心理统计学名词解释
现代心理与教育统计学名词解释
1参数估计：指对参数模型下的估计。
2统计误差：误差是测得值与真值之间的差值，统计误差归纳起来可分为两类：测量误差与抽样误差。
3 抽样分布：是从同一总体内抽取的不同样本的统计量的概率分布。
4 二项分布：是指试验仅有两种不同性质结果的概率分布。
5 区间估计：以样本统计量的抽样分布（概率分布）为理论依据，按一定概率的要求，由样本统计量的值估计总体参数值的所在范围，称为总体参数的区间估计。
6 无偏估计：如果一切可能个样本统计量的值与总体参数值偏差的平均值为0，这种统计量就是总体参数的无偏估计量。
7 标准误：标准偏差反映的是个体观察值的变异，标准误反映的是样本均数之间的变异，标准误不是标准差，是样本平均数的标准差。
8 符号检验：是以正负符号作为资料的一种非参数检验程序。
适用于检验两个配对样本分布的差异。
9 符号等级检验（符号秩和检验) :是比符号检验法精确度高一些的另一种非参数检验方法⑴．小样本情况当样本容量n≤25时，用查表法进行符号等级检验: ①．提出假设：H0：P （X1＞X2）＝P（X1＜X2) ②．求差数的绝对值③．编秩次(赋予每一对数据差数的绝对值等级数)。
④．添符号(给每一对数据差数的等级分数添符号)⑤．求等级和（分正、负求等级和，将小的记为Ｔ）⑥．查符号等级检验表，做出统计决断。
⑵．大样本情况(n＞25) 当样本容量n>25时，二项分布接近于正态分布。
10 秩和检验:是通过数字大小依次排列秩次，求秩次之和来进行假设检验的方法。
11方差分析：方差分析作为一种统计方法，是把实验数据的总变异分解为若干个不同来源的分量。
因而它所依据的基本原理是变异的可加性。
12 等级方差分析：在进行非参数的方差分析时，针对不同的设计也有不同的方法，而大多数都需要将原始数据转换成等级，因此非参数方差分析又统称等级方差分析。
13 非参数检验：是一类基于这种考虑，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。
心理统计学知识点完整版资料整理
心理统计学知识点完整版资料整理1.数据的概念：在心理统计学中，数据是指信息的收集和组织形式。
数据可以是数字，也可以是文字或符号。
数据的收集可以通过实验、调查、观察等方式进行。
2.数据的分布：在心理统计学中，数据的分布是指通过统计方法和图表来展示数据的特征和规律。
常用的数据分布包括正态分布、偏态分布、均匀分布等。
3.描述性统计：描述性统计是用来描述和总结数据的方法。
常见的描述性统计包括均值、中位数、众数、标准差、变异系数等。
4.推论统计：推论统计是根据样本数据来对总体进行推断的方法。
推论统计主要包括参数估计和假设检验两个方面。
5.参数估计：参数估计是用样本数据来估计总体参数的值。
常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
6.假设检验：假设检验是用来判断总体参数是否满足一些假设的方法。
其中包括设置原假设和备择假设、选择显著性水平、计算统计量、确定拒绝域等步骤。
7.相关分析：相关分析用来研究两个或多个变量之间的关系。
其中最常用的是皮尔逊相关系数，可以用来衡量变量之间的线性相关程度。
8.回归分析：回归分析用来研究一个或多个自变量和因变量之间的关系。
通过回归分析可以得到回归方程，进而预测因变量的值。
9.方差分析：方差分析是一种用来研究多个样本之间差异的方法。
方差分析可以判断不同组之间的均值是否存在显著差异。
10.非参数统计：非参数统计是一种不依赖于总体参数的方法。
非参数统计主要包括秩次统计和分布自由度较小的统计方法。
11.实验设计：实验设计在心理统计学中扮演着重要的角色。
良好的实验设计可以保证实验的可靠性和有效性，并排除干扰因素。
12.抽样方法：抽样方法是指如何从总体中选取样本的方法。
常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、整群抽样等。
以上是心理统计学的一些主要知识点的简要整理。
了解这些知识点可以帮助我们更好地理解和应用统计方法来分析心理学中的数据。
当然，心理统计学的内容还非常广泛，还有更多的知识点值得深入学习和研究。
心理统计学概述
心理统计学概述心理统计学是统计学方法在心理学以及教育学测量领域的应用统计学分支。
它的目的是测量人的能力、知识、态度、性格特征等，并且发展相应的工具心理统计学是心理学研究的有效工具之一。
