心理统计复习笔记

第一章
心理统计学是运用统计学的一般原理和方法研究心理科学领域数量关系的一门科学•心理与教育科学研究数据的特点数据与结果多用数字形式呈现
•数据具有随机性和变异性
•数据具有规律性
•心理科学研究的目标是通过部分数据来推断总体特征
描述统计
推断统计
数据类型
根据数据来源
计数数据count data是以计算个数或次数获得的，多为整数
测量评估数据measurement data借助测量工具或评估方法对事物某种属性派给数字后所获的数据
根据数据所反映的变量的性质
几个概念：
一，总体：性质相同的一类事物的全体。

个体：构成总体的每一基本单位或单元。

样本：总体中抽出的部分个体。

二，次数：某一事件在某一类别中出现的数目，又称频数。

比率：两个数的比。

也称为比例，用百分数表示。

频率：又称相对次数，即某一事件的次数被总的事件数目除，亦即某一数据出现的次数被这一组数据数目的总数除。

频率常用比例来表达，有时也用百分数表示。

概率：又称机率或然率，常用符号P表示。

是指某事件在无限的观测中所能预料的相对出现的次数。

就是某一事物或某种情况在某一总体中出现的比率。

概率常用比例表示。

三，参数（总体参数）总体特性；统计量（特征值）样本特性。

第二章
重点：
直方图：分组的连续性数据；面积为数据的多少和大小；坐标轴为刻度值；没有间隙。

条形图:离散型数据资料，即计数数据或称名数据；直条的长短或高低表示数据的多少和大小；坐标轴是分类轴；有间隔。

圆形图：间断性资料，显示各部分在整体中所占的比重大小，以及个部分之间的比较
线形图：连续性资料，两个变量之间的函数关系，描述某现象在时间上的发展趋势，或一种现象随另一种现象变化的情形
散点图：表示统计资料大小以及变化趋势，表示两种现象间相关程度。

第五章
一.积差相关(皮尔逊积差相关)
需满足的条件:1.要求成对的数据。

2.两列变量各自总体的分布都是正态,即正态双变量,至少两个变量俯冲的分布应是接近正态的单峰分布。

3.两个相关的变量是连续变量。

4.两列变量之间的关系是线性的。

二.等级相关(斯皮尔曼等级相关)
适用数据:1.两列变量是属于等级变量性质的有线性关系的资料(主要用于解决称名数据和顺序数据的相关问题)。

2.有些虽属等距或等比性质的连续变量数据单起分布不是正态的资料。

三.肯德尔等级相关
A.肯德尔和谐系数(W系数)
原始数据资料的获得一般采用等级评定法,即让K个被试对N件事物进行等级评定。

B.肯德尔一致行系数(U系数)
K个被试对N件事物进行等级评定,但使用的方法是对偶法。

四.点二列相关
两列数据一个为连续变量(点数据)而且分布是正态的,另一个为"二分"称名变量(二分型数据)。

五.二列相关
两列数据均属于正态分布,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。

六.多列相关
两列正态变量资料,其中一列为等距或等比的测量数据,另一列被人为划分为多种类型,称为名义变量。

七.品质相关
用于表示R X C (行X 列)表的两个变量之间的关联程度。

A.四分相关
两个变量都是连续的正态变量,且每个变量的变化都被人为地划分为两种类型。

B.PHI系数
两个相互关联着的变量分布都是真正的二分变量.适用资料是除四分相关之外的四格表(计数)资料,是表示两因素分类资料相关程度最常用的一种相关系数。

C.列联表系数
Chapter 1
Descriptive statistics: Psychologists use descriptive statistics to summarize and make understandable-to describe-a group of numbers from a reasearch study.
The purpose of descriptive statistics is to make a group of numbers easy to understand Tables and graphs
Inferential statistics : Psychologists use inferential statistics to draw conclusions and make inferences that are based on the numbers from a research study,but go beyond these numbers
The differences among variable ,value and score
Variable Condition or characteristic that can have different values
Value Number or category
Score A particular person’s value on a variable
A numeric variable has values that are numbers that tell you the degree or extent of what the variable measures;
A nominal variable has values that are different categories and have no particular numeric order.
Frequency Tables ( Grouped frequency tables)
Frequency graphs
Histograms: the height of each bar is the frequency of each value in the frequency table. All the bars are put next to each other with no space in between.
A bar graph: a nominal variable
Frequency Polygon (need the extra values to make the line start and end at zero frequency so that the line and the bottom of the graph together make a closed figure/a polygon) Histograms&Frequency polygons
(a)similar :both show the frequency table visually, with heights for each value for the
frequency of that value.
(b)Different:A histogram uses bars;a frequency polygon is a line graph.
Frequency ditribution: unimodal , bimodal,multimodal ,rectangular distribution(having no
peak)
Symmetrical and skewed distribution (skewed to the right or
left:positively skewed or negtively skewed) Floor /ceiling effect
Normal and kurtotic distribution(how much the shape of a
distribution differs from a normal curve in terms of whether its tails
are heavier or lighter than the normal curve.)。