统计学在教育研究中的应用——心理学与教育学论文使用统计方法的研究报告
心理学中的统计方法简介
心理学中的统计方法简介在心理学研究中，统计方法是不可或缺的重要工具。
心理学研究的主要目的是找到一个确定因素对某种行为或思维模式的影响程度以及比较两个或多个群体之间的差异。
但是，由于心理学研究数据量往往极大，而人类的感官和认知有局限性，因此需要使用一些统计方法来分析数据结果及各变量之间的关系，从而推导出心理学现象。
一、描述统计学描述统计学是指一系列用于对样本数据的描述与分析的方法。
通过描述性统计学方法，我们可以得出中心趋势、数据分布以及变异性等基本特征。
例如，如果我们要研究学生们考试成绩的分布情况，我们需要计算平均分、标准差、范围和百分位数等指标作为学生们成绩分布的描述。
这些描述性统计分析的结果可以帮助我们更好地理解数据集的内部结构和现象的基本特征。
二、推论统计学推论统计学是建立在描述统计学的基础上的一种方法。
它主要考虑样本与总体之间的关系，即如何以涉及抽样误差的定量方式，推断总体的某些特征。
在统计推断过程中，我们可以通过检验零假设来确定研究对象是否显著。
通常情况下，我们希望从样本数据中推断出总体的某些属性，例如：总体均值、总体比例或总体方差等。
三、常用的统计方法1. t检验t检验是一种用于确定两组均值之间差异的统计方法，用于确定样本数据是否来自两个不同的总体。
在心理学研究中，我们可以利用t检验来检验测验、问卷调查或实验任务等数据的有效性。
2. 方差分析方差分析是一种比较三个或多个条件的均值差异的方法。
通过方差分析，我们可以检测不同因素对实验结果的影响。
例如，我们可以用方差分析来确定一种新教育方法是否比旧方法更好，以及新药物是否在改善患者健康状况方面更为有效。
3. 相关分析相关分析用于确定两个变量之间的相关性程度。
如果两个变量存在正相关，则当一个变量增加时，另一个变量也会增加；如果存在负相关，则当一个变量增加时，另一个变量则会减少。
通过相关分析，我们可以确定不同变量之间的相互作用及其关系。
4. 因子分析因子分析是一种用于确定变量内在结构及其影响因素的方法。
应用统计学毕业论文
应用统计学毕业论文应用统计学毕业论文统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。
作为应用统计学专业的毕业生，我在我的毕业论文中选择了一个有趣且具有挑战性的主题：分析社交媒体对个人情绪的影响。
社交媒体已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
人们通过社交媒体平台分享他们的生活、思想和情绪。
然而，社交媒体的普及也引发了一些担忧，例如社交媒体对个人情绪的影响。
我的研究旨在探索社交媒体对个人情绪的影响，并通过统计学方法来分析和解释这种影响。
首先，我收集了一份包含个人社交媒体使用数据和情绪指标的样本。
通过使用API接口，我能够获取参与者在社交媒体平台上的活动数据，例如发帖数量、点赞数量和评论数量。
同时，我还使用了情绪分析工具来分析参与者在社交媒体上发布的内容，并将其转化为情绪指标，例如积极情绪和消极情绪的比例。
接下来，我使用统计学方法来分析数据。
我首先计算了参与者在社交媒体平台上的活动水平和情绪指标之间的相关性。
通过计算相关系数，我能够确定社交媒体活动与个人情绪之间的关联程度。
我发现，活跃度和积极情绪之间存在着正相关关系，而活跃度和消极情绪之间则存在着负相关关系。
为了进一步探索社交媒体对个人情绪的影响，我进行了回归分析。
我将社交媒体活动水平作为自变量，将情绪指标作为因变量，并使用线性回归模型进行分析。
通过回归分析，我发现社交媒体活动水平对个人情绪有显著的影响。
特别是在积极情绪方面，社交媒体活动水平的增加与积极情绪的增加呈正相关关系。
此外，我还进行了一些子群分析，以探索不同人群在社交媒体对个人情绪的影响方面是否存在差异。
