行为科学统计精要 (8)[58页]
《行为科学统计精要,8e》 PPT gwE8Ch09
Tools You Will Need
• Sample standard deviation (Chapter 4) • Standard error (Chapter 7) • Hypothesis testing (Chapter 8)
– Only n-1 scores in a sample are independent – Researchers call n-1 the degrees of freedom
• Degrees of freedom
– Noted as df – df = n-1
Figure 9.1 Distributions of the t statistic
Hypothesis Testing: Four Steps
• State the null and alternative hypotheses and select an alpha level
• Locate the critical region using the t distribution table and df
The t Distribution
• Family of distributions, one for each value of degrees of freedom
• Approximates the shape of the normal distribution
– Flatter than the normal distribution – More spread out than the normal distribution – More variability (“fatter tails”) in t distribution
行为科学统计精要 课程
行为科学统计精要课程行为科学统计精要课程是一门提供给行为科学学生的高级统计教育课程，其旨在帮助学生获得必要的技能，使他们可以探究关于行为的问题。
在行为科学统计精要课程中，学生将学习概率、统计分析和统计见解的重要概念，以及如何将这些概念应用于他们的研究。
课程中强调将统计分析应用于行为研究，并以此来探究行为变量之间的关系。
课程首先介绍统计概念，以及如何应用它们来探究行为问题。
学生将学习怎样选取有意义的变量，以及对它们进行正确的分析，以了解它们之间的关系。
统计分析的技术包括多元线性回归、贝叶斯统计分析、假设检验和统计模型建立等，均将用于课程的讨论。
为了考查学生的学习效果，课程将用多种方法来测试学生，包括习题和书面报告，以及与同组学生参与的数据分析项目。
在完成课程内容后，学生将能够更有效地运用统计学来探究行为问题，并以此来改善个人、社会和机构的绩效。
此外，本课程还将教授学生如何应用数字技术，以及如何提升自己的统计技能。
学生将学习使用数据软件处理数据，以及如何将数据应用于行为研究。
学生还将学习使用随机化试验、研究设计以及数据收集和处理等技巧来更好地进行行为研究。
通过本课程，学生将掌握高级行为科学统计的理论和实用技能。
另外，学生还将学习如何将统计分析应用于他们的行为研究，以及如何利用数字技术来提升自己的行为学能力。
此外，参加本课程的学生将掌握如何应用实验和统计学来报告研究发现，以及如何利用统计学的技术来增强行为研究的准确性和权威性。
总之，行为科学统计精要课程是一门提供给行为科学学生的高级统计教育课程，它将教授学生掌握行为研究、统计分析以及数字技术的重要概念，使学生可以更有效地运用统计学来探究行为变量之间的关系，并以此来改善个人、社会和机构的绩效。
行为科学统计学
行为科学统计学行为科学统计学是行为科学领域中的一门研究方法学科，旨在通过收集、整理和分析数据来解决行为科学问题。
在行为科学研究中，统计学扮演着关键的角色，帮助研究人员从数据中发现模式、测试假设、推断总体特征等。
以下是一些与行为科学统计学相关的参考内容。
1. 统计学基础概念- 介绍概率、平均值、标准差、方差、偏度和峰度等统计学的基本概念，以及它们在行为科学研究中的应用。
- 解释正态分布及其在行为科学研究中的重要性。
- 描述抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等）及其对数据收集的影响。
2. 实验设计与数据收集- 介绍实验设计中的一些常见概念，如自变量、因变量、控制变量、随机分配等，以及它们对结果的影响。
- 讨论实验的可靠性和有效性，以及如何最大化实验结果的可解释性。
- 介绍调查和问卷设计中的一些常见技巧，以及如何应对潜在的偏差和非回应率。
3. 描述统计分析- 介绍描述统计方法，如频率分布、直方图、散点图等，以及它们在数据总结和可视化中的应用。
- 讨论中心趋势的测量，如均值、中位数和众数，以及它们对数据集的解释能力。
- 介绍变异性的测量，如范围、标准差和方差，以及它们对数据分布的描述能力。
