莫雷《心理学研究方法》章节题库(变量数据获得的测评方法)【圣才出品】

莫雷《心理学研究方法》章节题库(变量数据获得的测评方法)【圣才出品】
莫雷《心理学研究方法》章节题库(变量数据获得的测评方法)【圣才出品】

第11章变量数据获得的测评方法

一、单项选择题

1.测验的客观性不包括()的客观性。

A.测验的刺激

B.对反应的量化

C.绝对的标准

D.对结果的推论

【答案】C

【解析】测量的客观性实际上是测量的标准化问题。首先,测量的题目或作业、施测说明、施测者的言语态度及施测时的物理环境等均要经过标准化,即测验的刺激的客观性;其次,评分、记分原则和手续也要经过标准化,即对反应的量化客观;最后,分数的转换和解释也要经过标准化,即对结果的推论要量化。

2.当被试人数较多,测验时间和经费又有限时,最好选用()测验。

A.个别

B.团体

C.速度

D.投射

【答案】B

【解析】团体测验指在同一时间内由一位主试对多数人施测。由于能在一段时间内由一

位主试同时测量许多人,因此可以节省人力、物力和时间,主试也不必经过严格的专门训练。团体测验的记分和评分较个别测验更为严格和客观。一般每题都有标准答案。另外,因为标准化样组规模相当大,故团体测验更易建立常模。

3.评价项目的主要指标是()。

A.信度

B.效度

C.区分度

D.难度和区分度

【答案】D

【解析】信度和效度是对测验总体的评价,每一个项目检验的主要指标是难度和区分度。

4.()是由具有某种共同特征的人所组成的一个群体或者是该群体的一个样本。

A.团体

B.常模团体

C.受测人群

D.样本

【答案】B

【解析】常模团体是由具有某些共同特征的人所组成的一个群体,或者是该群体的一个样本,是心理测量中作为参照标准的被试团体。

5.采用一种专门的测量工具,在较短的时间内,对被试的某些或某一方面的心理品质

作出测定、鉴别和分析的方法,在心理学研究方法中属于()。

A.观察法

B.实验法

C.测验法

D.调查法

【答案】C

【解析】测验法是指用预先经过标准化的问题(量表)来测量某种心理品质的方法。

二、多项选择题

1.在编制测验前,首先要明确测量的对象,也就是该测验编成后要用于哪些团体。只有对受测者的()等心中有数,编制测验时才能有的放矢。

A.年龄

B.受教育程度

C.社会经济水平

D.阅读水平

【答案】ABCD

【解析】明确测量对象,也就是明确测量哪些个人或团体。通常以年龄、性别、职业、受教育程度、经济状况、民族、文化背景等指标来区分测量对象。

2.心理测验命题在内容方面的主要要求是()。

A.内容符合测验的目的

B.避免贪多而乱出题

C.内容取样要有代表性

D.题目间内容相互独立

【答案】ABCD

【解析】题目编制的一般原则中,内容方面要求:①题目的内容符合测验目的,避免贪多而乱出题目;②内容取样有代表性;③题目间内容相互独立、互不牵连。

3.心理测验命题在文字方面的主要要求是()。

A.使用准确的当代语言

B.语句简明扼要

C.排除与答案无关的因素

D.最好是一句话说明一个概念

【答案】ABCD

【解析】编写题目文字方面的要求为使用准确的当代语言;语句要简明扼要,即排除与答案无关的因素,又不要遗漏答题所依据的必要条件。最好一句话说明一个概念,尽量少用双重否定句。

4.测题常见的排列方式有()。

A.并列直进式

B.公共汽车式

C.混合螺旋式

D.专列式

【答案】AC

【解析】常见的试题排列方式:①并列直进式。整个测验按试题材料的性质归为若干分测验,在同一分测验中的试题依其难度由易到难排列。②混合螺旋式。先将各类试题依难度分成若干不同层次,再将不同性质的试题加以组合,作交叉式排列,难度渐次上升。

5.选择题要编好题干,也要编好选项。必须注意()。

A.题干问题明确,避免与选项用词一致

B.选项简明扼要,长度相等

C.每题只给一个正确答案

D.选项最好用同一形式

【答案】ABCD

【解析】为保证测题的质量,测验编制者应注意:①题干的陈述要简单明确;②题干普遍采用四个或五个答案;③题干答案的数目要一致;④只有一个答案是对的;⑤题干答案务必长度大致相等;⑥每题所配列的答案以简短为宜;⑦少用“以上皆非”和“以下皆是”的答案;⑧各题之间不能提供正确或错误的线索;⑨对的答案和错的答案要随机排列。

6.编制是非题应注意()。

A.内容以有意义的概念、事实或基本原则为基础

B.每道题只能包含一个概念

C.尽量避免否定的叙述,尤其是双重否定

D.“是”“非”题的数目应基本相等,随机排列

【答案】ABCD

【解析】为保证测题的质量,测验编制者应注意:①题干的陈述要简单明确②题干普遍采用四个或五个答案;③题干答案的数目要一致;④只有一个答案是对的;⑤题干答案务必长度大致相等;⑥每题所配列的答案以简短为宜;⑦避免双重否定的叙述;⑧各题之间不能提供正确或错误的线索;⑨对的答案和错的答案要随机排列。此外,在是非题或选择题的编排中中必须避免将选择相同选项的测题安排在一起(如都选“是”或“A”),以免引起被试的定势反应。

