心理统计学常用概念总结
《心理统计学》总复习要点1-7章[4]
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《心理统计学》总复习要点第一章、第二章基本概念及次数分布表第一节基本概念一、基本概念1．连续变量与离散变量(不连续变量)变量分为连续变量与离散变量(不连续变量)。
连续变量则可以在量表上的任何两点加以细分，可以取得无限多个大小不同的数值。
不连续变量又称离散变量或间断变量，则在量表上的任何两点中只能取得有限个数值。
是一种只能取特殊值而不能取任何值的变量，它代表一个点，而不是一段距离。
2．总体、样本、个体总体是指具有某一种特征的一类事物的全体，构成总体的每一个基本元素称为个体，在总体中按一定规则抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。
二、测量水平心理测量的工具一般可以分为四种水平，它们是由测量工具——量尺的水平决定的，量尺也称为尺度。
（一）量尺(Ratio Measurement)用这样的量尺测量出的数据，可以进行加、减、乘和除运算。
这种测量水平的数据特征是有相等单位和绝对零点。
用这种量尺测量得到的数据变量为比率（或等比）变量。
（二）等距量尺(Interval Measurement)只有相等单位，没有绝对零点，这种测量工具称为等距量尺。
等距量尺测出的数据可以进行加和减的运算，而不能进行乘和除的运算。
但是，等距数据的差值可以进行乘、除运算，因为等距数据的差值有一个绝对零点，两个数值相等，差值即为零。
用这种量尺测量得到的数据变量为等距变量。
（三）顺序量尺(Ordinal Measurement)顺序量尺又叫等级量尺，它的特点是：既无绝对零点，又无相等单位。
用这种量尺对研究对象进行测量，只能给对象排个顺序。
顺序量尺的测量结果原则上不能进行加、减、乘、除四则运算。
如有必要的话，只能进行不等式运算。
用这种量尺测量得到的数据变量为顺序变量。
（四）分类量尺(Nominal Measurement)分类测量不包含任何类间数量关系的假定，仅仅是把测量对象分为相同或相异，但在性质上没有哪一类较大，哪一类较小之分。
即无大小之分，也无等级之分。
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。
心理学基本概念系列文库：心理统计学
心理学基本概念系列——心理统计学形而上是人类区别于动物的重要文明之一，情志，即现在所说的心理学，在人类医学有重要地位。
本文提供对心理学基本概念“心理统计学”的解读，以供大家了解。
心理统计学应用统计学分支学科。
数理统计学在心理学中的应用。
研究在心理学实验或调查中如何收集、整理和分析数字资料，如何根据这些资料传递的信息做出科学推论。
作为心理学研究的有效工具，其内容按目的与功能可分为描述统计、推论统计、实验设计三部分。
(1)描述统计主要研究如何将实验或调查得到的大量数据简缩成有代表性的数字，使其能客观全面地反映这组数据的全貌，将其提供的信息充分显现出来，为进一步统计分析和推论提供可能。
研究方法是通过绘制统计图表及计算各种统计量来描述这组数据的各方面特征，一般步骤：①对原始数据进行分类，做出次数分布表及次数分布图，并算出峰度，以偏度系数反映数据的分布特征。
②计算平均数、中数、众数等集中量数，以表示一组数据的集中趋势。
③计算全距、平均差、四分差、标准差或方差等差异量数，以表示一组数据的分散程度。
④计算相关系数、回归系数或回归方程，以反映两列变量变化之间的关系或一致性程度。
(2)推论统计以描述统计为基础，解决由局部到全体的推论问题，即通过对一组统计量的计算分析，推论该组数据所代表的总体特征。
一般包括总体参数估计和假设检验两方面内容。
总体参数反映总体特征的量，一般可通过适当的样本统计量进行估计，分点估计和区间估计。
点估计是指直接用样本统计量估计总体相应参数得到的值；区间估计的特点是根据样本分布及标准差，算出一个区间，作为对总体参数的估计，同时给出这种估计的置信度，即总体参数落在该区间的可能性。
假设检验是统计的推理过程。
方法是首先对研究的问题建立假设，但检验时并不直接加以验证，而是提出与此对立的假设，然后通过论证，给出相应的显着性水平。
心理统计中常用的是平均数、方差、比率、相关系数和回归系数等统计量的差异检验，即检验从样本得到的统计量差异究竟是真实地代表总体之间相应参数的差异，还是仅由取样误差造成。
《心理统计学》课件
介绍心理统计学在不同领域的研究中的实际应用，如认知心理学、社会心理学和发展 心理学。
2
心理统计学在临床研究中的应用
探讨心理统计学在临床心理学研究和评估中的关键应用，如治疗效果评估和抗抑郁药 物疗效分析。
3
心理统计学在教育研究中的应用
讨论心理统计学在教育心理学研究中的应用，如学生表现评估和教育干预效果评估。
《心理统计学》PPT课件
# 心理统计学PPT课件大纲
第一部分：介绍心理统计学
