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心理统计学知识点完整版资料整理.doc

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资源描述

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。6 组限: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

2、:指在次数分布中出现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1

3、7 二项分布:试验仅有两种不同性质结果的概率分布。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

4、、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:1、在正偏态分布中,MMdMo 2、负MMdMo27 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。28 二列相关适用条件: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。

5、 )29 肯德尔 W 系数:适用于两列以上的等级变量;使用情况:、原始数据资料的获得一半采用等级评定法,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,这样个评价者便可得到列从至的等级变量资料;B、一个评价者先后次评价件事物或件作品,也是采用等级评定法,这样也可得到列从至的等级变量资料。30 肯德尔系数适用: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

6、。 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。32、X2 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=T2,则表明两样本差异有统计学意义;若 T

7、110,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 X2 检验。若 X2 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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