值相互独立;3、期望次数的大小33分布特点1是一个正偏态分布2值都是正值3是连续分布34秩和检验法:适用资料:秩和检验法与参数检验中独立样本的t检验想对应。由于t检验中要求“总体正态”,当这一前 提不成立时就不能使用t检验,此时可以用秩和检验代替t检验。当两个独立样本都为顺序变量时,也需要用秩和法来进行 差异检验。计算过程:A、两个样本容量均小于10时(n1=10,n2=10) 1、将两个样本数据混合由小到大作等级排列(最 小的为1等);2、设n1n2,将容量较小的样本(n1)中各数据的等级相加,以T表示;3、把T值与秩和检验表中的临界

7、 值比较,若T=T2,则表明两样本差异有统计学意义;若T1T10, n210)一般认为当两个样本容量都大于10时,秩和T的分布接近镇泰分布,其平均数及标准 差如下:35中数检验法的计算过程1将两个样本数据混合从小到大排列2求混合排列的中数3分别找出每一样本中大于混合中数及 小于混合中数的数据个数,列成四格表4对四格表进行XQ检验。若XQ方检验结果显著,则说明两样本的集中趋势(中 数)差异显著36线性回归的基本假设1线性关系假设2正态性假设3独立性假设4误差等分散性假设37I型错误 虚无假设Ho本来是正确的,但拒绝了 Ho,这类错误称弃真错误II型错误 虚无假设Ho本来不正确但却接受了 Ho,这类错误称取伪错误38t分布的特点:1、平均值为0; 2、以平均值0左右对称分布,左侧t为负值,右侧t为正值;3、变量 取在负无穷到正无穷之间;4、当样本容量趋于无穷大是,t分布为正太分布,方差为1;当n-130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;当n-130时,t分布与正太分布相差较 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。

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