心理学(研究方法)内容精讲(心理统计学-方差分析)【圣才出品】
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】
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。
黄希庭《心理学研究方法》课后习题(研究的综合——元分析)【圣才出品】
第14章研究的综合——元分析一、名词解释元分析、发表偏向、Q检验、亚组分析、敏感性分析、研究的质量、标准化均数差答：（1）元分析：是应用特定的设计和统计学方法对以往的研究结果进行整体的和系统的定性与定量分析。
（2）发表偏向：具有统计学显著意义的研究结果(阳性结果)较无显著性意义的结果(阴性结果)或无效的结果被报告和发表的可能性更大的倾向。
（3）Q检验：把数据按照从大到小排序，找出最大值与最小值，并计算可疑出其与相邻值的差值，并将其与最大值与最小值之差做商。
得出Q与题目给出的要求的Q对比，要是大于，则是舍去。
（4）亚组分析：根据不同的研究特征如被试的年龄、职业，将各独立研究分为不同组，然后再分别进行合并分析，比较各组及其与总的合并效应间有无显著性差异。
（5）敏感性分析：分析当条件(变量)发生变化时，结果是否也发生变化，即研究结论的稳定性如何。
（6）研究的质量：指一个研究在设计、实施和分析过程中防止和减少系统误差(偏向)及随机误差的程度。
（7）标准化均数差：SMD，两组估计均数差值除以平均标准差的结果。
二、简答与论述1．什么是桔子与苹果问题，该如何控制?答：桔子与苹果问题：对元分析的最尖锐的批评之一就是认为其不应该将研究对象、结果测量指标、实验设计以及测量方式等不同的各项研究所得的结果结合在一起，因为这就好比将桔子与苹果拿来比较，是很难得出正确结论的。
目前，主要是通过进行异质性检验来缓解这个问题。
2．简述Fisher(P值)法的基本过程与公式。
答：Fisher法分可为两步：（1）如果文献中没有给出确切的p值的话，将各检验统计量如t值、x2值转为P值，注意此处是指具体的确切的P值，不是P>0.05或≤0．05的定性数字。
（2）按以下公式将P值转为x2值，公式中的P i为各独立研究的单侧概率。
在判断时，自由度为参加元分析的文献数(k)的两倍，即df=2k，具体的查表等检验方法与一般的χ2检验相同。
莫雷《心理学研究方法》笔记和习题详解-研究报告的撰写【圣才出品】
莫雷《心理学研究方法》笔记和习题详解-研究报告的撰写【圣才出品】第18章研究报告的撰写18.1复习笔记一、实验研究报告的撰写（一）实验研究报告的基本格式心理学实验研究报告主要包括题目、前言、方法、结果、讨论五大部分：①题目是一篇研究报告的标题，用于简明概括研究报告的主题。
②前言部分主要用于在综述相关文献的基础上，提出所要研究的问题，一般包括理论背景、问题提出和实验假设。
③方法部分是对研究所采用的方法的详细描述，包括被试、实验仪器、实验任务、实验设计和实验程序等。
④结果部分主要报告研究中所发现的、与前人研究结果相一致或矛盾的数据统计结果。
⑤讨论部分则对研究结果进行充分的解释和讨论。
此外一篇研究报告在正文前还包括作者姓名、工作单位的联系方式和摘要，在正文后还包括结论、参考文献和附录。
有时为了补充正文内容，把那些较为复杂或琐碎、放在正文中会影响整体行文连贯的材料，作为附录置于报告的末尾。
（二）实验研究报告各部分的撰写1．题目题目在于以最简洁的语言告诉读者研究所要阐述的问题。
题目的表达具体应注意以下几个问题：（1）说明该研究做了哪方面的探讨以及研究中的变量有哪些。
如果是相关研究，应指出是哪两个或几个变量之间的相关；如果是因果研究，要讲清实验中的自变量和因变量分别是什么。
（2）应在题目中告诉读者该研究的类型是观察研究、相关研究还是因果研究。
（3）注意将所要研究的问题界定清楚，题目不要过大或含糊不清。
（4）在题目中应尽量明确界定所要研究的被试群体。
（5）注意使题目简洁明了，做到概念明确，言简意赅。
题目一般为10至15个字，至多不超过20个字，尽量不使用副标题。