我将参与者分为不同的年龄组、性别组和职业组，并对每个子群进行了统计分析。
结果显示，不同人群在社交媒体对个人情绪的影响方面存在一定的差异。
例如，年轻人在社交媒体活动水平和消极情绪之间的关联程度更高，而女性在社交媒体活动水平和积极情绪之间的关联程度更高。
最后，我通过讨论和结论部分总结了我的研究结果。
心理学学士论文中的实验结果统计和显著性分析
心理学学士论文中的实验结果统计和显著性分析在心理学领域的学士论文中，对实验结果进行统计和显著性分析是十分重要的步骤。
本文将介绍心理学实验结果统计的基本概念和方法，并说明如何进行显著性分析，以及解读结果。
1. 实验结果统计实验结果统计指的是对研究收集到的数据进行整理、描述和分析。
以下是一些常用的统计方法：1.1 描述统计描述统计是一种用来总结和描述数据的方法。
常用的统计指标包括均值、中位数、标准差和频率分布等。
通过这些指标可以快速了解数据的集中趋势、离散程度和分布情况。
1.2 推论统计推论统计是基于样本数据对总体进行推断的方法。
其中，假设检验和置信区间是常用的推论统计方法。
2. 显著性分析显著性分析是用来确定实验结果是否具有统计学意义的方法。
它帮助我们判断实验中的差异是否由于随机因素造成，或者是否存在真正的效应。
以下是几种常见的显著性分析方法：2.1 参数检验参数检验是比较两个或多个组的均值差异是否显著的方法。
其中，t 检验适用于比较两组均值差异，方差分析（ANOVA）则适用于比较多组均值差异。
参数检验需要明确的假设和正态分布的假设。
2.2 非参数检验非参数检验是一种不依赖于数据分布类型的方法。
当数据不符合正态分布假设时，可以采用非参数检验，如Wilcoxon秩和检验或Kruskal-Wallis检验。
2.3 相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系。
常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
相关分析可以揭示变量之间的关联性，但并不表示因果关系。
3. 结果解读在进行实验结果统计和显著性分析后，需要正确解读结果。
以下是几点解读结果的注意事项：3.1 注意置信水平置信水平是对结果的确定程度进行度量的指标。
常用的置信水平为95%和99%，表示结果具有95%或99%的置信程度。
一般认为，当p 值小于0.05（置信水平为95%）时，结果具有显著性。
3.2 注意效应大小显著性并不意味着效应的重要性。
统计学中的心理学研究与数据分析
统计学中的心理学研究与数据分析在当代科学研究中，统计学和心理学是两个不可分割的学科。
统计学为心理学提供了基础工具和方法，而心理学研究则为统计学提供了丰富的实践场景和数据样本。
本文将探讨统计学在心理学研究中的应用，以及数据分析技术在心理学研究中的重要性。
一、统计学在心理学研究中的应用1. 实验设计与样本选择：统计学为心理学研究提供了完善的实验设计方法。
通过合理的样本选择和随机分组，可以降低实验结果的偏差，提高研究的可靠性和有效性。
2. 数据收集与整理：心理学研究需要大量数据来支持实验结果的分析和推论。
统计学提供了数据收集和整理的方法，例如问卷调查、观察记录等，确保数据的准确性和可比性。
3. 数据分析与解释：统计学的工具使心理学研究人员能够对数据进行有效的分析和解释。
常见的数据分析方法包括描述性统计、频率分析、相关分析和回归分析等，通过这些方法可以揭示数据之间的关系，验证研究假设，从而得出科学结论。
二、数据分析技术在心理学研究中的重要性1. 揭示现象背后的规律：心理学研究主要关注人类的行为、思维和情感等心理现象。
通过数据分析技术，研究人员能够发现这些现象背后的规律和趋势，推动心理学理论的发展和完善。
2. 增强研究的可信度：心理学研究需要通过科学的数据分析来验证研究假设。
合理的数据分析方法能够根据大样本的实验结果，减小偶然误差带来的影响，提高研究的可信度和稳定性。
