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
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。
现代心理与教育统计学复习资料
现代心理与教育统计学复习资料第一章心理与教育统计学基础知识1、数据类型称名数据计数数据离散型数据顺序数据等距数据测量数据连续型数据比率数据2、变量、随机变量、观测值变量就是可以挑相同值的量。
统计数据观测的指标都就是具备变异的指标。
当我们用一个量则表示这个指标的观测结果时，这个指标就是一个变量。
用来表示随机现象的变量，称为随机变量。
一般用大写的ｘ或ｙ表示随机变量。
随机变量所取得的值，称为观测值。
一个随机变量可以有许多个观测值。
３、总体、个体和样本须要研究的同质对象的全体，称作总体。
每一个具体内容研究对象，称作一个个体。
从总体中抽出的用以推测总体的部分对象的集合称为样本。
样本中包含的个体数，称为样本的容量n。
通常把容量n≥30的样本称作大样本；而n＜30的样本称作大样本。
４、统计数据量和参数统计数据指标平均数标准差相关系数回归系数统计数据量srb参数μσρβ5、统计误差误差就是测量得值与真值之间的差值。
测出数值＝真值＋误差统计误差归纳起来可分为两类：测量误差与抽样误差。
由于采用的仪器、测量方法、读数方法等问题导致的测出值与真值之间的误差，称作测量误差。
由于随机抽样造成的样本统计量与总体参数间的差别，称为抽样误差第二章统计图表一、数据的整理在展开整理时，如果没充裕的理由证明某数据就是由实验中的过错导致的，就无法轻而易举将其确定。
对于个别极端数据与否该剔出，应当遵从三个标准差法则。
二、次数原产表中（一）简单次（频）数分布表（二）相对次数分布表将次数原产表各组的实际次数转变为相对次数，即为用频数比率（f／n）或百分比f）去则表示次数，就可以做成相对次数原产表中（?100%n（三）累加次数分布表（四）双列次数分布表双列次数原产表中又称有关次数原产表中，就是对存有联系的两列变量用同一个表中则表示其次数原产。
所谓有联系的两列变量，一般是指同一组被试中每个被试两种心理能力的分数或两种心理特点的指标，或同一组被试在两种实验条件下获得的结果。
心理统计学重点知识
心理统计学一．描述统计（一）统计图表 1、统计图次数分布图——①直方图：用以矩阵的面积表示连续性随即变量次数分布的图形。
②次数多边形图：一种表示连续性随机变量次数分布的线形图，属于次数分布图。
③累加次数分布图：分为累加直方图和累加曲线图；其中累加曲线的形状大约有三种：一种是曲线的上枝长于下枝（正偏态），另一种是下枝长于上枝（负偏态），第三种是上枝，下枝长度相当（正态分布）。
其他统计图：条形图：用于离散型数据资料； 圆形图：用于间断性资料；线形图：更多用于连续性资料，凡预表示两个变量之间的函数关系，或描述某种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况，用这种方法比较好。
散点图： 2、统计表①简单次数分布表 ②分组次数分布表③相对次数分布表：将次数分布表中各组的实际次数转化为相对次数，即用频数比率表示。
④累加次数分布表⑤双列次数分布表：对有联系的两列变量用同一个表来表示其次数分布。
（二）集中量数 1、算术平均数M1nii XX N==∑优点：反应灵敏；计算严密；计算简单；简明易解；适合于进一步用代数方法演算；较少受抽样变动的影响；缺点：受极端数据的影响；若出现模糊不清的数据时，无法计算平均数； 计算和运用平均数的原则： 同质性原则；平均数与个体数值相结合的原则； 平均数与标准差、方差相结合原则； 性质：①在一组数据中每个变量与平均数之差的总和等于零②在一组数据中，每一个数都加上一个常数C ，所得的平均数为原来的平均数加常数C ③在一组数据中，每一个数都乘以一个常数C ，所得的平均数为原来的平均数乘以常数C 2、中数：Md 按顺序排列在一起的一组数据中居于中间位置的数，即这组数据中，一般数据比它大，一般数据比它小。