心理学发展的历史证明，科学心理学离不开科学实验或调查，而心理实验或调查又必然要面临处理数字资料的问题。
例如：怎样收集资料才能使数字最有意义、最能反映所研究的课题；采用什么方法整理和分析所得数据，才能最大限度地显现这些数据所反映的信息，从而对实验或调查结果作出科学的解释；怎样才能从所得局部结果推论到总体，作出一般规律性的科学结论等等。
要解决这些问题就必须依靠科学的统计方法。
心理统计学与教育统计学、生物统计学、医学统计学等相似，都是数理统计学在某一学科的具体应用。
数理统计学提供了许多处理数字资料的一般方法，心理统计学则针对心理学的特点，研究如何应用这些方法去解决心理实验或调查中的数据问题，两者既有密切联系又不等同。
随着心理学的发展，必然会有更多的数理统计方法被引进心理统计学中来，这样也会促进心理统计学的发展。
心理统计学的起源与背景在心理统计学早期的理论和应用之中，重点集中在测量人的智力。
Francis Galton经常被认为是心理统计学之父。
他设计和应用了一系列的心理测试。
但是，心理统计学的起源经常和心理物理学联系到一起。
心理统计学的先驱Charles Spearman曾经从师于心理物理学家Wilhelm Wundt。
Spearman设计了测量智力的早期方法之一。
著名的心理统计学家L.L.Thurstone曾经发展了后来被称为比较判断法则的测量方法，这个方法被认为和由Ernst Heinrich Weber与Gustav Fechner这两位心理物理学家所发明的测量方法有紧密联系。
他们所发展的统计测量方法现在也在心理统计学界广泛应用。
近几十年，心理统计学被广泛应用于测量人的性格、态度和信仰、教育产出、以及健康相关的领域。
心理统计学各定义
标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。
标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。
相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较小。
标准差的定义及简易计算公式标准计算公式假设有一组数值（皆为实数），其平均值为：.此组数值的标准差为：.简化计算公式上述公式可以变换为一个较简单的公式：上述代数变换的过程如下：随机变量的标准差计算公式一随机变量X的标准差定义为：.须注意并非所有随机变量都具有标准差，因为有些随机变量不存在期望值。
如果随机变量X 为具有相同机率，则可用上述公式计算标准差。
样本标准差在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。
大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。
从一大组数值当中取出一样本数值组合，常定义其样本标准差：样本方差s2是对总体方差σ2的无偏估计。
s中分母为n - 1 是因为的自由度为n− 1 ，这是由于存在约束条件。
连续随机变量的标准差计算公式概率密度为p(x) 的连续随机变量x的标准差是：其中标准差的性质对于常数c和随机变量X和Y：σ(X + c) = σ(X)其中：cov(X,Y) 表示随机变量X和Y的协方差。
范例这里示范如何计算一组数的标准差。
例如一群孩童年龄的数值为 { 5, 6, 8, 9 } ：第一步，计算平均值︰n = 4 （因为集合里有 4 个数），分别设为：用4 取代N此为平均值。
第二步，计算标准差︰用4 取代N用7 取代此为标准差。
正态分布的规则深蓝区域是距平均值小于一个标准差之内的数值范围。
在正态分布中，此范围所占比率为全部数值之 68% 。
根据正态分布，两个标准差之内（深蓝，蓝）的比率合起来为 95% 。
根据正态分布，三个标准差之内（深蓝，蓝，浅蓝）的比率合起来为 99% 。
在实际应用上，常考虑一组数据具有近似于正态分布的机率分布。
若其假设正确，则约 68% 数值分布在距离平均值有 1 个标准差之内的范围，约 95% 数值分布在距离平均值有 2 个标准差之内的范围，以及约 99.7% 数值分布在距离平均值有 3 个标准差之内的范围。
心理与统计学名词,概念(按首字母顺序排序)
B比例数据——既表明量的大小，也有相等的单位，同时还具有绝对零点。
如身高、体重、反应时等。
可进行加减乘除运算。
变量：是试验、观察、调查中想要获得的数据，是一种特征或条件，其本身是变化的或对不同的个体有不同的值。
