1、學習好資料歡迎下載第一章心理統計學是運用統計學的一般原理和方法研究心理科學領域數量關系的一門科學? 心理與教育科學研究數據的特點數據與結果多用數字形式呈現? 數據具有隨機性和變異性? 數據具有規律性? 心理科學研究的目標是通過部分數據來推斷總體特征描述統計內 容功能具體方法數據整理準確、完整分組、圖表集中量數集中趨勢均數、中數、眾數差異量數離中趨勢方差、標準差、變異系數、標準分數相關分析相互關系積差、等級、點二列推斷統計內容功能具體方法作用參數樣本總體點估計估計區間估計t 檢驗2 均數計假設F 檢驗2 個以上均數量樣本總體數檢驗回歸分析預測據2 檢驗計數數據數據類型根據數據來源計數數據coun

2、t data 是以計算個數或次數獲得的，多為整數測量評估數據measurement data 借助測量工具或評估方法對事物某種屬性派給數字后所獲的數據根據數據所反映的變量的性質種類基本特征功能運算舉例稱名屬性、類別分類或描述性別、民族職業、 ?nominal順序無相等單位等級比較不能品德、能力、愛好 ?ordinal無絕對零點等距有相等單位差異決策和比較可溫度、成績分數 ?interval無絕對零點比率有相等單位比值決策和比較可身高、體重、投資 ?Ratio有絕對零點幾個概念：一，總體：性質相同的一類事物的全體。學習好資料歡迎下載個體：構成總體的每一基本單位或單元。樣本：總體中抽出的部分個體。

3、二，次數：某一事件在某一類別中出現的數目，又稱頻數。比率：兩個數的比。也稱為比例，用百分數表示。頻率：又稱相對次數，即某一事件的次數被總的事件數目除，亦即某一數據出現的次數被這一組數據數目的總數除。頻率常用比例來表達，有時也用百分數表示。概率：又稱機率或然率，常用符號P 表示。是指某事件在無限的觀測中所能預料的相對出現的次數。 就是某一事物或某種情況在某一總體中出現的比率。概率常用比例表示。三，參數（總體參數）總體特性；統計量（特征值）樣本特性。第二章重點：直方圖：分組的連續性數據；面積為數據的多少和大小；坐標軸為刻度值；沒有間隙。條形圖 :離散型數據資料，即計數數據或稱名數據；直條的長短或高

4、低表示數據的多少和大小；坐標軸是分類軸；有間隔。圓形圖：間斷性資料，顯示各部分在整體中所占的比重大小，以及個部分之間的比較線形圖：連續性資料，兩個變量之間的函數關系，描述某現象在時間上的發展趨勢，或一種現象隨另一種現象變化的情形散點圖：表示統計資料大小以及變化趨勢，表示兩種現象間相關程度。第五章一 .積差相關(皮爾遜積差相關)需滿足的條件:1. 要求成對的數據。2. 兩列變量各自總體的分布都是正態,即正態雙變量,至少兩個變量俯沖的分布應是接近正態的單峰分布。3. 兩個相關的變量是連續變量。4. 兩列變量之間的關系是線性的。二 .等級相關(斯皮爾曼等級相關)適用數據:1. 兩列變量是屬于等級變量

5、性質的有線性關系的資料(主要用于解決稱名數據和順序數據的相關問題)。2. 有些雖屬等距或等比性質的連續變量數據單起分布不是正態的資料。三.肯德爾等級相關A.肯德爾和諧系數(W系數)原始數據資料的獲得一般采用等級評定法,即讓 K個被試對 N 件事物進行等級評定。B.肯德爾一致行系數(U 系數)K個被試對 N件事物進行等級評定,但使用的方法是對偶法。四 .點二列相關兩列數據一個為連續變量(點數據)而且分布是正態的,另一個為二分稱名變量(二分型數據)。五 .二列相關兩列數據均屬于正態分布,其中一列變量為等距或等比的測量數據,另一列變量為人為劃分的二分變量。六.多列相關兩列正態變量資料,其中一列為等距

6、或等比的測量數據,另一列被人為劃分為多種類型,稱為名義變量。七.品質相關用于表示 RXC(行X列)表的兩個變量之間的關聯程度。學習好資料歡迎下載A.四分相關兩個變量都是連續的正態變量,且每個變量的變化都被人為地劃分為兩種類型。B.PHI系 數兩個相互關聯著的變量分布都是真正的二分變量.適用資料是除四分相關之外的四格表(計數)資料,是表示兩因素分類資料相關程度最常用的一種相關系數。C.列聯表系數Chapter 1Descriptive statistics: Psychologists use descriptive statistics to summarize and make unders

7、tandable-to describe-a group of numbers from a reasearch study.The purpose of descriptive statistics is to make a group of numbers easy to understand Tables and graphsInferential statistics : Psychologists use inferential statistics to draw conclusions and make inferences that are based on the numbe

8、rs from a research study,but go beyond these numbersThe differences among variable ,value and scoreVariable Condition or characteristic that can have different valuesValueNumber or categoryScoreA particular person s value on a variable學習好資料歡迎下載Levels of measurementNumeric variablesNominal variablesC

9、13Equal-interval variablesRank-order variablesC14Ratio scaleDiscrete variableContinuous variableA numeric variable has values that are numbers that tell you the degree or extent of what the variable measures;A nominal variable has values that are different categories and have no particular numeric o

10、rder.Frequency Tables ( Grouped frequency tables)Frequency graphsHistograms: the height of each bar is the frequency of each value in the frequency table.All the bars are put next to each other with no space in between.A bar graph: a nominal variableFrequency Polygon (need the extra values to make t

11、he line start and end at zero frequency so that the line and the bottom of the graph together make a closed figure/a polygon)Histograms&Frequency polygons(a) similar :both show the frequency table visually, with heights for each value for the frequency of that value.(b) Different:A histogram uses bars;a frequency polygon is a line graph.Frequency ditribution:unimodal , bimodal,multimodal ,rectangular distribution(having no peak)Symmetrical and skewed distribution (skewed to the right or left:positively skewed or negtively skewed) Floor /ceiling ef