3. 支持实证决策：心理学研究在实际应用中具有重要的决策参考价值。
通过数据分析，可以为政策制定者、企业管理者等提供科学的决策依据，促进社会和组织的健康发展。
三、心理学研究中的数据分析案例1. 量表分析：心理学中常用的测量工具包括量表和问卷调查。
研究人员可以通过数据分析方法对量表进行信度分析和效度分析，评估量表的可靠性和有效性。
2. 实验结果分析：心理学实验通常生成大量的数据，需要通过数据分析方法进行统计推断。
例如，研究人员可以使用方差分析方法比较不同实验组之间的差异，验证实验假设的有效性。
心理学研究中的统计方法与数据分析技术
心理学研究中的统计方法与数据分析技术心理学研究是一门复杂而有趣的学科。
然而，要获得科学的结论并不容易，因为研究者必须使用正确的统计分析方法来解释他们收集的数据。
本文将探讨心理学研究中的统计方法和数据分析技术。
1. 数据收集在进行统计分析之前，研究者首先必须收集数据。
这通常涉及到设计实验、问卷调查、采访、观察和量表评估等方法。
数据可以是定量的（例如血压、IQ分数），也可以是定性的（例如颜色、口味）。
在收集数据时，研究者必须保证数据的准确性和可靠性，以确保得出的结论是有效的。
2. 描述性统计在考虑使用任何统计方法之前，研究者必须对收集到的数据进行描述性统计分析。
描述性统计分析的主要目的是总结和组织数据。
这可能包括计算平均数、中位数、众数、标准差、范围和百分位数等。
这些统计量可以帮助研究者了解收集到的数据的分布和中心趋势。
描述性统计可以为后续的推论性统计提供利用。
3. 推论性统计推论性统计分析是统计学在心理学中应用最广泛的一个领域，它用于衡量数据之间的关系和确定结论的可信度。
在心理学研究中，研究者通常需要使用推论性统计分析来验证研究假设，探索变量之间的关系或比较两组之间的差异。
常见的推论性统计方法有t检验、方差分析、相关分析和回归分析等。
这些方法可以用来解释问题，例如：两个组之间有没有显著性差异？变量之间是否存在相关性？一个变量是否能够预测另一个变量？通过这些方法，研究者能够从收集到的数据中提取出更深层次的意义，并评估结果的可靠性。
4. 数据可视化数据可视化技术是另一个帮助心理学研究者轻松理解和分析数据的工具。
通过制作图表、直方图、箱线图等，研究者可以更好地可视化数据的分布和变异性。
数据可视化技术也可以用于发现模式、趋势和异常值，以及提供研究结论的估计值和置信区间。
数据可视化不仅可以减少人为错误和误解的风险，也可以把复杂的数据转化为易于理解的信息。
5. 研究中的其他统计方法除了以上讨论的统计方法和数据分析技术外，心理学研究中还有其他类型的方法可用于分析数据。
统计学方法在教育评估与改进中的应用研究
统计学方法在教育评估与改进中的应用研究教育评估与改进是现代教育领域的重要议题，它涉及到如何对教育中的各种因素进行科学的评估，并根据评估结果进行改进和优化。
在这个过程中，统计学方法的应用变得尤为重要。
统计学方法可以帮助教育工作者收集、整理和分析大量的数据，从而得出科学而准确的结论，并指导教育实践的调整和改进。
本文将探讨统计学方法在教育评估与改进中的具体应用。
一、样本抽取与数据收集在进行教育评估与改进之前，首先需要确定评估的范围和目标。
然后，采用统计学方法进行样本抽取，以代表总体进行评估。
样本抽取时需要考虑到样本的代表性和可行性，以保证评估结果的准确性和可信度。
对于样本的选择，可以采用随机抽样、分层抽样等统计学方法。
完成样本抽取后，需要进行数据收集。
数据收集可以采用问卷调查、实地观察、测试等方式。
在这个过程中，统计学方法可以帮助教育工作者设计合理的问卷和调查表，并对数据进行整理和分类，以便进行后续的分析和比较。
二、数据分析与解读数据的分析是教育评估与改进的关键步骤。
通过统计学方法，可以对收集到的数据进行描述性统计、推论统计等分析，从而得出对教育实践的科学评估。