统计观察的指标都是具有变异的指标。
当我们用一个量表示这个指标的观察结果时，这个指标是一个变量。
标准差：方差的平方根.作为样本统计量用符号s表示，作为总体参数用符号σ表示。
性质①每一个观测值都加一个相同的常数C之后，计算得到的标准差等于原来的标准差②每一个观测值都乘以一个相同的常数C，所得到的标准差等于原标准差乘以这个常数意义:方差与标准差是表示一组数据离散程度的最好指标，它们是统计描述与统计推断分析中最常用的差异量数优点有:反应灵敏、计算严谨、计算容易、适合代数运算、受抽样变动影响小、意义简单明了变异系数:当遇到下列情况时，不能用绝对差异量来比较不同样本的离散程度，而应当使用相对差异量数，最常用的就是差异系数。
①两个或两个以上样本所使用的观测工具不同，所测的特质相同②两个或两个以上样本使用的是同种观测工具，所测的特质相同，但样本间水平差异较大百分位差：指量尺上的一个点，再次点以下数据的个数占全部数据个数的百分比百分位数：在整个分布中，在某一值之下或等于该值的分数的百分比，所对应的分数.百分位数和百分等级是同一操作定义的两端。
当我们求累计次数占总体的百分比是，所对应的分数和百分比的值分别为百分位数和百分等级。
百分等级：常模团体中低于该分数的人所占总体的百分比.百分等级一定要对应分数区间的精确上限。
百分等级和百分位数都可以由已知数据用差值法求解。
标准分数：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，也叫Z 分数.离平均数有多远，即表示原始分数在平均数以上或以下几个标准差的位置。
性质①Z分数无实际单位，是以平均数为参照点，以标准差为单位的一个相对量②一组原始分数转换得到的Z分数可正可负，所有原始分数的Z分数之和为零③原始数据的Z分数的标准差为1④若原始分数呈正态分布，则转换得到的所有Z分数均值为0，标准差为1的标准正态分布优点①可比性——不同性质的成绩，一经转换为标准分数，就可在同一背景下比较②可加性——不同性质的原始数据具有相同的参照点，因此可相加③明确性——知道了标准分数，利用分布寒暑表就能知道其百分等级④稳定性——转换成标准分数之后，规定了标准差为1，保证了不同性质分数在总分数中权重一样应用①比较几个分属性质不同的观测值在各自数据分布中相对位置的高低②计算不同质的观测值得总合或平均值，以表示在团体中的相对位置③若标准分数中有小数、负数等不易被人接受的问题，可通过 Z'=aZ+b 的线性公式将其转化成新的分数（如韦氏成人智力量表）标准误：样本平均数分布的标准差。
教育与心理统计的名词解释
教育与心理统计的名词解释引言：教育是社会的基石，而心理统计则是揭示人类心理状态和行为规律的科学方法。
在教育领域中，借助心理统计的工具和理论，我们能够更好地了解学习者的特点和需求，为他们提供有针对性的教育服务。
本文将对教育与心理统计这两个领域中的重要名词进行解释，并探讨它们在教育实践中的应用。
一、教育统计教育统计是研究教育现象和问题的统计方法和技巧。
它广泛应用于学校管理、教育政策制定和教学评估等方面。
其中，三个关键概念是教育统计的基础：指标、样本和数据分析。
1.1 指标指标是衡量和评估教育现象的定量标准。
常见的教育指标包括学校的师生比、学生的平均成绩、教师的绩效评估等。
通过对这些指标的统计分析，我们可以客观地了解教育的质量和效果，并为决策者提供参考。
1.2 样本样本是从整体中取出的一部分个体或事物，用于代表整体进行统计推断。
在教育统计中，样本常用于代表学生群体、教师群体或学校群体，从而更好地了解整体的情况。
在确定样本时，需要考虑抽样方法、样本容量和样本的代表性等因素。
1.3 数据分析数据分析是教育统计的核心环节，通过对数据的整理、揭示和解读，我们可以发现教育问题的规律和趋势。
常用的数据分析方法包括描述统计、推论统计和相关分析等。
借助这些方法，我们可以对教育现象进行客观的量化描述，并为教育改革和决策提供科学依据。
二、心理统计心理统计是研究心理学现象和问题的统计方法和技巧。
它帮助心理学家和研究者从大量数据中提炼出有意义的信息，并得出科学的结论。
心理统计的核心概念包括测量、分布和假设检验。
2.1 测量测量是心理统计中的重要步骤，用于将心理现象转化为可度量的指标。
常用的心理测量方法包括问卷调查、实验测量和观察测量等。
通过测量，我们可以获取心理现象的具体表现，如学生的学习动机、情绪状态或心理健康水平等。