4. 推断统计分析- 解释参数估计和假设检验的基本原理，包括显著性水平、拒绝域和p值等概念。
- 描述常见的推断统计方法，如t检验、方差分析、相关分析和回归分析，以及它们在行为科学研究中的应用。
- 讨论统计功效和样本大小对统计推断的影响，以及如何进行统计功效分析。
5. 高级统计方法- 介绍因子分析、聚类分析、结构方程模型等高级统计方法，以及它们在行为科学研究中的应用。
- 讨论多变量统计方法，如多元方差分析和多元回归分析，以及它们在解决复杂的行为科学问题中的作用。
- 介绍非参数统计方法，如秩和检验和典型相关分析，以及它们在不满足常见假设情况下的应用。
总之，行为科学统计学为行为科学研究提供了必要的工具和方法，以便研究人员能够准确地分析、解释和预测行为现象。
甘怡群心理与行为科学统计知识点总结归纳课后答案
第一部分笔记和习题详解第1章统计和度量的基本概念1.1 复习笔记一、统计、科学和观察在心理学研究当中，研究者通过发问卷、做实验等方式来收集数据，通过分析数据对研究假设进行研究，得到支持研究假设的证据，这其实就是一个统计的过程。
统计学包括描述统计、推论统计和多元统计。
统计学是心理与行为科学中一个不可或缺的科学工具。
统计方法不仅可以帮助研究者有效地获取信息、得出结论，而且可以帮助研究者更好地学习、理解他人的研究，促进学术交流和发展。
二、实验设计和科学方法（一）实验设计科学涉及到对不同变量之间关系的探索。
在心理学研究中，研究者常常采用以下几种方法来研究变量间的关系：1.相关研究相关研究即观察在自然情境中存在的两个变量，是寻求变量之间关系的最简单的方法。
相关研究只能够说明两个变量之间的相关程度，却不能提供因果关系的证据。
如果想要进一步研究因果关系，则需要进行实验研究。
2.实验研究实验研究的目的是为了确定两个变量之间的因果关系，即一个变量的变化是不是由另外一个变量的变化引起的。
实验研究一般具有两个特征：① 研究者需要操纵一个变量，然后观察另外一个变量，看这种操纵是否带来了变化；② 要对研究中的其他一些无关变量进行控制，以确保这些变量不会对研究的结果产生影响。
3.准实验研究准实验研究是介于真实验研究和非实验研究之间的一种研究，它对无关变量的控制好于非实验研究，但它又不没有真实验研究控制得那么充分和严格。
在准实验研究中，自变量是一些研究者无法控制的、自然存在的因素，研究者考查已有的各组被试间的差别或在不同时间内采集的数据的差异。
4.非实验研究非实验研究比准实验研究在控制的严格性上弱一些，一般用于考查自然存在的变量之间的关系，这是一种对现象的描述。
常见的方法有观察法、问卷法等。
（二）科学方法在心理学乃至大部分科学研究中，理论和假设是两个不可或缺的概念。
心理学理论是对行为的潜在机制的一系列陈述，它可以用来解释心理学各个领域中的问题。
Stephen P. Robbins 组织行为学精要
1) Define Organizational Behavior (OB) 2) Identify the primary behavioral disciplines contributing to OB 3) Describe the three goals of OB 4) List the major challenges and opportunities for managers to use OB concepts 5) Describe how OB concepts can help make organizations more productive
1-15
© 2005 Prentice-Hall
Examples of Organizational Citizenship
• • • • Helping others on one's work team Volunteering for extra job activities Avoiding unnecessary conflicts Making constructive statements about one's work group and the overall organization
1-9
© 2005 Prentice-Hall
Conclusion
• The Importance of Strategy Management Ignorance of The potencials of PC • The shifting fortunes of IBM illustrate organization theory in action. • Familiarity with Strategy and organization theory helps managers analyze and diagnose what is happening and the changes needed to keep the company competitive.