（6）为了便于检索，应在题目中拼写出所有的术语，尽量避免使用缩略词。
2．摘要（1）摘要是简要概括论文全部内容的一段话，位于标题之后，正文之前。
写摘要的目的是：①使读者在最短时间内迅速了解论文最重要的内容；②为检索提供方便。
一段好的摘要能够用简练的语言向读者介绍清楚研究目的、方法、对象、结论以及价值。
甘怡群《心理与行为科学统计》笔记和习题详解(多元方差分析(MANOVA))【圣才出品】
第20章多元方差分析（MANOVA）20.1 复习笔记一、多元方差分析简介（一）多元方差分析的概念多元方差分析是用于考查类目型变量在多个等距因变量上的主效应和交互作用的统计方法。
（二）MANOVA与ANOVA的比较1．相似之处（1）均可以有一个或几个类目型自变量作为预测源。
（2）计算性质和逻辑相同。
MANOVA可以看成是ANOVA在多个因变量情境下的延伸。
ANOVA是在一个因变量上进行检验，检测组间的差异是否是随机出现的；MANOVA 是在因变量的组合上进行检验，检测组间的差异是否是随机出现的。
2．不同之处MANOVA与ANOVA根本的不同在于因变量的个数。
MANOVA中因变量的个数多于一个，而ANOVA中只有一个因变量。
而且，MANOVA所测量的因变量彼此之间是有相关的。
（三）不能用多个ANOVA的分析来代替MANOVA的分析1．MANOVA的优点（1）首先，通过测量多个因变量而不是一个因变量，MANOVA减少了忽略某个会被自变量和自变量的交互作用影响的因变量的机率；（2）其次，对多个相关的因变量进行多个ANOVA检验，会造成I类错误的膨胀，使用MANOVA能够同时检验多个因变量，而又避免I类错误的膨胀；（3）第三，在特定的情况下，MANOVA能够检验出单独ANOVA分析无法检验出的差异。
2．MANOVA的局限（1）首先，在MANOVA中，有几个非常重要的前提假设需要考虑。
（2）其次，MANOVA在解释自变量对于某个因变量的效果时存在着一些模糊不清。
（3）MANOVA的统计效力高于ANOVA的情境并不是很多。
（四）多元协方差分析MANCOVA与MANOVA类似，因变量个数大于或者等于2，以等距自变量作为“协变量”。
多元协方差分析是协方差分析（ANCOVA）的扩展，应用多元协方差分析。
要回答的问题是：如果控制了一个或者多个协变量对新创建的因变量的影响之后，各组之间是否存在着统计上可靠的均值差异。
教育与心理统计学 第六章 方差分析考研笔记-精品
第六章方差分析第一节方差分析概述一.方差分析的定义［用途］定义:用途方差分析也称为变异数分析，是在教育与心理研究中最常用的变量分析方法，其主要功能在于分析测量或实验数据中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定测量或实验中因素对反应变量是否存在显著影响。
即用于置信度不变情况下的多组平均数之间的差异检验。
它既可以比较两个以上的样本平均数的差异检验，也可以应用于一个因素多种水平以及多个因素有多种水平的数据分析。
二.方差分析的作用方差分析主要应用于两种以上实验处理的数据分析，同时匕徽两个以上的样本平均数，推断多组资料的总体均数是否相同，也即检验多组数据之间的均数差异是否有统计意义。
在这个意义，也可以将其理解为平均数差异显著性检验的扩展。
当我们用多个t检验来完成这一过程时，相当于从t分布中随机抽取多个t值，这样落在临界范围之外的可能大大增加，从而增加了I型错误的概率，我们可以把方差分析看作t检验的增强版。
方差分析一次检验多组平均数的差异，降低了多次进行两组平均数检验所带来的误差。
在进行方差分析时，设定的假设是综合虚无假设，即假设样本所归属的所有总体的平均数都相等。
如果检验的结果是存在显著性差异，只能说明多组平均数之间存在显著性差异，但是无法确定究竟哪些组之间存在显著性差异，此时需要运用事后检验的方法来确定。
三.方差分析的相关概念一（一）数据的变异（1）变异:统计中的变异是普遍存在的7一般意义上的变异是指标志（包括品质标志和数量标志）在总体单位之间的不同表现。