2.2 分布分布是描述心理现象数据的统计特征和规律的方法。
常见的心理分布形式包括正态分布、偏态分布和离散型分布等。
心理统计学
心理统计学——名词解释【1】1随机现象：在一定条件下，可能出现也可能不出现，或者可能这样出现也可能那样出现的一类现象。
2统计学：研究随机现象的数量规律性的应用数学分支。
3大数定理：虽然每次观察结果可能都不同（偶然性），但是大量重复观察的结果可以形成稳定的数量特征（必然性）。
4统计学科学：以统计学方法为主要定量分析手段的科学。
心理学就是一门统计性科学。
5数理统计学：以概率论为基础，阐明统计学的数学原理，推导和证明有关的数学公式的数学分支。
6应用统计学：数理统计学理论在各个学科领域中的应用产生的统计学分支。
7心理统计学：心理学领域的应用统计学分支。
8描述统计学：阐述搜集、提炼和描述资料的方法，是推断统计学的基础。
9推断统计学：运用概率论研究如何根据样变的信息推断出样本来自的总体的相应信息，包括参数估计和假设检验两种形式。
10随机变量：表示随机现象的各种可能结果的变量。
11个体：所研究的随机现象的载体，具有某种共同特性，是组成总体的基本单位。
12总体：具有某（些）共同特性的个体的总和。
13样本：从总体中抽取的作为观测对象的一部分个体。
14样本容量：样本包含的个体数n。
n>=30的样本称为大样本，n<30的样本称为小样本。
15参数：根据总体中所有个体的观察值计算出来的数量指标，即总体上的数字特征。
16统计量：根据样本中所有个体的观察值计算出来的数量指标，即样本上的数字特征。
【2】1间断变量：其可能取值在数轴上不连续的变量。
2连续变量：其可能取值在数轴上连续地充满某一区间的变量。
3称名量表：各个数字表示的是观察值的不同质别，起到的是名称的作用，数据之间不可以进行任何数学运算。
4顺序量表：各个数字表示的是个体某方面特征所对应的名次或等级;数据之间可以进行比较运算。
5等距量表：表示测量上具有相等单位的观察值，而且有一个相对零点；数据之间可以进行加减运算。
6比率量表：表示测量上具有相等单位的观察值，而且有一个绝对零点；等距量表的数据之间可以进行乘除法运算。
心理统计学知识点完整版资料整理
心理统计学知识点完整版资料整理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：描述总体情况的统计指标。
它代表了整体特征，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：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：指总参数在一定置信度下的面积距离或面积长度。
置信区间的上下端点值称为置信限。
15组内变异：由组内各受试者因变量的差异范围决定，主要指实验误差引起的变异或组内受试者之间的差异。
16组间差异：不同实验处理引起的组间差异可以用两个平均值之间的偏差来表示。
两组之间的平均差异越大，地层变化越大17二项分布：试验仅有两种不同性质结果的概率分布。
样本分布：指样本统计的分布，是统计推断的重要依据。
19回归模型：用来表示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符号测试：这是一种以正负符号为数据的非参数测试程序。
这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之间的差异，并与参数检验中配对样本之间差异显著性的t检验相对应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根据数据所反映的测量水平对数据进行分类，名称数据、序列数据、等距数据和比率数据是否具有连续性、离散数据和连续数据24。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
心统名词解释：
统计学：是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。
教育统计学：是运用数理统计的原理和方法研究教育问题的一门应用科学。
它提供各种统计方法的应用条件，对统计计算结果进行解释。
随机变量：表示随机现象各种结果的变量。
总体：是具有某（些）共同特征的总和。
样本：是从总体中抽取的作为观测对象的一部分个体。
描述性统计(Descriptive Statistics)：研究如何整理实验或调查得到的大量数据，找出这些数据的分布特征。