《行为科学统计精要,8e》 PPT gwE8Ch13
• Before therapy; After therapy; 6-month follow-up • Compare vocabulary at age 3, 4 and 5
Chapter 13 Repeated-Measures and Two-Factor Analysis of Variance
PowerPoint Lecture Slides
Essentials of Statistics for the Behavioral Sciences
Eighth Edition by Frederick J. Gravetter and Larry B. Wallnau
3 and evaluate assumptions required for single-factor repeated-measures ANOVA
Ch 13 Learning Outcomes (continued)
4 • Understand logic of two-factor study and matrix of group means
Repeated-Measures ANOVA Hypotheses
• Null hypothesis: in the population there are no mean differences among the treatment groups
H0 : 1 2 3...
• Alternate hypothesis: there is one (or more) mean differences among the treatment groups
行为科学 (2)
行为科学引言行为科学是一门综合性学科，它旨在研究和理解人类行为的原因和动机。
作为一门跨学科的学科，行为科学汇集了心理学、认知科学、社会学、经济学和神经科学等领域的知识，以解释和预测人类行为。
本文将介绍行为科学的基础概念、主要方法和应用领域，并探讨其在实际生活中的重要性。
行为科学的基础概念行为科学涉及的基本概念包括行为、动机、认知和环境等。
行为是指个体的特定行动，可以是可观察到的行为，也可以是内在的思维和情绪活动。
动机是驱动行为发生的力量，可以是内部的欲望或外部的奖励。
认知是人类的知觉、思考和学习过程，影响着我们对世界的理解和决策。
环境则是指个体所处的物理和社会环境，对行为产生重要影响。
行为科学的主要方法行为科学采用多种研究方法来探索和理解人类行为。
其中最常用的方法包括实验研究、观察研究和调查研究等。
实验研究是行为科学中最常用的方法之一，它通过操纵自变量（即某种因素）来观察和测量其对因变量（即行为）的影响。
通过控制实验条件，实验研究旨在确定因果关系，并提供更为准确的数据。
观察研究则是通过直接观察和记录个体的行为来收集数据。
观察研究可以是实时观察，也可以是对过去行为的回顾性观察。
观察研究的优点在于能够获取真实和自然的行为数据，但受到观察者的主观判断和偏见的影响。
调查研究则是通过问卷调查等方式来收集个体的主观报告。
调查研究能够提供大量的数据，并且能够在大规模样本中分析人类行为的共同特征和差异。
行为科学的应用领域行为科学在许多领域都有广泛的应用，包括心理学、教育、经济学和社会政策等。
心理学是行为科学的重要应用领域之一。
行为科学的理论和方法对于理解和解释人类心理过程至关重要。
心理治疗和心理咨询等实践中，行为科学的知识也起到了重要的指导作用。
教育领域也是行为科学应用的重要领域。
通过行为科学的研究和理论，可以帮助教师和教育者理解学生的学习和行为问题，并提供相应的干预措施。
经济学是另一个行为科学的重要应用领域。
行为科学的主要内容
行为科学的主要内容行为科学用客观的调查研究方法来观看、发觉并记录职工在生产中的个人和团体行为，依据搜集的资料得出普遍性的原则。
由于人的行为表现是多方面的，对人的行为研究要涉及多种学科，首先是心理学，此外还有社会学、人类学、经济学、政治学、法律学、教育学、生理学、市场学、管理学等。
另外，行为科学还要用到统计学、决策学、组织论、系统论、信息论和掌握论等。
所以，行为科学是一门涉及多学科的边缘学科。
行为科学理论的发展经历了早期和后期两个阶段。
早期的行为科学开头于20世纪20年月末、30年月初的“霍桑试验”，后期的行为科学则是在20世纪50年月以后，随着管理学的发展，很多社会学家、人类学家、心理学家、管理学家都开头从事行为科学的研究，先后发表了大量优秀著作，得出了许多新理论。
目前，行为科学中与企业管理直接相关的部分，通常称为“组织行为学”，其主要内容包括以下几个部分。
（1）人性假设。
行为科学认为，管理方式不同源于对人性（即人的本质）持有不同的看法。
美国心理学家麦格雷戈（1906—1964年）在1957年发表的《企业的人性面》一书中，提出了X理论与Y理论。
他认为，传统管理强调对工人的监督、经济刺激和等级制度是基于这样一种熟悉，即人天生懒惰，不愿担当责任。
他把这种熟悉和管理哲学称为X理论。
麦格雷戈认为，大多数人情愿工作和担当责任，但需要领导者赐予信任，创造一定的环境，因而主见管理人员要把工作重点放到为员工创造良好的工作环境上去，他把这种熟悉和管理哲学称为Y 理论。
另外一些学者把人性假设分成四种：①经济人假设，认为人的工作目的就是追求经济利益，经济利益的安排打算着人的积极性；②社会人假设，梅奥等人提出“人际关系学说”认为，人不仅有经济利益方面的需求，而且有社会和心理方面的需求，人际关系对士气的影响有时超过物质条件；③自我实现人假设，认为追求自我实现是人的本质表现，只要环境许可，每个人都能为取得成就而奋斗，这是麦格雷戈Y理论的核心；④复杂人假设，行为科学家薛恩等人认为，人的本性非常复杂，在不同的场合，会有不同的动机。
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Tools You Will Need