7.编制操作测验的原则有()。

A.明确所要测量的目标,并将其操作化

B.尽量选择真实性程度较高的项目

C.指导语要简明扼要

D.确定评分标准

【答案】ABCD

【解析】操作测验的编制原则主要有:①明确操作目标;②选择真实性高的项目;③知道语简明扼要;④评分标准客观;⑤解释分数客观标准。

8.要使测验具备较高的信度和效度,需要对测验进行标准化,主要包括()。

A.测验内容的标准化

B.施测过程的标准化

C.测验评分的标准化

D.解释测验分数的标准化

【答案】ABCD

《数值计算方法》试题集及答案

《数值计算方法》复习试题 一、填空题: 1、????? ?????----=410141014A ,则A 的LU 分解为 A ??? ?????????=? ?????????? ?。 答案: ?? ????????--??????????--=1556141501 4115401411A 2、已知3.1)3(,2.1)2(,0.1)1(===f f f ,则用辛普生(辛卜生)公式计算求得 ?≈3 1 _________ )(dx x f ,用三点式求得≈')1(f 。 答案:, 3、1)3(,2)2(,1)1(==-=f f f ,则过这三点的二次插值多项式中2 x 的系数为 , 拉格朗日插值多项式为 。 答案:-1, )2)(1(21 )3)(1(2)3)(2(21)(2--------= x x x x x x x L 4、近似值*0.231x =关于真值229.0=x 有( 2 )位有效数字; 5、设)(x f 可微,求方程)(x f x =的牛顿迭代格式是( ); ( 答案 )(1)(1n n n n n x f x f x x x '--- =+ 6、对1)(3 ++=x x x f ,差商=]3,2,1,0[f ( 1 ),=]4,3,2,1,0[f ( 0 ); 7、计算方法主要研究( 截断 )误差和( 舍入 )误差; 8、用二分法求非线性方程 f (x )=0在区间(a ,b )内的根时,二分n 次后的误差限为 ( 1 2+-n a b ); 9、求解一阶常微分方程初值问题y '= f (x ,y ),y (x 0)=y 0的改进的欧拉公式为

( )] ,(),([2111+++++=n n n n n n y x f y x f h y y ); 10、已知f (1)=2,f (2)=3,f (4)=,则二次Newton 插值多项式中x 2系数为( ); 11、 两点式高斯型求积公式?1 d )(x x f ≈( ?++-≈1 )] 321 3()3213([21d )(f f x x f ),代数精 度为( 5 ); 12、 解线性方程组A x =b 的高斯顺序消元法满足的充要条件为(A 的各阶顺序主子式均 不为零)。 13、 为了使计算 32)1(6 )1(41310-- -+-+ =x x x y 的乘除法次数尽量地少,应将该表 达式改写为 11 ,))64(3(10-= -++=x t t t t y ,为了减少舍入误差,应将表达式 19992001-改写为 199920012 + 。 14、 用二分法求方程01)(3 =-+=x x x f 在区间[0,1]内的根,进行一步后根的所在区间 为 ,1 ,进行两步后根的所在区间为 , 。 15、 、 16、 计算积分?1 5 .0d x x ,取4位有效数字。用梯形公式计算求得的近似值为 ,用辛卜 生公式计算求得的近似值为 ,梯形公式的代数精度为 1 ,辛卜生公式的代数精度为 3 。 17、 求解方程组?? ?=+=+042.01532121x x x x 的高斯—塞德尔迭代格式为 ?????-=-=+++20/3/)51()1(1)1(2)(2)1(1 k k k k x x x x ,该迭 代格式的迭代矩阵的谱半径)(M ρ= 121 。 18、 设46)2(,16)1(,0)0(===f f f ,则=)(1x l )2()(1--=x x x l ,)(x f 的二次牛顿 插值多项式为 )1(716)(2-+=x x x x N 。 19、 求积公式 ?∑=≈b a k n k k x f A x x f )(d )(0 的代数精度以( 高斯型 )求积公式为最高,具 有( 12+n )次代数精度。