比如，可以计算均值、标准差等统计指标来描述数据的分布和变异程度；可以进行相关分析、因子分析等方法来研究不同因素之间的关系和影响。
数据分析的结果需要经过科学的解读和评估。
通过统计学方法的帮助，可以根据数据的分析结果来制定教育改进的具体措施和方向。
比如，如果数据分析发现某个教学方法对学生成绩的提高具有显著影响，那么可以加大对这个教学方法的推广和培训力度。
如果数据分析发现某个环境因素对学生学习动力的影响不大，那么可以适当减少对这个因素的关注和资源投入。
三、教育实践调整与改进基于数据分析的结果和评估，教育工作者可以对教育实践进行相应的调整和改进。
通过统计学方法的指导，可以根据评估结果制定出科学有效的教育措施，并进行实施和监测。
在这个过程中，统计学方法可以帮助教育工作者进行效果评价，并及时发现和解决问题。
心理学研究的统计方法
心理学研究的统计方法心理学研究的统计方法是一种重要的科学方法，用于收集、分析和解释心理学数据。
统计方法帮助心理学家们从大量的数据中提取有意义的信息，并得出准确的结论。
本文将介绍心理学研究中常用的统计方法，包括描述统计方法和推断统计方法。
描述统计方法是将收集到的数据进行总结和描述的方法。
常见的描述统计方法包括频率分布、均值、标准差和相关性等。
频率分布是将数据按照不同的数值进行分类，并计算各类别的频率。
均值是用来描述数据的中心位置，表示数据的平均水平。
标准差是用来衡量数据的变异性，表示数据的离散程度。
相关性是用来描述不同变量之间的关联程度，可以帮助心理学家们了解变量之间的相互影响。
推断统计方法是根据样本数据来推断总体特征的方法。
心理学研究往往只能收集到有限的样本数据，通过推断统计方法可以将样本数据的结果推广到整个总体。
常见的推断统计方法包括假设检验和置信区间。
假设检验是通过比较样本数据与一些假设值之间的差异，来判断样本数据是否具有统计显著性。
置信区间是用来估计总体参数的范围，表示有一定置信水平下总体参数的取值范围。
这些方法可以帮助心理学家们对心理现象进行推断和解释。
心理学研究中常用的统计方法还包括方差分析、回归分析和因子分析等。
方差分析是一种用于比较多组数据之间差异的方法，可以用于分析不同条件下的实验结果。
回归分析是用于研究变量之间的关系和预测的方法，可以通过建立数学模型来预测一个变量对另一个变量的影响。
因子分析是用于研究多个变量之间的共性和差异的方法，可以将众多变量归纳为少数几个因子，从而简化数据分析。
除了以上介绍的常用统计方法，心理学研究还经常使用统计学软件进行数据分析。
常见的统计学软件包括SPSS、R、Python等，它们提供了丰富的统计分析工具和函数，方便心理学家们进行数据处理和分析。
同时，心理学研究还需要注意数据的有效性和可靠性，例如样本的规模、代表性和实验设计的合理性等。
总之，心理学研究的统计方法是一种重要的科学工具，帮助心理学家们从大量的数据中提取有意义的信息。
心理学研究中的统计方法
心理学研究中的统计方法在现代科学发展的过程中，统计学方法在各个领域均得到广泛应用，心理学研究也不例外。
心理学研究中的统计方法是一种重要的工具，它可以帮助心理学家在实验和调查数据中，有效地分析和解读所获得的信息。
本文将从心理学的研究方法、统计学方法的基本原理、具体应用等方面深入探讨心理学研究中的统计方法。
一. 心理学的研究方法心理学以人类或动物行为及其思维过程为研究对象，是一门反思性的、科学性的学问。
心理学研究方法分为实验方法、观察方法、问卷调查法、案例研究法等多种，而统计学方法则是这些方法之一。
二. 统计学方法的基本原理统计学方法是对数据的处理和解释，主要使用一些基本概率理论、估计和假设检验方法。
心理学研究中，统计学方法主要分为描述统计学和推论统计学。
描述统计学是将所需要了解的一组数据进行总结、整理并以最简洁的方式呈现给用户，以描述变量的分布、集中趋势和离散程度。
推论统计学则是基于样本的统计推断，将得到的样本数据结果推广到总体中，并且引入假设检验等方法进行推论。