心理统计学是研究心理学数据收集、处理和分析的方法和技术。它是心理学 研究中的重要组成部分，为心理学研究提供了可靠的数据支持。
第二部分：基本概念和方法
变量与数据类型
介绍心理统计学中的变量及其不同的数据类 型，如名义变量、顺序变量和
介绍心理统计学在市场营销调研和消费者行为研究中的关键应用，如市场细分和产品 定价。
第四部分：心理统计学的思考
数据伦理和数据管理
探讨心理统计学中的数据伦理 原则和数据管理措施，确保研 究数据的合理使用和保护。
大数据时代的心理统计学
讨论大数据时代对心理统计学 的影响和挑战，如数据量的增 加和数据分析方法的创新。
心理统计学未来的发展 趋势
展望心理统计学未来的发展方 向，如智能化数据分析和统计 学在人工智能中的应用。
结束语
心理统计学在心理学研究中的重要性不可忽视。建议有兴趣的人学习和研究心理统计学，以提升心理学 研究的质量和可信度。 *字数：243*
参数估计和假设检验
讨论心理统计学中的参数估计和假设检验方 法，包括均值差异检验和相关性检验。
描述性统计分析
解释心理统计学中常用的描述性统计方法， 如平均数、标准差和百分位数。
标准误和置信区间
心理统计学常用公式总结
心理统计学常用公式总结心理统计学是心理学中的一个重要分支，它通过应用统计方法和概率理论来研究心理现象，分析和解释心理数据。
在心理统计学中，有许多常用的公式和方程式，用于计算和分析心理测量数据。
下面是一些常用的心理统计学公式总结。
1. 平均数（Mean）平均数是一组数值的总和除以数量的结果。
它是一组数据的集中趋势的一种度量。
平均数计算公式如下：平均数=总和/数量2. 中位数（Median）中位数是一组有序数据的中间值，将数据分为两个等长的部分。
对于一个有奇数个数据的数据集，中位数就是中间的值；对于有偶数个数据的数据集，中位数是中间两个值的平均数。
3. 众数（Mode）众数是一组数据中出现频率最高的值。
一个数据集可以有一个以上的众数，也可以没有众数。
4. 方差（Variance）方差是一组数据离其平均数的距离的平方的平均值。
方差用于衡量数据的离散程度。
方差计算公式如下：方差=Σ(数据-平均数)²/数量5. 标准差（Standard Deviation）标准差是方差的平方根，它是一组数据离其平均数的距离的平均值。
标准差也用于衡量数据的离散程度。
标准差计算公式如下：标准差=√方差6. 相关系数（Correlation Coefficient）相关系数衡量两个变量之间的关系强度和方向。
它是一个介于-1和1之间的值，越接近-1或1表示关系越强，越接近0表示关系越弱。
相关系数计算公式如下：相关系数=协方差/(标准差1*标准差2)7. 正态分布（Normal Distribution）正态分布是在统计学中经常出现的一种分布模式。
它呈钟形曲线，对称分布在平均数周围。
正态分布可以由均值和标准差来完全描述。
8. 标准分数（Standard Scores）标准分数是将原始分数转化为以标准差为单位的分数。
它表示一个分数距离平均数的几个标准差。
标准分数=(原始分数-平均数)/标准差9. 置信区间（Confidence Interval）置信区间是对总体参数的估计范围，常用来估计平均值或比例的范围。
心理统计相关知识总结(10)
是所抽取的样品单位对全部研究对象具有充分的代表性。
抽样目的是通过对抽取样品的分析和研究结果估计和推断全部对象的特征和规律，是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。
主要分为随机抽样和非随机抽样。
非随机抽样（nonrandom sampling)：与“随机抽样”相对。
不必遵循随机化原则（即总体中每个个体被抽取概率相同），主要按照研究性质和特征、研究者的实践经验或其他条件抽取样本的方法。
主要适用的情况有：(1）严格按照随机化原则进行抽样，几乎无法进行；(2）研究目标只是对问题进行初步探索或只是对问题提出一些初始假设；(3）研究对象性质、范围和大小难以确定或根本无法确定；(4）研究总体各单元间差异程度不明显。
其研究人员必须具有丰富调查实践和抽样经验等。
方便抽样（convenient sampling)：非随机抽样的一种。
研究者从最方便可得的被试中抽取样本的方法。
如大学里研究者常常以大学生为被试，工厂的研究者常以工人为被试。
特点是方便、省时。
方便抽样的样本要随机地分派到各处理组中，各处理组在被试差异上大体相当，以使研究保持一定的外部效度。
计划抽样（planed sampling)：非随机抽样的一种。
取样时，根据特定的研究目的或主观判断，从总体中选择在某方面具有代表性的个体。
随机抽样（random sampling)：与“非随机抽样”相对。
按照随机化原则抽样的方法。
基本原则是随机性，即研究对象中每个单元被抽取的可能性相同，抽取时不带任何主观性。
分为简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样等。