FFT变换,获得采样数据基本信息

%FFT变换,获得采样数据基本信息,时域图,频域图 %这里的向量都用行向量,假设被测变量是速度,单位为m/s clear; close all; load data.txt %通过仪器测量的原始数据,存储为data.txt中,附件中有一个模版(该信号极不规则) A=data; %将测量数据赋给A,此时A为N×2的数组 x=A(:,1); %将A中的第一列赋值给x,形成时间序列 x=x'; %将列向量变成行向量 y=A(:,2); %将A中的第二列赋值给y,形成被测量序列 y=y'; %将列向量变成行向量 %显示数据基本信息 fprintf('\n数据基本信息:\n') fprintf(' 采样点数 = %7.0f \n',length(x)) %输出采样数据个数 fprintf(' 采样时间 = %7.3f s\n',max(x)-min(x)) %输出采样耗时 fprintf(' 采样频率 = %7.1f Hz\n',length(x)/(max(x)-min(x))) %输出采样频率 fprintf(' 最小速度 = %7.3f m/s\n',min(y)) %输出本次采样被测量最小值 fprintf(' 平均速度 = %7.3f m/s\n',mean(y)) %输出本次采样被测量平均值 fprintf(' 速度中值 = %7.3f m/s\n',median(y)) %输出本次采样被测量中值 fprintf(' 最大速度 = %7.3f m/s\n',max(y)) %输出本次采样被测量最大值 fprintf(' 标准方差 = %7.3f \n',std(y)) %输出本次采样数据标准差 fprintf(' 协方差 = %7.3f \n',cov(y)) %输出本次采样数据协方差 fprintf(' 自相关系数 = %7.3f \n\n',corrcoef(y)) %输出本次采样数据自相关系数 %显示原始数据曲线图(时域) subplot(2,1,1); plot(x,y) %显示原始数据曲线图 axis([min(x) max(x) 1.1*floor(min(y)) 1.1*ceil(max(y))]) %优化坐标,

数值计算方法试题及答案

【 数值计算方法试题一 一、 填空题(每空1分,共17分) 1、如果用二分法求方程043=-+x x 在区间]2,1[内的根精确到三位小数,需对分( )次。 2、迭代格式)2(2 1-+=+k k k x x x α局部收敛的充分条件是α取值在( )。 3、已知?????≤≤+-+-+-≤≤=31)1()1()1(211 0)(2 33x c x b x a x x x x S 是三次样条函数, 则 a =( ), b =( ), c =( )。 4、)(,),(),(10x l x l x l n 是以整数点n x x x ,,,10 为节点的Lagrange 插值基函数,则 ∑== n k k x l 0)(( ), ∑== n k k j k x l x 0 )(( ),当2≥n 时 = ++∑=)()3(20 4x l x x k k n k k ( )。 ; 5、设1326)(2 47+++=x x x x f 和节点,,2,1,0,2/ ==k k x k 则=],,,[10n x x x f 和=?07 f 。 6、5个节点的牛顿-柯特斯求积公式的代数精度为 ,5个节点的求积公式最高代数精度为 。 7、{}∞ =0)(k k x ?是区间]1,0[上权函数x x =)(ρ的最高项系数为1的正交多项式族,其中1)(0=x ?,则?= 1 4)(dx x x ? 。 8、给定方程组?? ?=+-=-2211 21b x ax b ax x ,a 为实数,当a 满足 ,且20<<ω时,SOR 迭代法收敛。 9、解初值问题 00 (,)()y f x y y x y '=?? =?的改进欧拉法 ??? ??++=+=++++)],(),([2),(] 0[111] 0[1n n n n n n n n n n y x f y x f h y y y x hf y y 是 阶方法。

科研常用的实验数据分析与处理方法

科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言,对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是,常见的数据分析方法有哪些呢?常用的数据分析方法有:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y 分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1,X2,…,Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一

数值计算方法试题

数值计算方法试题 重庆邮电大学数理学院 一、填空题(每空2分,共20分) 1、用列主元消去法解线性方程组 1、解非线性方程f(x)=0的牛顿迭代法具有 ,,,,,,,收 敛 2、迭代过程(k=1,2,…)收敛的充要条件是 2、已知y=f(x)的数据如下 ,,, x 0 2 3 3、已知数 e=2.718281828...,取近似值 x=2.7182,那麽x具有的有 f(x) 1 3 2 效数字是,,, 4、高斯--塞尔德迭代法解线性方程组求二次插值多项式及f(2.5) 3、用牛顿法导出计算的公式,并计算,要求迭代误差不超过 。 4、欧拉预报--校正公式求解初值问题的迭代格式中求 ,,,,,,,,,,,,, ,

5、通过四个互异节点的插值多项式p(x),只要满足,,,,,,取步长k=0.1,计算 y(0.1),y(0.2)的近似值,小数点后保留5位. ,,则p(x)是不超过二次的多项式 三、证明题 (20分每题 10分 ) 6、对于n+1个节点的插值求积公式 1、明定 积分近似计算的抛物线公式 具有三次代数精度至少具有,,,次代 数精度. 7、插值型求积公式的求积 2、若,证明用梯形公式计算积分所 系数之和,,, 得结果比准确值大,并说明这个结论的几何意义。 参考答案: T8、 ,为使A可分解为A=LL, 其中L一、填空题 1、局部平方收敛 2、< 1 3、 4 为对角线元素为正的下三角形,a的取值范围, 4、

5、三阶均差为0 6、n 7、b-a 9、若则矩阵A的谱半径(A)= ,,, 8、 9、 1 10、二阶方法 10、解常微分方程初值问题的梯形二、计算题 格式 1、是,,,阶方法 二、计算题(每小题15分,共60分) 修德博学求实创新 李华荣 1 重庆邮电大学数理学院 2、 右边: 3、 ?1.25992 (精确到 ,即保留小数点后5位) 故具有三次代数精度 4、y(0.2)?0.01903 A卷三、证明题