注意计算方法；3、众数：Mo 是指在次数分布中出现次数最多的那个数值；三者的关系：正偏态分布中，M>Md>Mo 负偏态分布中，M<Md<MoMo=3Md-2M （自己推导一下）（三）差异量数差异量数就是对一组数据的变异性，即离中趋势特点进行度量和描述的统计量，也称为离散量数。
统计心理学主要知识点归纳
统计心理学主要知识点归纳统计心理学是一门综合应用统计方法于心理学研究中的学科，通过收集、整理和分析大量的数据，旨在揭示心理学现象的规律和关联性。
本文将对统计心理学的主要知识点进行归纳和总结。
一、概率与统计基础概率与统计是统计心理学的基石。
研究者需要了解概率理论和统计学基本概念，如随机变量、概率分布、假设检验等。
概率理论提供了对事件发生概率的量化描述，统计学则提供了对数据的分析和解释的方法。
二、标准化和测量在统计心理学中，测量是一个核心概念。
研究者需要了解不同测量尺度（如名义尺度、顺序尺度、间隔尺度、比例尺度）的特点及其应用。
此外，标准化也是一项重要技术，它可以将原始分数转化为具有标准分布特征的分数，以便进行比较和分析。
三、相关性分析相关性分析用于研究变量之间的关联程度。
研究者经常使用皮尔逊相关系数或斯皮尔曼等级相关系数来度量变量之间的相关性。
这项分析可以帮助研究者确定变量之间的关系，并进一步推断其之间可能存在的因果关系。
四、假设检验假设检验是统计心理学中最常用的方法之一。
它用于检验研究者对事物的某种假设是否成立。
在进行假设检验时，研究者需要明确研究假设、选择适当的统计检验方法，并进行显著性检验以确定结果的可靠性。
五、方差分析方差分析用于比较两个或更多组之间的均值差异，常用于处理实验数据。
研究者需要选择适当的方差分析方法，并进行后续的事后比较分析以确定组间差异是否显著。
六、回归分析回归分析是研究变量之间关系及其影响程度的重要方法。
通过回归分析，研究者可以确定自变量对因变量的解释程度，并进行预测。
常见的回归方法包括线性回归、多元回归和逐步回归等。
七、因子分析因子分析是一种用于研究多个变量之间共同性的方法。
通过因子分析，研究者可以探索变量之间的内在结构，并将其归纳为几个共同的因子，以简化变量的复杂性。
八、统计软件的应用在统计心理学研究中，统计软件的应用非常广泛。
研究者可以使用SPSS、R、Python等工具进行数据分析和处理。
统计心理学主要知识点总结
统计心理学主要知识点总结统计心理学是心理学的一个重要分支领域，它通过运用统计学的方法和技术，研究人类心理现象及其规律。
本文将对统计心理学的主要知识点进行总结，旨在帮助读者更好地理解和应用统计心理学的理论和方法。
一、概述统计心理学是一门应用性较强的学科，它利用统计学的概念和方法，对心理学中的数据进行分析和解释。
统计心理学的主要任务是帮助心理学研究者进行数据处理和统计推断，从而揭示心理现象背后的规律和原因。
二、描述性统计描述性统计是统计心理学的基础，用于对心理学数据进行描述和概括。
描述性统计主要包括以下几个方面：1. 集中趋势：用于描述数据的集中程度，常用的指标包括均值、中位数和众数。
2. 离散程度：用于描述数据的离散程度，主要有标准差、方差和极差等指标。
3. 分布形态：用于描述数据的分布形态，例如正态分布、偏态分布和峰态分布。
三、概率与统计推断概率与统计推断是统计心理学的核心内容，它涉及到从样本数据中推断总体特征和进行假设检验等内容。
1. 概率原理：概率是描述事件发生可能性的数值，统计心理学利用概率理论解释和推断心理学现象。
2. 抽样与总体推断：从总体中随机选择样本，并利用样本数据推断总体特征。
3. 假设检验：用于检验研究假设的有效性，常见的方法包括t检验、方差分析和卡方检验等。
四、相关与回归分析相关与回归分析是统计心理学中用于研究变量间关系的重要方法。
1. 相关分析：用于衡量两个变量之间的相关程度，常用的指标有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