• z-Scores (Chapter 5) • Distribution of sample means (Chapter 7)
– Expected value – Standard error – Probability and sample means
8.1 Hypothesis Testing Logic
Chapter 8 Introduction to Hypothesis Testing
PowerPoint Lecture Slides
Essentials of Statistics for the Behavioral Sciences
Eighth Edition by Frederick J. Gravetter and Larry B. Wallnau
Chapter 8 Learning Outcomes
1 • Understand logic of hypothesis testing 2 • State hypotheses and locate critical region(s) 3 • Conduct z-test and make decision 4 • Define and differentiate Type I and Type II errors 5 • Understand effect size and compute Cohen’s d 6 • Make directional hypotheses and conduct one-tailed test
Figure 8.2 Unknown Population in Basic Experimental Design
Four Steps in Hypothesis Testing
Step 1: State the hypotheses Step 2: Set the criteria for a decision Step 3: Collect data; compute sample statistics Step 4: Make a decision
• Critical region(s) consist of the extreme sample outcomes that are “very unlikely”
• Boundaries of critical region(s) are determined by the probability set by the alpha level
• Hypothesis testing is one of the most commonly used inferential procedures
• Definition: a statistical method that uses sample data to evaluate the validity of a hypothesis about a population parameter
prediction made from the hypothesis
– If consistent, hypothesis is reasonable – If discrepant, hypothesis is rejected
Figure 8.1 Basic Experimental Design
ห้องสมุดไป่ตู้
Figure 8.3 Note “Unlikely” Parts of Distribution of Sample Means
Figure 8.4 Critical region(s) for α = .05
Learning Check
• A sports coach is investigating the impact of a
new training method. In words, what would
the null hypothesis say?
A
• The new training program produces different results from the existing one
B
• The new training program produces results about like the existing one
Logic of Hypothesis Test
• State hypothesis about a population • Predict the expected characteristics of the
sample based on the hypothesis • Obtain a random sample from the population • Compare the obtained sample data with the
Step 2: Set the Decision Criterion
• Distribution of sample outcomes is divided
– Those likely if H0 is true – Those “very unlikely” if H0 is true
• Alpha level, or significance level, is a probability value used to define “very unlikely” outcomes
Step 1: State Hypotheses
• Null hypothesis (H0) states that, in the general population, there is no change, no difference, or is no relationship
• Alternative hypothesis (H1) states that there is a change, a difference, or there is a relationship in the general population