16种常用的大数据分析报告方法汇总情况

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;

C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

数值计算方法试题一

数值计算方法试题一

数值计算方法试题一 一、 填空题(每空1分,共17分) 1、如果用二分法求方程043 =-+x x 在区间]2,1[内的根精确到三位小数,需对分( )次。 2、迭代格式)2(2 1 -+=+k k k x x x α局部收敛的充分条件是α取值在( )。 3、已知?????≤≤+-+-+-≤≤=31)1()1()1(2 110)(2 33x c x b x a x x x x S 是三次样条函数,则 a =( ),b =( ),c =( )。 4、)(,),(),(1 x l x l x l n 是以整数点n x x x ,,,10 为节点的Lagrange 插值基函数,则 ∑== n k k x l 0)(( ), ∑== n k k j k x l x 0 )(( ),当 2 ≥n 时 = ++∑=)()3(20 4 x l x x k k n k k ( )。 5、设1326)(2 4 7 +++=x x x x f 和节点,,2,1,0,2/ ==k k x k 则=],,,[1 n x x x f 和=?0 7 f 。 6、5个节点的牛顿-柯特斯求积公式的代数精度为 ,5个节点的求积公式最高代数精度为 。 7、{}∞ =0 )(k k x ?是区间]1,0[上权函数x x =)(ρ的最高项系数为1的正交多项式族,其中1)(0 =x ?,则 ?= 1 4 )(dx x x ? 。 8、给定方程组?? ?=+-=-2 21121b x ax b ax x ,a 为实数,当a 满足 ,且20<<ω时,SOR 迭代法收敛。

9、解初值问题 00 (,)()y f x y y x y '=?? =?的改进欧拉法 ?? ? ??++=+=++++)],(),([2),(] 0[111] 0[1n n n n n n n n n n y x f y x f h y y y x hf y y 是 阶方法。 10、设?? ?? ? ?????=11001a a a a A ,当∈a ( )时,必有分解式T LL A =,其中L 为下三角阵,当其对角线元素)3,2,1(=i l ii 满足( )条件时,这种分解是唯一的。 二、 选择题(每题2分) 1、解方程组b Ax =的简单迭代格式g Bx x k k +=+) () 1(收敛的充要条件是( )。 (1)1)(A ρ, (4) 1)(>B ρ 2、在牛顿-柯特斯求积公式: ?∑=-≈b a n i i n i x f C a b dx x f 0 )() ()()(中,当系数) (n i C 是负值时,公式的稳定性不能保证,所以实际应用中,当( )时的牛顿-柯特斯求积公式不使用。 (1)8≥n , (2)7≥n , (3)10≥n , (4)6≥n , x 0 0.5 1 1.5 2 2.5

数据分析经典语录汇总

数据分析经典语录汇总 【数据分析三字经】①学习:先了解,后深入;先记录,后记忆;先理论,后实践;先模仿,后创新;②方法:先思路,后方法;先框架,后细化;先方法,后工具;先思考,后动手; ③分析:先业务,后数据;先假设,后验证;先总体,后局部;先总结,后建议; 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识,其次是分析思路清晰,再次才是方法与工具,切勿为了方法而方法,为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一,熟悉业务,不熟业务,分析的结果将脱离实际,业无从指导;第二,多思考,只有经常发问为什么是这样的?为什么不是那样的?只有这样才有突破点;第三,多动手,不动手,靠脑袋想是不够的,不要怕错,大不了错了重来。 数据分析不仅是个工具,而且是门艺术,优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理,懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活,所以数据分析师也是个艺术家。 【数据分析流程】首先明确分析目的,然后搭建分析体系,确定各个分析内容,进行数据搜集、数据处理、数据分析、数据展现逐步完成,最后检验是否达到分析目的! 【数据挖掘流程】①业务理解:清晰定义业务问题;②数据理解:有什么数据,数据质量心中有数;③数据准备:数据抽样、转换、缺失值处理等;③建模:选择和应用不同的模型技术,调整模型参数;④评估:对前面步骤进行评估;⑤部署:把数据挖掘成果送到相应人手中,并进行日常监测和维护、更新。 【以终为始的分析原则】我做这个数据分析的目的是什么?然后,再根据这个目标倒推应该从哪几个角度、指标进行分析。