2. 线性回归分析：用于建立一个或多个自变量与一个因变量之间的关系模型，通过回归方程进行预测和解释。
五、实验设计与数据分析实验设计与数据分析是统计心理学研究中关键的一环，它包括实验设计和数据分析方法的选择。
1. 随机分组与控制：在实验中使用随机分组和控制变量的方法，以降低其他因素对实验结果的影响。
2. 方差分析：用于比较两个或多个组之间的差异，并确定差异是否显著。
心理统计复习重点
随机变量：在取值之前，不能确定取值大小的变量参数：又称总体参数，是指描述一个总体情况的一些统计指标统计量：又称样本特征值，是根据实验所获得的一组观测值计算出来的一些量数，它可以描述一组数据的情况百分等级：某一分布中分数在某一值之下或等于该值的个体所占的百分比标准差：即方差的平方根，样本标准差常用S或SD表示。
标准分数:是将原始分数与平均数的距离以标准差为单位表示出来的相对位置量数。
差异系数：是测算数据离散程度的相对指标。
它是一组数据的标准差与其均值之比四分差:将两端的1/4去除，只利用第3个与第1个四分位数的差距来表示分散情形概率：为某一种后果发生的可能性大小。
独立事件：一个事件是否出现对另外一个事件不产生影响样本分布：总体中可抽取的所有可能的特定容量的样本所形成的统计分布。
样本均值的分布：总体中可抽取的所有可能的特定容量(n)的随机样本的样本均值的集合。
抽样误差：当随机样本被用来代表总体时，样本统计值与总体参数之间的差。
标准误：样本均数的标准差称为标准误。
区间估计：用某一数值的范围作为未知数量的估计置信区间：当一个区间与一个特定的置信度(或概率)一起出现时, 称为置信区间。
假设检验：又称显著性检验，是指由样本间存在的差别对样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
小概率事件：统计学指出，一般情况下，小于5%的事件，小概率事件在一次抽样中是不可能出现的。
I类错误：弃真错误II类错误：存伪错误显著性水平：显著性水平规定了当虚无假设正确时，样本结果非常不可能出现的概率值。
统计效力：是该考验能够正确地拒绝一个错误的虚无假设的概率。
大数定律：当样本量足够大时，样本的均数M以很大的概率接近总体均数（计量资料）。
当试验次数足够多时，事件A出现的频率就会接近于概率P（计数资料）。
中心极限定律：如果所研究的随机变量可以表示为大量独立随机变量的和，其中每一个随机变量对于总和只起微小作用，则可以认为这个随机变量近似服从正态分布，其均数也近似服从正态分布。
心理统计学精髓知识点
第一节正态分布1 正态分布的特点首先,钟形对称分布其次，的概率是95％；的概率是99％；将称为决策水平0。
05上的小概率事件,将称为决策水平0。
01上的小概率事件。
其中，X是总体中的随机抽取的一个数值;μ为总体平均值，第三,曲线两端无限靠近横轴。
2 应用（1）某学校三年级学生的平均智商是100，其标准差为15。
那么，从中随机抽取一个学生，其智商大于等于130的概率是多少?其智商小于等于85的概率是多少？（2）某企业生产的产品重量均值为100，标准差为15。
质检人员从市场上随机抽取一件，发现其重量为115，仅从质量上看，如何用统计学视角来判断此产品是否属于这一企业（决策水平为0。
05）.（3）在上题中,如果质检人员从市场上发现一个产品的重量为140，那么，仅从质量上判断,此产品是否属于这一企业（决策水平为0。
01）.3 数据处理一让学生报告自己的身高、体重以及自己的肥胖感知（我认为自己很肥胖）、以及自己的性别。
数据处理任务包括:报告三个变量的茎叶图，并大致判断其分布形态；报告三个变量的平均值、中数以及中位数、标准差.第二节标准正态分布将总体的平均值记为μ，标准差记为σ，将其中的数据或个案记为X。
那么，使用公式，就可以将正态分布转化为标准正态分布。
标准正态分布是正态分布的一个特例，因此，第一节的内容皆可以标准正态分布进行直译。
思考题：标准正态分布的标准差是多少？其平均值又是多少?对于标准正态分布而言，为决策水平0.05上的小概率事件，将为决策水平0。