三. 统计学方法在心理学研究中的应用1.样本数量的确定在进行心理学研究实验或问卷调查时，如何确定样本数量往往是一个非常重要的问题。
样本数的大小对于检验假设、效果规模及置信区间的估计等统计特征都有非常重要的影响，在设置样本数量时需要综合考虑实验效应大小、显著性水平、类型一错别和样本大小等因素。
2.变量的测量和分析心理学研究中的主要变量分为因变量和自变量，这些变量的测量和分析常常需要使用统计学方法，如频率分布、散点图、相关分析和卡方检验等。
3.因素分析因素分析是将多个相关变量通过数学模型分解为相互独立的几个统称为共同因素的变量的一种分析方法，它可以帮助心理学家找到数据中的共同因素，这些因素对于研究者理解数据和主题的本质非常重要。
4.分层抽样分层抽样是一种重要的抽样方法，它可以帮助心理学家更有效地研究某个人群的特定特征，从而获得更加准确的数据。
心理学研究中的统计数据分析方法
心理学研究中的统计数据分析方法在心理学研究中，统计数据分析方法是一项重要的工具，它能够帮助研究者理解和解释心理现象。
通过运用统计学原理和方法，研究者能够从大量的数据中发现规律、验证假设，并得出科学可靠的结论。
本文将介绍心理学研究中常用的统计数据分析方法，包括描述统计和推论统计两个方面。
一、描述统计描述统计是对心理学研究中收集到的数据进行总结和描述的方法，它主要通过计算常见的统计指标来揭示数据的特征和规律。
以下是心理学研究中常用的描述统计方法：1. 中心趋势的度量中心趋势是指一组数据在统计上呈现的中心位置，一般使用均值、中位数和众数等指标来度量。
其中，均值是数据的算术平均值，通过将所有数据进行求和后再除以数据个数得出；中位数是把一组数据按照大小排列后位于中间位置的值；众数则是一组数据中出现次数最多的值。
2. 离散程度的度量离散程度是指一组数据的分散程度，常用的离散程度度量指标包括范围、方差和标准差等。
范围指数据的最大值和最小值之间的距离；方差是数据与其均值之间差异程度的平方平均值；标准差则是方差的算术平方根。
3. 数据的分布形态数据的分布形态主要通过偏度和峰度指标来描述。
偏度是数据分布偏离对称的程度，正偏表示数据的尾部向右侧延伸，负偏表示数据的尾部向左侧延伸；峰度则是数据分布的峰态，正峰表示数据分布较为集中，负峰表示数据分布较为平坦。
二、推论统计推论统计是从样本数据中推断总体的性质和差异的方法，通过对样本数据进行假设检验和置信区间估计来得出结论。
以下是心理学研究中常用的推论统计方法：1. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行统计分析，来检验对总体参数的关于假设提出的方法。
其中，零假设是对总体参数的某种限制性假设，备择假设则是零假设的对立假设。
通过计算统计量和确定显著性水平，来判断样本数据是否能够提供有力的证据支持或反驳零假设。
2. 置信区间估计置信区间估计是通过样本数据对总体参数进行区间估计的方法，它提供了一个包含未知参数的区间范围，并给出了一定的置信水平。
心理与教育统计
提高决策水平
心理与教育统计可以帮助决策者 对教育问题进行科学分析和预测， 提高决策的科学性和有效性。
心理与教育统计的历史与发展
早期发展
心理与教育统计起源于17世纪，最初用于对人类行为和心 理活动的测量和计数。
近代发展
随着统计学理论和方法的不断发展和完善，心理与教育统计逐 渐成为一门独立的学科，并广泛应用于心理学和教育学的研究
心理测量
总结词
心理测量是心理与教育统计应用的另一个重要领域，通过制定标准化测试和量表，对个体的心理特质 、能力、性格等进行测量和评估。
详细描述
心理测量在心理学、教育学、人力资源等领域有广泛应用，如智力测试、人格测验、能力倾向测验等 。心理与教育统计方法为心理测量提供了科学的测量工具和数据分析方法，确保测量结果的准确性和 可靠性。
各组数据的方差齐性、各组数据的均 值相等、各组数据的协方差矩阵相等 。