【数据分析5步走】1、锁定分析目标,梳理思路,叫纸上谈兵;2、把杂乱的数据整理出图表报表,用数据探业务,叫自问数答;3、锁定核心抓重点,设定最终算法,叫挟天子以令诸侯;4、梳理重点发现,准备剧本开拍,接受PK,叫才辨无双;5、效果梳理,总结经验,叫内视反听。 【数据分析框架的重要性】问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化,然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们:1、以完整的逻辑形式结构化问题;2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系;3、理顺思路、系统描述情形/业务;4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。 数据分析如果一开始数据分析方向就错了,所有努力都是徒劳,后果不堪设想。亲们,数据分析前先明确目的,再根据分析目的确定分析框架与内容,以及所采用的数据分析方法。【常用数据分析方法】:趋势分析:查看一段时间某一数据或者某一组的变动趋势,得出某一个业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息;对比分析:自己和自己比,找趋势、规律;自己和别人比,找差异、问题。结构分析:拆字诀,子类目、属性值、新老会员、各个运营节点,都可拆。 【数据分析注意点】1、要注意每种统计分析方法的适用范围;2、使用不同的数据分析方法对同一问题进行解释,来互相验证结论的真伪,多次尝试;3、结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述;4、需要耐心和细致,不能出现任何疏漏,别一个老鼠害一锅汤;5、高级数据分析不一定是最好的,简单有效才是最好的。 【如何用数据看透问题】1、确定指标,看数值;2、问题还不够明确?将指标层层分解;3、只看数值还不能确定问题?多周期看趋势;4、问题初步明确了,找不到原因或者发力点?将统计对象分类,拆解为不同角度来观察;5、参考行业对比数据,如果有的话...而每一步具体怎么走,全靠业务理解!

数值计算方法试题集和答案

《计算方法》期中复习试题 一、填空题: 1、已知3.1)3(,2.1)2(,0.1)1(===f f f ,则用辛普生(辛卜生)公式计算求得 ?≈3 1 _________ )(dx x f ,用三点式求得≈')1(f 。 答案:, 2、1)3(,2)2(,1)1(==-=f f f ,则过这三点的二次插值多项式中2 x 的系数为 , 拉格朗日插值多项式为 。 答案:-1, )2)(1(21 )3)(1(2)3)(2(21)(2--------= x x x x x x x L 3、近似值*0.231x =关于真值229.0=x 有( 2 )位有效数字; 4、设)(x f 可微,求方程)(x f x =的牛顿迭代格式是( ); 答案 )(1)(1n n n n n x f x f x x x '--- =+ 5、对1)(3 ++=x x x f ,差商=]3,2,1,0[f ( 1 ),=]4,3,2,1,0[f ( 0 ); 6、计算方法主要研究( 截断 )误差和( 舍入 )误差; 7、用二分法求非线性方程f (x )=0在区间(a ,b )内的根时,二分n 次后的误差限为 ( 1 2+-n a b ); 8、已知f (1)=2,f (2)=3,f (4)=,则二次Newton 插值多项式中x 2系数为( ); 11、 两点式高斯型求积公式?1 d )(x x f ≈( ?++-≈1 )] 321 3()3213([21d )(f f x x f ),代数精 度为( 5 ); 12、 为了使计算 32)1(6 )1(41310-- -+-+ =x x x y 的乘除法次数尽量地少,应将该表 达式改写为 11 ,))64(3(10-= -++=x t t t t y ,为了减少舍入误差,应将表达式 19992001-改写为 199920012 + 。

数据处理的基本方法

第六节数据处理的基本方法 前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念,测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算。然而,我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理,从中揭示出有关物理量的关系,或找出事物的内在规律性,或验证某种理论的正确性,或为以后的实验准备依据。因而,需要对所获得的数据进行正确的处理,数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程。包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法。常用的数据处理方法有:列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等,下面分别予以简单讨论。 一、列表法 列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种:一是记录实验数据,二是能显示出物理量间的对应关系。其优点是,能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理,使之既有条不紊,又简明醒目;既有助于表现物理量之间的关系,又便于及时地检查和发现实验数据是否合理,减少或避免测量错误;同时,也为作图法等处理数据奠定了基础。 用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯,要设计出一个栏目清楚、行列分明的表格,也需要在实验中不断训练,逐步掌握、熟练,并形成习惯。

一般来讲,在用列表法处理数据时,应遵从如下原则: (1)栏目条理清楚,简单明了,便于显示有关物理量的关系。 (2)在栏目中,应给出有关物理量的符号,并标明单位(一般不重复写在每个数据的后面)。 (3)填入表中的数字应是有效数字。 (4)必要时需要加以注释说明。 例如,用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下。 用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表 = ?mm ± .0 004