01上的小概率事件思考题：某地三年级学生的身高是一个总体,并且是正态分布，均值为160厘米,标准差为5厘米。
研究者随机抽取一个学生，其身高为170厘米.那么，此生在标准正态分布中的身高数值应该为多少?这次抽到他是一个小概率事件吗？为什么？练习：将“数据处理一”中三个变量转化为标准正态分布,并报告其茎叶图。
第三节样本均值的分布1 存在一个非常数总体，无论其为何种分布.并且此总体平均值μ与标准差σ已知。
心理统计知识点总结
心理统计知识点总结一、概率论基础1. 概率的概念概率是描述不确定事件发生的可能性大小的数学工具。
在心理统计学中，概率的概念是最为基础的，它是研究随机事件发生规律的重要工具。
对于心理学研究中的一些数据，比如随机实验结果、样本分布等，都可以用概率论的方法来进行研究和分析。
2. 随机变量和概率分布随机变量是描述随机试验结果的一种数学抽象，它是对可能的试验结果的一种量化描述。
概率分布则是用来描述随机变量可能取值的规律。
心理学研究中常见的随机变量有多种类型，比如二项分布、正态分布等，它们都可以用来描述心理学中一些随机试验的结果。
3. 样本空间和事件空间在概率论中，样本空间是指随机试验中所有可能结果的集合，而事件空间则是样本空间中的一个子集，表示某一特定事件发生的可能性。
在心理学研究中，样本空间和事件空间的概念是用来描述研究对象的各种可能结果和事件的可能发生的空间。
4. 条件概率和贝叶斯定理条件概率是指在某一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。
贝叶斯定理则是用来描述两个事件之间的相互关系的定理。
在心理学研究中，条件概率和贝叶斯定理可以用来分析一些复杂的事件之间的概率关系，从而揭示心理学中一些复杂事件之间的规律。
二、描述统计学1. 中心趋势的度量中心趋势是用来描述一组数据集中趋向于集中的程度。
心理学研究中，常用的中心趋势度量有均值、中位数、众数等。
这些度量方法可以用来描述一组数据的集中趋势，从而揭示一组数据的集中程度。
2. 离散程度的度量离散程度是用来描述一组数据分散程度的度量。
心理学研究中，常用的离散程度度量有标准差、方差、极差等。
这些度量方法可以用来度量一组数据的分散程度，从而揭示一组数据的分散程度。
3. 正态分布和假设检验正态分布是一种最为常见的概率分布，它在心理学研究中有着重要的应用。
假设检验则是用来检验一组数据是否符合某种特定分布的方法。
在心理学研究中，正态分布和假设检验可以用来判断一组数据是否符合正态分布，从而进行后续的统计分析。
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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:描述一个总体情况的统计指标,代表总体特性就是一个常数。
6组限:分组区间即一个组的起点值与终点值之间的距离;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:指在某一置信度时,总体参数所在的区域距离或区域长度。
置信区间的上下二端点值称为置信界限。
15组内变异:由组内各被试因变量的差异范围决定的,主要指由实验误差,或组内被试之间的莪差异造成的变异。
16组间变异:由于接受不同的实验处理而造成的各组之间的变异,可以用两个平均数之间的离差表示。
两组平均差异越大,组建变异也就越大
17二项分布:试验仅有两种不同性质结果的概率分布。
18样本分布:指样本统计量的分布,它就是统计推论的重要依据。
19回归模型:用来表达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,就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符号检验:就是以正负符号作为资料的一种非参数检验程序她就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的差异,与参数检验中配对样本差异显著性t检验相对性