相关分析与回归分析
相关分析
用于研究两个或多个变量之间的相关关系，常用的方法有线性相关分析、非线性 相关分析和偏相关分析等。
回归分析
用于研究一个因变量与一个或多个自变量之间的因果关系，常用的方法有线性回 归分析、多元线性回归分析和非线性回归分析等。
总结词
通过方差分析，比较不同班级间学生表现的差异。
详细描述
收集不同班级学生的成绩数据，使用方差分析方法比 较各班级间学生表现的差异。通过方差分析，了解各 班级学生的学习水平、教师的教学效果等方面的差异 ，为改进教学方法和提高教学质量提供依据。
THANKS
感谢观看
SAS
编程语言
SAS使用强大的编程语言进行数据处理和统计分 析，用户需要具备一定的编程基础。
数据管理
SAS具有强大的数据管理功能，支持多种数据格 式和数据来源。
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计学在教育研究中 Ｌ一心理学与 焦 过
摘要：统计方法在科学研究中有着十分广泛的应用． 但不同学科研究采用的统计方法不同．本文试图探讨心理 学与教育学研究中使用统计方法的不同特点和偏好。 关键词：统计方法；心理学；教育学 问题提出 统计学是研究统计原理和方法的科学。具体地说。它 是研究如何搜集、整理、分析反映总体信息的数字资料。并 以此为依据．对总体特征进行推断的原理和方法。 心理与教育统计学的研究内容．可依不同的分类标志 划分为不同的类别 最常见的分类方法是依据统计方法的 功能进行分类。可分为下述三种类别：描述统计、推断统计 和实验设计 第一种类别是描述统计。它主要研究如何整 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。例如，计算算术平均数、 中数、众数、几何平均数、百分数、标准差、相关系数等等。 第二种类别是推断统计．它主要研究如何通过局部数据所 提供的信息．推断总体的情形。这个问题是统计学中较为 重要的．也是应用较多的内容。例如，Ｔ检验法、ｕ检验法、 方差分析、回归分析、卡方检验等等。第三种类别是实验设 计。它是统计学中最近几十年才发展起来的一部分内容，主 要目的在于研究如何科学地、经济地以及更有效地进行实 验 上述统计学的三个组成部分不是截然分开的。而是相 互间具有密切的联系。描述统计是推断统计的基础，推断 统计离不开描述统计所计算的特征数：描述统计知识对数 据进行一般的分析归纳．如不进一步应用推断统计对事物 做进一步的分析．有时会使统计结果失去意义。达不到统计 分析的目的要求。同样．只有良好的实验设计才能使所获 得的数据具有意义 在心理学和教育学这两门学科领域中．所应用的统计 方法有很多相同之处 这是因为二者的研究对象都是人， 的应用 法的研究报告 文／张雪怡 教育现象在很多情况下要通过人的心理现象去观察和分 析．这就决定了两者统计方法基本相同。 二、方法 １．文献选取标准 文献选取遵循以下标准：首先．经前期考察，北京师范 大学出版的《心理发展与教育》与《中国人民大学复印报刊 资料＜高等教育＞》这两本杂志使用统计方法的频率较高。 所以以这两种杂志分别代表心理学与教育学这两种学科类 别。第二。至少使用了一种统计方法的论文均符合人选标 准。 ２．文献检索 本文从《心理发展与教育》与《中国人民大学复印报刊 资料＜高等教育＞》这两本杂志的２００６年第１期开始，倒退 选取符合标准的论文．每种类型的论文选足３０篇即可。 ３、文献特点 最终选取的杂志是：《心理发展与教育》杂志——２００６ 年１月２２卷第１期（共１０篇）。２００５年１０月２１卷第４期 （共２０篇）；《中国人民大学复印报刊资料＜高等教育＞》杂 志——２００ｌ６年第１期（共５篇），２００５年第１２期（共１篇）， ２００５年第１１期（共３篇），２００５年第１０期（共６篇），２００５ 年第９期（共６篇），２００５年第８期（共４篇），２００５年第７ 期（共３篇），２００５年第５期（共２篇）。