可变标志的属性或数值表现在总体各单位之间存在的差异，统计上称之为变异,这是广义上的变异，即包括了品质标志和数量标志，有时仅指品质标志和在总体单位之间的不同表现。
注：随机性，即变异性。
（2）组间变异［组间差异］:组间变异表示处理间变异，主要指由于接受不同的实验处理（实验处理效应）而造成的各组之间的变异，可以用两个平均数之间的离差来表示，可将组间离差平方和记为SS AO组间差异可用组间方差来表征，用符号MS B表示。
心理学(研究方法)内容精讲(心理统计学-概率分布与总体参数的估计)【圣才出品】
心理学（研究方法）内容精讲第三部分心理统计学第三章概率分布与总体参数的估计第一节概率与概率分布一、概率的一些基本概念（一）什么是概率概率因寻求的方法不同有两种定义，即后验概率和先验概率。
1．后验概率的定义以随机事件A在大量重复试验中出现的稳定频率制作为随机事件A概率的估计值，这样寻得的概率称为后验概率。
2．先验概率的定义先验概率是通过古典概率模型加以定义的，故又称为古典概率。
古典概率模型要求满足两个条件：①试验的所有可能结果是有限的；②每一种可能结果出现的可能性（概率）相等。
（二）概率的性质1．任何随机事件A的概率都是介于0与1之间的正数；2．不可能事件的概率等于0；3．必然事件的概率等于1。
（三）概率的加法和乘法1．概率的加法在一次试验中不可能同时出现的事件称为互不相容的事件。
两个互不相容事件和的概率，等于这两个事件概率之和。
2．概率的乘法A 事件出现的概率不影响B 事件出现的概率，这两个事件为独立事件。
两个独立事件的概率，等于这两个事件概率的乘积。
二、正态分布（一）正态分布特点1．呈倒挂的钟形，两头小，中间大，能力的特点呈正态分布；2．有其分布函数；3．横坐标以标准差为单位，用z 分数表示；4．正态分布下数据与标准差有一定数量关系1%X 1.96SD 95%X 2.58SD %X SD -⎧±⎪⎪±⎨⎪±⎪⎩－－ 包含所有数据的68.2 包含所有数据的 包含所有数据的99（二）正态分布的应用1．正态表的应用（1）已知概率可查Z 分数；（2）已知Z 分数可查概率；（3）已知概率或标准分数可查密度值、函数值。
2．正态分布在研究的应用（1）按能力分组，确定人数；（2）化等级评定为测量数据；（3）测验分数的正态化。
3．标准分数与应用公式：Z x x S-＝式中：x 代表原始数据；x 为一组数据的平均数；S 为标准差如果研究数据呈正态分布，可按正态分布的规律来解释。
例如：一个班成绩90x -=，SD＝3。
张厚粲《现代心理与教育统计学》配套题库【课后习题】(方差分析)【圣才出品】
112.36 9
56.25 6
27.895
SST
X2
( X )2
N
30.58 27.507
3.073
SSB
( X
ni
)2
( X )2
N
27.895 27.507
0.388
SSW
X 2
( X
n
)2
30.58 27.895
2.685
（3）计算自由度
dfT＝N－1＝22－1＝21
dfB＝k－1＝3－1＝2
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第 9 章 方差分析
1．方差分析的功能及其基本假定条件有哪些？ 答：（1）方差分析的功能 方差分析的主要功能在于分析实验数据中丌同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确 定实验中的自变量是否对因变量有重要影响。 （2）方差分析的基本假定条件 运用 F 检验进行的方差分析是一种对所有组间平均数差异进行的整体检验。进行方差分 析时有一定的条件限制： ①总体正态分布 方差分析同 Z 检验及 t 检验一样，也要求样本必须来自正态分布的总体。 ②变异的相互独立性 总变异可以分解成几个丌同来源的部分，这几个部分变异的来源在意义上必须明确，而 且彼此要相互独立。 ③各实验处理内的方差要一致 各实验处理内的方差彼此应无显著差异，这是方差分析中最重要的基本假定。