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西,或能对大家有所帮助。当然,它不是ABC的教程,也不是细致的数据分析方法介绍,它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂,我也不是学统计、数学出身的,故本文没有主线,只有碎片,且文中内容仅为个人观点,许多论断没有数学证明,望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言,所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算(包括逻辑计算);在后期呈现美观的图表时,它的制图制表功能更是无可取代的利器;但需要说明的是,EXCEL毕竟只是办公软件,它的作用大多局限在对数据本身进行的操作,而非复杂的统计和计量分析,而且,当样本量达到“万”以上级别时,EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先,它是专业的统计软件,对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如;其次,它是统计软件而非专业的计量软件,因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验(T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验)、多元统计分析(因子、聚类、判别、偏相关等)和一些常用的计量分析(初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现),对于复杂的、前沿的计量分析无能为力;第三,SPSS主要用于分析截面数据,在时序和面板数据处理方面功能了了;最后,SPSS兼容菜单化和编程化操作,是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作,后者兼容菜单化和编程化操作;虽然两款软件都能做简单的描述统计,但是较之 SPSS差了许多;STATA与EVIEWS都是计量软件,高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现;STATA的扩展性较好,我们可以上网找自己需要的命令文件(.ado文件),不断扩展其应用,但EVIEWS 就只能等着软件升级了;另外,对于时序数据的处理,EVIEWS较强。 综上,各款软件有自己的强项和弱项,用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据,SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本;EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作,而STATA、EVIEWS在这方面较差;制图制表用EXCEL;对截面数据进行统计分析用SPSS,简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现,高级的计量分析用 STATA、EVIEWS,时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量,我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据,你怎么知道哪个变量是因(自变量),哪个变量是果(因变量)? 早期,人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论,比如恒常会合、时间顺序。但是,人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系,也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说,如果在有A的情形下出现B,没有A的情形下就没有B,那么A很可能是B的原因,但也可能是其他未能预料到的因素在起作用,所以,在进行因果判断时应对大量的事例进行比较,以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案:统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析,比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标(因变量)上的差异。需要强调的是,利用截面数据进行统计分析,不论是进行均值比较、频数分析,还是方差分析、相关分析,其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的,利用截面数据进行计量回归,所能得到的最多也只是变量间的数量关系;计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量,完全出于分析者根据其他考虑进行的预设,与计量分析结果没有关系。总之,回归并不意味着因果关系的成立,因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强,但如果研究者掌握了时间序列数据,因果判断仍有可为,其

莫雷《心理学研究方法》笔记和习题详解-变量数据的获得方法概述【圣才出品】

第10章变量数据的获得方法概述 10.1复习笔记 一、变量数据获得方法的类型 在心理学研究中,获得变量数据的方法总体上可以概括为三种类型: (一)测评法 1.概念 测评法即通过测评技术来获得变量数据的方法。 2.分类 传统上,一般把测评法分为测验法、问卷法和评价法。 (二)实验心理范式 1.概念 实验心理学范式是指由某项研究首先创立、被后人广泛应用的、在实验中对各种心理特质或行为进行测定的经典实验任务或技术。 2.分类 实验心理范式可以分为传统的实验心理范式与认知实验心理范式: (1)认知实验心理范式主要指建立在现代信息加工观点之上的实验技术范式。其主要特点是借助于复杂的实验设计、通过反应时和正确率等较简单的指标,实现对人类大脑内部认知机制的研究。 (2)传统的实验心理范式主要指自冯特(1879)建立第一个心理学实验室以来,除信息加工心理学之外在各心理学领域出现的实验心理研究技术。 (三)认知神经科学范式

1.概念 认知神经科学范式指当代认知神经科学领域常用的各种研究技术。 2.分类 这种技术范式主要可分成脑成像技术和脑损伤技术两大类: (1)脑成像技术是通过精密的仪器对自变量引发的大脑神经活动进行实时测量的技术,主要包括正电子发射断层扫描技术、功能性核磁共振技术、事件相关电位技术、光学成像技术、脑磁图技术和单细胞记录技术等。 (2)脑损伤技术又包括创伤性的脑损伤和虚拟脑损伤两种技术: ①创伤性的脑损伤技术主要指针对由于意外突发事件或脑疾病导致大脑某些部位受损伤的病人的研究; ②虚拟脑损伤技术特指采用透颅骨磁刺激仪技术进行的脑机制研究。 二、心理变量的测评指标 (一)心理变量的常用指标 1.行为指标 行为指标以被试的外在行为特征作为测评对象,具体包括行为发生的频率、强度、持续时间、潜伏期、正确率等。 (1)频率 测定方法就是在某一特定的时间内记录特定行为发生的次数。 (2)潜伏期 潜伏期指被试从接受刺激到对刺激做出反应所消耗的时间。潜伏期通常与反应时同义,主要用于认知过程的研究中,常作为推断认知加工阶段的依据,如简单反应时,选择反应时

oltp数据分析方法

数据仓库与OLAP实践 清华大学出版社

第3章多维数据分析基础与方法 v3.1 多维数据分析基础 v3.2 多维数据分析方法 v3.3 维度表与事实表的连接v3.4 多维数据的存储方式 v3.5 小结

3.1 多维数据分析基础 v多维数据分析是以数据库或数据仓库为基础的,其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,但两者面对的用户不同,数据的特点与处理也不同。 v多维数据分析与OLTP是两类不同的应用,OLTP面对的是操作人员和低层管理人员,多维数据分析面对的是决策人员和高层管理人员。 v OLTP是对基本数据的查询和增删改操作,它以数据库为基础,而多维数据分析更适合以数据仓库为基础的数据分析处理。

1. 多维数据集(Cube) v多维数据集由于其多维的特性通常被形象地称作立方体(Cube), v多维数据集是一个数据集合,通常从数据仓库的子集构造,并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。 v SQL Server 2000中一个多维数据集最多可包含128个维度和1024个度量值。

2. 度量值(Measure) v度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。v例如,销售量、库存量、银行贷款金额等。 v度量值所在的表称为事实数据表,事实数据表中存放的事实数据通常包含大量的数据行。 v事实数据表的主要特点是包含数值数据(事实),而这些数值数据可以统计汇总以提供有关单位运 作历史的信息。 v度量值是所分析的多维数据集的核心,它是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数值数据。