在入选的论文中，涉 及的描述统计方法共有四种：计算算术平均数、标准差、百 分数和相关系数：涉及的推断统计方法也共有四种：Ｔ检 验、方差分析，卡方检验和回归分析。 三、结果 １、杂志类别与统计方法类别问关系的卡方检验 表１表明．心理杂志的论文中使用描述统计方法的共 有２９篇．使用推断统计方法的共有２４篇；而教育杂志的论 文中使用描述统计方法的共有３０篇。使用推断统计方法的 只有６篇。通过卡方检验可知，心理与教育杂志的论文在使 用描述统计方法上不存在显著差异（ ：１．Ｏ０，ｄｆ＝ｌ，ｐ＝ ０．３１７） 但是，它们在使用推断统计方法上存在显著差异
维普资讯 http://www.cqvip.com 表１ 杂志类别与统计方法类别间关系的卡方检验 心理 教育 总数 统计方法类别 次数 百分数（％） 次数 百分数（％） 次数 百分数（％） 卡方值 自由度 ｐ １描述 ２９ ９６．６７ ３０ ｌ０ｏ．０ｏ ５９ ９８＿３３ １．０ｏ ｌ ０．３ｌ７ ２推断 ２４ ８０．０ｏ ６ ２０．０ｏ ３０ ５０ ２１．２４ ｌ Ｏ．０ｏＯ
ｐ＜Ｏ．Ｏ１ 表２ 杂志类别与描述统计方法类别间关系的卡方检验
心理 教育 总数 描述统计方法类别 次数 百分数（％） 次数 百分数（％） 次数 百分数（％） 卡方值 自由度 ｐ １标准差 ｌ７ ５６．７Ｏ ｌ ３．３０ ｌ８ ３Ｏ １９．９８ ｌ ００ｏＯ｝
２相关系数 ｌ６ ５３＿３Ｏ ３ １０．０ｏ ｌ９ ３１．６７ ｌ２．８０ ｌ ００ｏＯ｝
３算术平均数 ２ｌ ７０．０ｏ ３ １０．０ｏ ２４ ４０ ２２．１３ ｌ ０．０ｏＯ｝ ４百分数 ８ ２６，７０ ３０ ｌ０ｏ．０ｏ ３８ ６３＿３３ ３４１６ ｌ ０．０ｏＯ｝
ｐ＜Ｏ．Ｏ１ （Ｚ２＝２１．２４，ｄｆ＝ｌ，ｐ＜Ｏ．Ｏ１），表明心理杂志的论文比教育杂 志的论文更频繁地使用推断统计方法 ２、杂志类别与描述统计方法类别间关系的卡方检验 表２表明，在这６０篇论文中（包括心理杂志与教育杂 志），标准差的使用次数最低，为１８次，占总数的百分比为 ３０％；而百分数的使用次数最高，为３８次，占总数的百分比 为６３．３３％。 对杂志类别与描述统计方法类别间关系进行卡方检 验．结果表明．不同的杂志类别对任一种描述统计方法的使 用均存在显著差异。其中．心理杂志比教育杂志更频繁地使 用标准差（Ｘ ＝１９．９８，ｄｆ＝ｌ，ｐ＜Ｏ．Ｏ１）、相关系数（Ｘ ＝１２．８０， ｄｆ＝ｌ，ｐ＜Ｏ．Ｏ１）、算术平均数（Ｘ ＝２２．１３，ｄｆ＝ｌ，ｐ＜Ｏ．Ｏ１）等描 述统计的方法．而教育杂志比心理杂志更频繁地使用百分 数（；＆－－３４．１６，ｄｆ＝ｌ，ｐ＜Ｏ．Ｏ１）这种描述统计方法。 ３、杂志类别与推断统计方法类别间关系的卡方检验 表３表明，在这６０篇论文中（包括心理杂志与教育杂 志），卡方检验的使用次数最低，为３次，占总数的百分比为 ５％；而方差分析的使用次数最高。为ｌ６次，占总数的百分 比为２６．６７％ 对杂志类别与推断统计方法类别间关系进行卡方检 验，结果表明，心理杂志比教育杂志更显著频繁地使用Ｔ 检验（Ｘ ７．７９，ｄｆ＝ｌ，ｐ＜Ｏ．Ｏ１）和方差分析（Ｘ ＝２１．４６，ｄｆ＝ｌ， ｐ＜Ｏ．Ｏ１）这两种推断统计的方法；但是，在卡方检验（Ｘ ＝ ３．１１，ｄｆ＝ｌ，ｐ＝Ｏ．０７８）和回归分析（Ｘ ：１．１６，ｄｆ＝ｌ，ｐ＝ ０．２８２）这两种推断统计方法的使用上．两种杂志问不存在 显著差异 表３ 杂志类别与推断统计方法类别间关系的卡方检验 心理 教育 总数 推断统计方法类别 次数 百分数（％） 次数 百分数（％） 次数 百分数（％） 卡方值 自由度 ｐ １卡方检验 ３ １０．０ｏ Ｏ ０．０ｏ ３ ５ ３．１ｌ ｌ ０．０７８ ２ Ｔ检验 ７ ２３．７Ｏ Ｏ ０．０ｏ ７ ｌ１．６７ ７．７９ ｌ ０．０ｏ５｝ ３回归分析 ３ １０．０ｏ ６ ２０．０ｏ ９ ｌ５ １．１６ ｌ ０．２８２ ４方差分析 ｌ６ ５３＿３Ｏ Ｏ ０．０ｏ １６ ２６．６７ ２１．