（5）计算 F 比值，进行 F 检验，做出决断
F MSB dfW
（6）列出方差分析表
6．在一个深度知觉实验中，将被试随机分成三组，在实验过程中第一组采取正反馈方 式，第二组采取负反馈方式，第三组丌给反馈信息，试问三组的深度知觉误差有否显著差异？
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莫雷《心理学研究方法》笔记和习题详解-变量数据获得的测评方法【圣才出品】
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④目前为止，人们成功开发了涵盖心理学众多领域的量表，这些量表为大量心理学变量 数据的获取提供了捷径。
（2）局限 ①对研究者有较高要求，若使用不当或结果解释不当会产生很多问题，甚至是非常严重 的社会问题。 ②当前测验法的使用还存在许多测验编制不科学、发行控制不严、测验工作人员缺乏专 业性训练等方面的问题，这些都会影响变量数据的质量，从而影响研究的质量。 4．测验法分类 （1）根据测量内容分类，分为： ①学绩测验 ②能力测验 ③人格测验 （2）根据测验方式分类，分为： ①个别测验 ②团体测验 （3）根据适用的材料分类，分为： ①文字测验 ②非文字测验 （4）根据测验目的分类，分为： ①描述性测验 ②诊断性测验 ③预测性测验
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（5）根据测验难度和时限分类，分为： ①速度测验 ②难度测验 （6）根据测验性质分类，分为： ①构造性测验 ②投射性测验 （7）根据应用领域分类，分为： ①教育测验 ②职业测验 ③临床测验 （8）根据测验题目的性质和对被测者的要求分类，分为： ①作业型测验法 a．概念 作业型测验法是要求被试完成一定难度的任务，研究者根据其完成的质量对其特质做出 量化评定的方法。在作业型测验法中，编出来的测量题目都是有一定难度的，被试在接受测 量的时候要尽其所能把题目回答出来。能力测验和学绩测验属于典型的作业型测量。 b．评价 优点：客观、公平，测量结果不受评价者和被评价者的主观意愿左右。 局限：只适用于学业成就和认知方面素质的测量。 ②自陈型测验法 a．概念 自陈型测验法是指让被试完成一些自我评估的题目，研究者根据其完成情 Nhomakorabea对其特质做
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（1）如果研究中的自变量只有一个因素，多种水平，被试完全随机取样，随机分组， 称为单因素完全随机设计。
（2）实验效应模型只有随机模型和固定模型两种。 （3）多因素完全随机实验设计主要指析因设计，是指研究中的自变量有两个或两个以 上的因素，每个因素各有多种水平，随机取样，随机分组的实验设计。这种设计效应模型有 三种可能，统计分析时要予以特别注意。 （二）应用的条件 完全随机取样的数据应具有以下特点： 1．数据正态性：数据的总体分布是正态的或近似正态的； 2．方差可加：总方差应为各方差分量的和； 3．方差齐性：即各实验处理的方差相等。 确定方差齐性的依据如下： （1）数据变化不大； （2）可用检验方法确定； （3）如果各组被试人数相等，可视为方差齐性。 4．数据为等比或等距数据，用参数的方法；若为等级变量，则应该用非参数方法。
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检验时，计算 F 值的分母项不同。 （二）固定模型（又称为效应模型Ⅱ） 1．研究中的自变量（因素）总体是有限的几个固定值。所选的实验处理水平，即为处
理水平的总体，例如讲演式、启发式、自学式三种教学方式的实验研究，这三种方式即被认 为是教学方式的总体（尽管还有很多教学方法，该研究不涉及其他方法的效应，只讨论这三 种方式的效应）。
二、完全随机设计的方差分析
（一）平方和的分解与计算
1．单因素方差分析
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ（1） SSt
