《张厚粲心理统计所有名词解释》由会员分享，可在线阅读，更多相关《张厚粲心理统计所有名词解释（2页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、标准正态分布：P162标准正态分布又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分 布，记为N （0, 1）F分布：P189基于正态分布建立起来的，：设X、Y为两个独立的随机变量，X服从自由度 为 m 的卡方分布， Y 服从自由度为 n 的卡方分布，这 2 个独立的卡方分布被各自的自由度 除以后的比率这一统计量的分布即F= （x/m） /（y/n）服从自由度为（m,n）的F-分布，上式F 服从第一自由度为m,第二自由度为n的F分布。品质相关：用于表示R*C （行*列）表的两个变量之间的关联程度。包括：四分相关、fai 相关、列联表相关。相对位置量数：是通过描述一个数据在其总体中所处位置的情况来
2、反映其差异程度。 集中量数：主要用来描述一组数据的集中趋势。四分位数：把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的得分就是四分位 数。百分位数：将一组数据从大到小排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据 的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为：一组 n 个观测值按数值大小排列如，处于 p%位置的值称第p百分位数。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。Z=（X-p） Io其中X-p为离均差Q表示标准差假设检验：假设检验有Z检验、T检验、配对检验、比例检验、秩和检验、卡方检验等假设 检验是数理统计学中根据一定假
3、设条件由样本推断总体的一种方法。两类错误：当检验结果为拒绝无效假设时，应注意有发生I类错误的可能性，即错误地拒绝 了本身成立的H0,发生这种错误的可能性预先是知道的，即检验水准那么大；当检验结果 为不拒绝无效假设时，应注意有发生 II 类错误的可能性，即仍有可能错误地接受了本身就 不成立的H0,发生这种错误的可能性预先是不知道的，但与样本含量和I类错误的大小有 关系。统计量：样本的特征值。虚无假设： （想要拒绝之假设）按事实推论相反方向所陈述的假设,其叙述变项间没有差异,没 有影响,没有关系,但若经统计考验方法证实推翻虚无假设,则可获得与事实相符的结论。实际 上什么也没有发生，我们所预计的改变
4、、差异、处理效果都不存在观察到的差异只是随机误 差在起作用，用 H0 表示。X2检验：又称百分比检验，x2检验可以分为成组比较（不配对资料）和个别比较（配对， 或同一对象两种处理的比较）两类。主效应： 一个因素的水平之间的平均数差异，称为该因素的主效应。 简单效应：简单效应就是指一个因素在另一个因素不同水平上的效应。显著性水平：通常以a表示，是一个临界概率值。它表示在统计假设检验”中，用样本资料 推断总体时，犯拒绝“假设”错误的可能性大小。a越小，犯拒绝“假设”的错误可能性越小。 交互作用：一个实验中有两个或两个以上的自变量，当一个自变量的效果在另一个自变量的 每一个水平上不一样时，我们就说存
5、在着自变量的交互作用。组间变异：SS组间=离均平方和/组间自由度 组间设计：又称为被试间设计或独立组设计，就是把数目相同的被试分配到自变量的不同水 平或不同的自变量上。随机区组设计; 完全随机区组设计，将试验地按肥力程度划分为等于重复次数的区组，一区 组安排一重复，区组内各处理都独立的随机排列。描述统计：描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布 状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。推论统计：当样本总体的样本容量达到特定值时候，则样本总体分布的形状为Z分布(样 本容量三十以上)、T分布(样本容量为三十到八)或P分布(样本容量为十以下)的。这 时，我
6、们从样本总体中随机抽出一个样本，这个样本落在这个样本总体的中心区域的可能性 较大，落在边缘区域可能性较小，出了某一区域的可能性很小。单侧检验：当统计量u的观测值的绝对值大于临界值时，则拒绝原假设日。，这时u的 观测值落在区间 一气或盯内，称这样的区间为关于原假设日。拒绝域而把 拒绝域只位于一侧的假设检验称为单侧假设检验。双侧检验：当统计量u的观测值的绝对值大于临界值号时，则拒绝原假设日。，这时u的 观测值落在区间f 唧或 W 内，称这样的区间为关于原假设拒绝域，由于这里的拒绝域分别位于两侧，因此称这类假设检验为双侧假设检验。o参数：总体的那些特性，描述一个总体情况的统计指标。统计检验力： P2
7、27 参数估计：根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法，分为点估计和 区间估计两部分。统计误差： 21抽样分布：统计量的分布称为抽样分布二项分布：重复n次的伯努力试验，P(=K)=Cn(k)P(k)q(-k)区间估计：通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区 间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。无偏估计：无偏估计是参数的样本估计值的期望值等于参数的真实值 标准误：标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近， 样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。符号检验 通过两个相关样本的每对数据之差的符号进行检验，从而比较两个样本的显著性。 符号等级检验： P349秩和检验：从两个非正态总体中所得到的两个样本之间的比较，其零假设为两个样本从同一 总体中抽取的方差分析：根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分，比较它们之间的大小并用 F 检 验进行显著性检验的方法等级方差分析： 351 非参数检验：在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推 断的方法。