４６ ｌ ０．０ｏＯ｝ 注：＊ｐ＜Ｏ．０５ ｐ＜Ｏ．Ｏ１ 四、讨论 １、心理学论文比教育学论文更显著频繁地使用推断统 计的方法 本研究结果表明．在心理学的文献中定量研究与统计 方法的结合比教育学文献中定量研究与统计方法的结合更 加紧密．并且使用推断统计方法的论文所占比例显著高于 教育学的论文，呈现出统计分析多元化趋势。 为什么会出现这样的结果呢？本研究认为主要存在以 下两个原因： 首先．从研究方法这个维度进行分析。心理学倾向于实 证研究．而教育学更倾向于思辨型研究 两者在研究方法倾 向性上的差别可能会导致它们对统计方法重视程度的不 同 进行实证研究则要求心理学者掌握和使用更多的统计 学方法．而倾向于思辨型的教育学研究则不太注重统计方
维普资讯 http://www.cqvip.com 法的使用 第二．从统计工具这个维度进行分析。心理学的研究 不仅通过统计分析来处理获取的数据．而且还借助于统计 分析为建立新的理论体系提供强有力的证据。在对所选文 献进行统计方法的归类中发现．一些较前沿的统计方法已 渐渐广泛运用于心理学研究中．例如．路径分析、聚类分 析、结构方程建模等等；但在本研究所入选的教育学论文 中并没有类似的发现 笔者在对这６０篇论文进行考查的 同时发现．所有的心理学入选论文都提到使用ＳＰＳＳ，Ｌｉｓｒｅｌ 或Ａｍｏｓ等统计软件进行数据分析：但是，在教育学类的论 文中．只有不足１，５的论文使用了ＳＰＳＳ软件，而其它论文 的研究都是采用普通计算器进行数据统计。此外，在本科 生的课程设置上．所有心理学专业的学生的必修课程上都 不仅要求学习统计学．而且要求掌握一定的统计软件技 术：但是．大部分教育学专业的学生只需对统计学进行课 使用频率显著地高于教育学论文 为什么会出现这样的结 果呢？本研究认为主要存在以下两个原因： 首先．与Ｔ检验相比．方差分析的明显优越之处在于， 前者只适宜检验两个平均数之间是否存在差舁．它只能把 对一个复杂的问题的探讨拆成对多组平均数之间差异的 检验 然而．方差分析的特点是可以同时检验两个或多个 平均数之间的差异．并且可以解释几个因素水平之间的交 互作用 方差分析有力地促进了复杂实验设计的发展．它 使研究者有可能通过实验设计．深入探讨问题的实质。 第二．方差分析的另外一个不同于Ｔ检验的特点是。 它实质上把“平均数之间是否存在差异”的检验转化为“变 异是否存在”的检验 方差分析的主要功能是分析因变量 的总变异中不同来源的变异．如实验处理引起的变异、被 试个体差异带来的变异、实验误差带来的变异等等。 ４、定性与定量研究的结合促使教育学与心理学研究 更加重视统计技术的使用 教育与心理现象的复杂性使定性研究和定量 研究相结合成为必然 我们在重视定性研究方法 的同时．不应忽视各种定量研究方法的应用。它们 的结合可通过不同的方式来实现：用定性资料来 帮助解释定量研究的结果：同时收集定量与定性 的资料．两种方法互补使用；将定性分析作为形成 假设的途径．然后通过定量实验来检验这种假设； 对定性资料做量化分析 这样才会使我国的教育 学与心理学研究赶超世界先进水平 定性研究在 我国教育学与心理学的研究历史上有着光荣的传 统 近年来．研究者们特别重视定量研究方法特别 是统计方法的应用．极大地推动了我国教育学与 程学习．而没有进一步深入学习与此相应的统计软件技 心理学研究的进展。 术。 ２、计算百分数这种统计方法是描述统计中使用最频 繁的统计方法 百分数是用来表示一个数是另一个数的百分之几的 分数．通常也叫做百分率或百分比。 本研究结果表明计算百分数这种统计方法是描述统 计中使用最频繁的统计方法。并且教育学论文对百分数的 使用频率显著地高于心理学论文。为什么会出现这样的结 果呢７这主要是因为百分数具有计算方便、结果直观、便于 比较等特点 ３、方差分析这种统计方法是推断统计中使用最频繁 的统计方法 本研究结果表明．方差分析这种统计方法是推断统计 中使用最频繁的统计方法，并且心理学论文对方差分析的