x2
( x)2 nk
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（2） SSb
( x)2 n
( x)2 nk
（3） SS w
x2
( x)2 n
2．多因素方差分析的计算见析因设计
1．总体正态分布
2．变异的可加性
3．各处理内的方差一致
（二）方差分析中的方差齐性检验
既然在进行方差分析时，各实验组内部的方差彼此无显著性差异是应该考虑的重要假
定，那就要首先对各组内方差作齐性检验。
Fmax
S（12 最大） S（22 最小）
通过对结果的查表可以获得方差是否齐性。
第二节 研究设计的基本原理
（二）自由度的确定
yij Yij
取正平方根。如果数据个数太少（N＜10），可用矫正公式变换：
yij Yij 1
或
（三）反正弦转换
yij Yij 0.5
如数据为二项分布，即 p 或 q 相对较小时。如在 30%～70%以外的数据，采用反正弦
变换。
yij
S 1 in
Yij
第三节 完全随机设计的方差分析
一、相关概念与原理 （一）什么叫完全随机设计的方差分析 1．实验的因素是一个或多个，每个因素又有多个不同的实验水平，随机选取被试，又 随机分组，将各组被试随机地安排到一种实验处理组之中的实验设计，称为完全随机化实验 设计。 各实验处理水平，可以是随机的，也可固定，若两个以上因素，可有一个因素随机，一 个因素固定。因而其效应模型可有随机模型、固定效应模型和混合模型。 2．单因素完全随机化实验设计与多因素完全随机化设计
二、数据变换 当数据分布不为正态时，为求得数据接近正态分布，可采取数据变换的方法，有利于统 计分析。 （一）对数变换
当数据呈几何级数变化时，采用对数变换 yij lgYij
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（二）平方根转换
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当数据为 poisson（泊松分布），即他们的平均数与方差值近似，用平方根转换
有统计学意义，若 F 值远大于 1，则说明各组均数间的差异有统计学意义。实际应用中检验 假设成立条件下 F 值大于特定值的概率可通过查阅 F 界值表（方差分析用）获得。
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三、方差分析的基本条件
（一）方差分析的基本假定
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心理学（研究方法）内容精讲 第三部分 心理统计学 第五章 方差分析
第一节 方差分析的基本思想
一、方差分析的概念 方差分析（ANOVA）又称变异数分析或 F 检验，其目的是推断两组或多组资料的总体 均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。我们要学习的主要内容 包括单因素方差分析（即完全随机设计或成组设计的方差分析）和两因素方差分析（即配对 组设计的方差分析）。
二、方差分析的基本思想 总变异有以下两个来源： （1）组内变异 （2）组间变异 而且：SS 总=SS 组间+SS 组内 v 总=v 组间+v 组内 如果用均方（即自由度 v 去除离均差平方和的商）代替离均差平方和以消除各组样本数
不同的影响，方差分析的公式为 F MS组间 ，若 F 值接近 1，则说明各组均数间的差异没 MS组内
一、研究设计的效应模型 效应模型是指研究设计中由于自变量的取样方式不同而造成的不同研究效应类型，分三 种。 （一）随机模型（又称为效应模型 I） 1．研究中的自变量（因素）水平（又称实验处理）是随机取样，所选各水平仅是无限 多水平中的一部分有代表性的样本。 2．统计推论可推广到无限总体中。 3．F 值的计算有区别，即在不同效应（如主因素 A 的效应，B 的效应，交互作用效应）