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1
23根据数据反映的测量水平将数据分类称名数据、顺序数据、等距数据、比率数据就是否具有连续性离散数据、连续性数据
24算数平均数的使用原则:同质性原则,平均数与个体数值相结合的原则,平均数与标准差、方差相结合的原则。
25良好估计量的标准1无偏性2有效性3一致性4充分性
26皮尔逊平均数、中数与众数三者间的关系:1、在正偏态分布中,M>Md>Mo 2、负……M<Md<Mo 3、偏态分布,M=3Md-2M0(M 平均数Md中数Mo众数) 正M>Md>Mo
27点二列相关:多用于评价由就是非类测验题目组成的测验的内部一致性等问题。
28二列相关适用条件:两列数据均属于正太分布,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。
(二列相关系数的取值在-1、00~1、00之间。
绝对值越接近1、00,其相关程度越高。
)
29肯德尔W系数:适用于两列以上的等级变量;使用情况:Ａ、原始数据资料的获得一半采用等级评定法,让K个被试对N件事物或N种作品进行等级评定,每个评价者都能对N件事物(或作品)的好坏、优劣、喜好、大小、高低登排出一个等级顺序。
因此,最小等级序数为1,最大等级数据为Ｎ,这样Ｋ个评价者便可得到Ｋ列从１至Ｎ的等级变量资料;B、一个评价者先后Ｋ次评价Ｎ件事物或Ｎ件作品,也就是采用等级评定法,这样也可得到Ｋ列从１至Ｎ的等级变量资料。
30肯德尔Ｕ系数适用:评价者对偶比较的方法,即将N件事物两两配对,可配成……、、对,然后对每一对中两事物进行比较,择优选择,优者记1,非优者记0,最后整理所有评价者的评价结果。
31方差分析的基本假定:1、总体正态分布2、变异的相互独立性3、各试验处理内的方差要一致。
32、X^2检验的假设:1、分类相互排斥,互不包容;2、观测值相互独立;3、期望次数的大小
33分布特点1就是一个正偏态分布2值都就是正值3 就是连续分布
34秩与检验法:适用资料:秩与检验法与参数检验中独立样本的t检验想对应。
由于t检验中要求“总体正态”,当这一前提不成立时就不能使用t检验,此时可以用秩与检验代替t检验。
当两个独立样本都为顺序变量时,也需要用秩与法来进行差异检验。
计算过程:A、两个样本容量均小于10时(n1<=10,n2<=10)1、将两个样本数据混合由小到大作等级排列(最小的为1等);2、
设n1<n2,将容量较小的样本(n1)中各数据的等级相加,以T表示;3、把T值与秩与检验表中的临界值比较,若T<=T1或T>=T2,则表明两样本差异有统计学意义;若T1<T<T2,则意味着两样本差异无统计学意义。
B、两个样本容量均大于10(n1>10,n2>10)一般认为当两个样本容量都大于10时,秩与T的分布接近镇泰分布,其平均数及标准差如下:
35中数检验法的计算过程1将两个样本数据混合从小到大排列2求混合排列的中数3分别找出每一样本中大于混合中数及小于混合中数的数据个数,列成四格表4对四格表进行X^2检验。
若X^2方检验结果显著,则说明两样本的集中趋势(中数)差异显著
36线性回归的基本假设1线性关系假设2正态性假设3独立性假设4 误差等分散性假设
37I型错误虚无假设Ho本来就是正确的,但拒绝了Ho,这类错误称弃真错误
II型错误虚无假设Ho本来不正确但却接受了Ho,这类错误称取伪错误
38t分布的特点:1、平均值为0;2、以平均值0左右对称分布,左侧t为负值,右侧t为正值;3、变量取在负无穷到正无穷之间;4、当样本容量趋于无穷大就是,t分布为正太分布,方差为1;当n-1>30以上时,t分布接近正态分布,方差大于1,随n-1的增大而方差渐趋于1;当n-1<30时,t分布与正太分布相差较大,随n-1减少,离散程度(方差)越大,分布图的中间变低但尾部变高。