简单随机抽样（simple random sampling)：亦称“单纯随机抽样”“纯随机抽样”。
随机从总体N个单位中抽取n个单位作为样本的抽样方法。
其中随机指总体中每个单位被抽中概率都相等。
理论上认为，这种方法抽取的样本具有最好的代表性。
系统抽样（systematic sampling)：亦称“机械抽样”“等距抽样”“SYS抽样”“间隔抽样”。
心理学考研之心理统计学笔记
心理统计学笔记（1）基本概念总体：具有某些共同的、可观测特征的一类事物的全体，构成总体的每个基本单元称为个体样本：由于不能或没必要对整个总体进行研究，我们只能从总体中选择出一些个体代表总体，这些个体的集合叫样本变量：本身是变化的或者对于不同个体有不同值得特征或条件常量：本身不变且对不同的个体的值也相同参数：描述总体的数值，它可以从一次测量中获得，也可以从总体的一系列测量中推论得到比例：全组中取值为X的比例，p=f/N插值法：一种求两个已知数值之间中间值的方法，其假设所求解点附近数据呈线性变化统计量：描述样本的数值，与参数的获得方式相同随机取样：从总体抽取样本的一种策略，要求总体中的每一个个体被抽到的机会均等取样误差：样本统计量与相应的总体参数之间的差距偏态分布：分数堆积在分布的一端，而另一端成为比较尖细的尾端，其与对称分布对应次数分布：一批数据在某一量度的每一个类目所出现的次数情况离散型变量：由分离的、不可分割的范畴组成，临近范畴之间没有值存在连续型变量：在任何两个观测值之间都存在无限多个可能值，它可被分割成无限多个组成部分（2）学习建议①将注意放在概念上，心理统计应该是一门概念性的科学，而非纯数学。
②一定要将统计方法与心理学研究的情景结合起来学习。
③弄懂一个概念再开始学习下一个，心理统计中的概念应用性较差却是之后做题的基础。
④做题按照推荐格式能避免出错几率。
（3）统计检验总表数据类型单样本问题独立样本比较相关样本比较多组样本的比较相关问题独立样本重复测量等距型总体正态分布单样本t/z检验独立样本t/z检验相关样本t检验独立样本方差分析重复测量方差分析Pearson积差相关分布形态未知大样本下的相应的t/z检验大样本下的相应的t/z检验大样本下的相应的t检验转化为顺序型转化为顺序型顺序型符号检验法曼-惠特尼U检验维尔克松T检验克-瓦氏单向方差分析弗里德曼双向等级方差分析Spearman等级相关命名型χ2匹配度检验χ2独立性检验符号检验法χ2独立性检验χ2独立性检验一、描述统计描述统计是指用来整理、概括、简化数据的统计方法，侧重于描述一组数据的全貌，表达一件事物的性质。
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。
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心理统计学常用概念总结
心理统计学是心理学中的一个分支，主要研究心理学中的数据分析和统计方法。
以下是心理统计学常用的概念总结：
1. 总体和样本：总体指研究对象的全体，样本指从总体中抽取的一部分。
心理研究通常无法对整个总体进行观察和统计，因此需要从总体中抽取一个样本来进行研究。
2. 变量：心理研究中要研究的对象称为变量。
变量可以是人的特征，也可以是心理过程或行为的指标。
常见的变量包括性别、年龄、情绪状态、智力水平等。
3. 测量：测量是指将抽象的概念转化为具体的可观察和可计量的指标。
心理研究中的测量可以采用调查问卷、实验任务和观察等方法。
4. 中心趋势：中心趋势是描述数据集中位置的统计指标，常用的包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有观察值的总和除以观察值的数量，中位数是将所有观察值按大小排列后的中间值，众数则是出现次数最多的观察值。
5. 变异度：变异度是描述数据分散程度的统计指标，常用的包括标准差和方差。
标准差是观察值与平均值之间的差异的平均水平，方差则是标准差的平方。
6. 正态分布：正态分布是指符合高斯分布曲线的数据分布。
在心理研究中，很多变量的分布都服从正态分布，这可以方便我们进行统计推断和参数估计。
7. 相关分析：相关分析是用来研究两个变量之间关系的统计方法。
常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数，用来度量两个连续变量之间的线性和非线性关系。
8. t检验和方差分析：t检验和方差分析是用来比较两个或多个组别之间均值差异的统计方法。
t检验适用于比较两个组别之间的均值差异，方差分析则适用于比较两个或多个组别之间的均值差异。
9. 回归分析：回归分析用于研究自变量对因变量的影响程度和方式。
常用的回归分析方法包括线性回归和多元回归。
10. 统计显著性：统计显著性是指在给定样本下，观察到的差异是否由于随机因素引起的概率。
通常以p值来表示，p值小于设定的显著性水平（通常为0.05）时，可以认为观察到的差异是真实存在的。
这些概念是心理统计学中的基础知识，对于进行心理研究数据分析具有重要意义。