3. 维度(Dimension) v维度(也简称为维)是人们观察数据的角度。v例如,企业常常关心产品销售数据随时间的变化情况,这是从时间的角度来观察产品的销售,因此时间就是一个维(时间维)。 v例如,银行会给不同经济性质的企业贷款,比如国有、集体等,若通过企业性质的角度来分析贷款数据,那么经济性质也就成为了一个维度。 v包含维度信息的表是维度表,维度表包含描述事实数据表中的事实记录的特性。

数值分析试题及答案

数值分析试题 一、 填空题(2 0×2′) 1. ?? ????-=? ?????-=32,1223X A 设x =是精确值x *=的近似值,则x 有 2 位有效数字。 2. 若f (x )=x 7-x 3+1,则f [20,21,22,23,24,25,26,27]= 1 , f [20,21,22,23,24,25,26,27,28]= 0 。 3. 设,‖A ‖∞=___5 ____,‖X ‖∞=__ 3_____, ‖AX ‖∞≤_15_ __。 4. 非线性方程f (x )=0的迭代函数x =?(x )在有解区间满足 |?’(x )| <1 ,则使用该迭代 函数的迭代解法一定是局部收敛的。 5. 区间[a ,b ]上的三次样条插值函数S (x )在[a ,b ]上具有直到 2 阶的连续导数。 6. 当插值节点为等距分布时,若所求节点靠近首节点,应该选用等距节点下牛顿差 商公式的 前插公式 ,若所求节点靠近尾节点,应该选用等距节点下牛顿差商公式的 后插公式 ;如果要估计结果的舍入误差,应该选用插值公式中的 拉格朗日插值公式 。 7. 拉格朗日插值公式中f (x i )的系数a i (x )的特点是:=∑=n i i x a 0)( 1 ;所以 当系数a i (x )满足 a i (x )>1 ,计算时不会放大f (x i )的误差。 8. 要使 20的近似值的相对误差小于%,至少要取 4 位有效数字。 9. 对任意初始向量X (0)及任意向量g ,线性方程组的迭代公式x (k +1)=Bx (k )+g (k =0,1,…) 收敛于方程组的精确解x *的充分必要条件是 ?(B)<1 。 10. 由下列数据所确定的插值多项式的次数最高是 5 。 11. 牛顿下山法的下山条件为 |f(xn+1)|<|f(xn)| 。

数据处理的基本方法

盛年不重来,一日难再晨。及时宜自勉,岁月不待人。 第六节数据处理的基本方法 前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念,测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算。然而,我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理,从中揭示出有关物理量的关系,或找出事物的内在规律性,或验证某种理论的正确性,或为以后的实验准备依据。因而,需要对所获得的数据进行正确的处理,数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程。包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法。常用的数据处理方法有:列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等,下面分别予以简单讨论。 一、列表法 列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种:一是记录实验数据,二是能显示出物理量间的对应关系。其优点是,能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理,使之既有条不紊,又简明醒目;既有助于表现物理量之间的关系,又便于及时地检查和发现实验数据是否合理,减少或避免测量错

误;同时,也为作图法等处理数据奠定了基础。 用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯,要设计出一个栏目清楚、行列分明的表格,也需要在实验中不断训练,逐步掌握、熟练,并形成习惯。 一般来讲,在用列表法处理数据时,应遵从如下原则: (1)栏目条理清楚,简单明了,便于显示有关物理量的关系。 (2)在栏目中,应给出有关物理量的符号,并标明单位(一般不重复写在每个数据的后面)。 (3)填入表中的数字应是有效数字。 (4)必要时需要加以注释说明。 例如,用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下。 用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表 ?mm = 004 .0±

如何做数据分析_数据分析方法汇总

https://www.360docs.net/doc/683740092.html, 如何做数据分析_数据分析方法汇总 如何做数据分析https://www.360docs.net/doc/683740092.html,_数据分析方法汇总。光环大数据认为,利用数据分析可以让公司管理者直接有效地进行数据分析,帮助他们更好地按照数据分析结果来作出商业决定。这些应用程序可以针对不同行业,也可以灵活机动地满足公司内部不同人群的需要:从市场部到财务部,从公司管理层到中层。那么如何做数据分析呢?光环大数据的数据分析师培训机构为大家汇总以下几种方法: 1、立体式分析 立体式分析也就是维度分析,产品数据的发掘不应该仅仅拘泥于产品,大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点分析。 真正的数据分析不在于数据本身,而在于分析能力的概述;数据是参照物,是标杆,只有分析才是行为,是改变,那么如何分析,综合上面两个举例,已经可以很清晰的看到立体式分析。 2、AARRR模型中的基本数据 接下来我们再综合AARRR模型分解一些较为常见的数据:Acquisition(获取)、Activation(活跃)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(传播)。 3、5W2H分析法 What(用户要什么?)Why(为什么要?)Where(从哪儿得到?)When(我们什么时候做?)Who(对谁做?)Howmuch(给多少?)How(怎么做?)