集中量(CENTRAL TENDENCY)：是代表一组数据典型水平或集中趋势的量。
（种类：平均数(MEAN) ; 中位数(MEDIAN) ; 众数(MODE)等）
中位数：是位于依一定大小顺序排列的一组数据中央位置的数值，大于及小于这一数值各有一半数据分布着。
众数：是集中量的一种指标，用Mo表示，它有理论众数和粗略众数两种。
理论众数是指与频数分布曲线最高点相对应的横坐标上的一点。
粗略众数是指一组数据中频数出现最多的那个数。
差异量：表示一组数据变异程度或离散程度的量称为差异量。
四分位数：将一组已排序的数据按个数四等分的百分数，分别是位于25%，50%，75%的百分位数。
相关量：相关系数？
相关：两个变量之间不精确、不稳定的变化关系。
推断统计(Inferential Statistics)：根据样本所提供的信息，运用概率的理论进行分析、论证，在一定可靠程度上对总体分布特征进行估计、推测。
二项分布：重复进行n次二项试验后不同成功次数x所对应的概率分布。
正态分布：如果随机变量X的概率密度函数为f（x）=（自己写公式），则称X服从正态分布。
t分布：又称“学生分布”，如果随机变量t的概率密度函数为f（t）=（自己写公式），则称t服从t分布。
自由度：总体参数估计量中变量值独立自由变化的个数。
简单随机抽样：从总体中完全以随机形式抽取若干个个体组成一个样本。
在抽取过程中，总体中每个个体被抽到的概率是均等的，并且在任何一个个体被抽取之后总体内成分不变。
分层随机抽样：按有关的因素或指标经总体划分为互不重叠的几个层，再从各层中独立地抽取一定数量的个体，最后将从各层中抽取的个体合在一起，组成一个样本。
机械抽样：先将总体中的所有个体按顺序编号，然后每隔一定的间隔抽取个体，组成样本。
整群抽样：以整群为单位的抽样方法，即从总体中抽取的个体同属于某个群体。
标准误：样本统计量的标准差，例如：样本平均数的标准差。
点估计：根据样本的观察值计算出一个与θ相应的估计值，用这个估计值直接作为对参数θ的估计。
区间估计：根据样本的观察值计算出两个估计值θ1^和θ2^，，用区间（θ1^，θ2^）作为参数θ可能的取值范围，并指出参数θ落在这一区间的概率。
无偏性：若E（θ^）=θ，则θ^为θ的无偏估计量。
（意思到了就OK）
有效性：多个无偏估计量中方差最小的最有效。
（同上）
一致性：若limθ^（n→+∞）=θ，则称θ^为θ的一致估计量。
（lim式子格式自己理一下）
相关样本：在样本之间有互相影响的条件下抽取的到的样本，两个样本内个体之间存在着一一对应的关系。
独立样本：分别独立抽取的样本，抽取其中任何一个样本都不会对抽取另一个样本产生任何影响，两个样本内个体之间不存在对应关系。
积差相关系数：表示两个呈线性关系的正态连续变量之间的相关程度的特征量，它是协方差除以两个变量的标准差所得的值。
等级相关系数：表示顺序水平的变量之间的相关程度的特征量。
肯德尔和谐/一致性系数：用来表示多个顺序水平的变量之间的相关程度的等级相关系数。
常用于分析多个评定者对同一组个体进行等级评定的一致性程度，或同一个评定者对同一组个体进行多次等级评定的一致性程度。
回归分析：利用一个变量或一组变量的变化来估计或预测另一个变量或一组变量的变化情况。
非参数检验：不涉及总体参数的假设检验。
非参数检验的特点：①无须假定总体的分布形态，对资料的计量水平要求不高；
②适用于小样本；③方法简单易掌握。
X²（卡方）检验：是一种用途很广的计数资料的假设检验方法，属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。
其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。
X²（卡方）检验的特点：？
X²（卡方）值的特点：具有可加性、永远为正、大小随实际频数与理论频数差的大小而变化
X²（卡方）分布的特点：1.呈正偏态，右侧无限延伸，但永不与基线相交；
2.随自由度的变化而形成一簇分布形态；
3.自由度越小，卡方分布偏斜度越大，自由度越大，卡方分布形态越趋于对称。
先验概率（prior probability）：是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式。
后验概率：是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，如贝叶斯公式。