https://www.360docs.net/doc/683740092.html, 4、SWOT分析模型 在战略规划报告里,SWOT分析算是一个众所周知的工具了。SWOT分析代表分析企业优势(strengths)、劣势(weakness)、机会(opportunity)和威胁(threats),因此,SWOT分析实际上是将对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括,进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法。 SWOT分析有四种不同类型的组合:优势——机会(SO)组合、弱点——机会(WO)组合、优势——威胁(ST)组合和弱点——威胁(WT)组合。 5、杜邦分析法 杜邦分析法(DuPontAnalysis)是利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况。具体来说,它是一种用来评价公司赢利能力和股东权益回报水平,从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。 其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积,这样有助于深入分析比较企业经营业绩,由于这种分析方法最早由美国杜邦公司使用,故名杜邦分析法。 数据分析培训,就选光环大数据! 为什么大家选择光环大数据! 大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训,就选光环大数据!光环大数据,聘请专业的大数据领域知名讲师,确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术,将前沿技能融入教学中,确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式,指导学生更快

16种统计分析方法-统计分析方法有多少种

16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10分类:数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友,数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题,今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法,供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:易9除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前 需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A单样本t检验:推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0常为理论值或标准值)有无差别; B配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。

适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10 以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel 分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关; 3、偏相关:在某一现象与多种现象相关的场合,当假定其他变量不变时,其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析 使用条件:各样本须是相互独立的随机样本;各样本来自正态分布总体;各总体方差相等。 分类1、单因素方差分析:一项试验只有一个影响因素,或者存在多个影响因素时, 只分析一个因素与响应变量的关系2、多因素有交互方差分析:一顼实验有多个影响

莫雷《心理学研究方法》笔记和习题详解-变量数据获得的认知实验心理技术范式【圣才出品】

第13章变量数据获得的认知实验心理技术范式 13.1复习笔记 一、认知心理实验技术范式的基本特点和常用指标 (一)认知心理实验技术范式的基本特点 信息加工心理学主张用信息加工的术语和计算机工作原理对人类行为进行准确的描述,通过计算机模拟验证有关认知过程的心理学理论。在实际研究中,信息加工心理学应用最广泛的方法是以信息加工思想为指导的认知行为实验法。该法强调对所研究的心理过程进行模式化区分,其主要特点是要求预先设定信息加工流程,采用适当的实验任务和行为指标,通过精致的实验设计推断研究假设的合理性。与传统的实验法相比,信息加工的认知行为实验法能更准确、更精细地深入分析并描述人类的心理过程以及人与环境之间的关系。 (二)认知心理实验研究的常用指标 1.反应时 (1)概念 反应时是指从刺激作用发生到引起机体外部反应开始动作之间的时间间隔。 实验测得的反应时间是个体内部几部分操作时间的总和,具体包括刺激引起感官的活动,神经冲动经由神经的传递,大脑的加工活动及效应器官接受冲动做出反应所耗费的时间。 反应时是认知心理学中应用最广泛的实验指标。 (2)利用反应时数据推断认知加工机制的方法 ①因素相减法 因素相减法是一种用减数方法将反应时间分解成各个成分,然后用来分析信息加工过程的方法。

a.该法的基本程序为:至少安排两种不同的反应时作业,其中一种作业包含另一种作业所没有的某个特定的心理过程,此过程就是所要测量的心理过程;两种作业其余方面均相同,这两种反应时的差值就是此加工过程所需的时间。 b.该方法最早由荷兰生理学家唐德斯(Donders,1968)提出。他认为人的反应可分为三类:第一类称为A反应,只有一个刺激,一个反应,其反应时为简单反应时,又称基线反应时;第二类反应为B反应,有多个刺激,需进行多个反应,其反应时包括简单反应时、辨别反应时和选择反应时;第三类反应为C反应,有多个刺激,只需做一种反应,其反应时包括简单反应时和辨别反应时。基于此可得出如下算式:辨别反应时=C-A;选择反应时=B-C。 c.应用:反应时相减法在认知心理学研究中有大量应用,如著名的启动效应、负启动效应、返回抑制等实验现象都是以反应时相减为基础的。 ②相加因素法 相加因素法是由斯腾伯格(Sternber9,1966)发展起来的一种反应时方法。 a.该方法的基本观点是:完成一种作业所需的时间是一系列信息加工阶段分别需要的时间的总和,如果发现可以影响完成作业所需时间的一些因素,那么单独地或成对地应用这些因素进行实验,判断这些因素是否与特定的信息加工阶段相联系。 b.其基本逻辑是:如果两个因素的效应是相互制约的,即一个因素的效应可以改变另一个因素的效应,那么这两个因素只作用于同一个信息加工阶段;如果两个因素的效应是分别独立的,即可以相加,那么这两个因素各自作用于不同的加工阶段。 c.应用:相加因素法成功运用的典型是斯腾伯格有关短时记忆提取过程的研究。采用相加因素法考察信息加工过程时,一般先通过系列实验探讨影响整体信息加工时间的因素,然后推断与各独立因素有关信息加工阶段,再确定各阶段的先后顺序,最后验证这些阶段以

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