《现代心理与教育统计学》张厚粲版勘误
张厚璨《现代心理与教育统计学》书后习题详...
5 91 85
6 48 68
7 55 47
8 82 76
9 32 25
10 75 56
解: (1)用积差相关方法解答如下: A X 86 58 B Y 83 52
7
2 2
被试 1 2
X
Y
XY
7138 3016
7396 3364
6889 2704
心理学统考专业资料店:/ 3 4 5 6 7 8 9 10 79 64 91 48 55 82 32 670 670 89 78 85 68 47 76 25 56 659 6241 4096 8281 2304 3025 6724 1024 5625 48080
QQ:382895420
fXc 67 248 342 416 752 1000 1258 672 432 242 153 84 ∑fXc=5666
X=
fXc = 5666 =36.09
N
157
1 * 157 64 Md=34.5+ 2 *5=36.46 37
答:平均数为 36.09,中数为 36.46。
QQ:382895420 51 48 43
解: i 40 51 48 43 182 T
i i
i i 2 i 2 i
i
40 90.5 51 91.0 48 92.0 43 89.5 90.8 182
S d
ST
解 : 因为5厘米组与10厘米组的标准差单位相同(都是厘米), 但平均数差异很大,5厘米组 标准差直接比较5厘米组和10厘米组的离散程度大小是无意义的,应采用差异系数比较 其离散程度的大小。具体计算如下: s 0.7 CV1 100% 100% 11.1% 6.3 s 1.2 CV2 100% 100% 8.39% 14.3 答:通过比较差异系数可知, 5厘米组的离散程度比10厘米组的离散程度大。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第3版)配套题库[课后习题](差异量数)
第4章差异量数1.度量离中趋势的差异量数有哪些?为什么要度量离中趋势?答:(1)度量离中趋势的差异量数有全距、四分位差、百分位差、平均差、标准差与方差。
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,也称离散量数(measures of dispersion)。
(2)度量离中趋势的必要性在心理和教育研究中,要全面描述一组数据的特征,不但要了解数据的典型情况,而且还要了解特殊情况。
这些特殊性常表现为数据的变异性。
因此,只用集中量数不可能真实地反映出它们的分布情形。
为了全面反映数据的总体情况,除了必须求出集中量数外,这时还需要使用差异量数。
2.各种差异量数各有什么特点?答:(1)标准差计算最严密,它根据全部数据求得,考虑到了每一个样本数据,测量具有代表性,适合代数法处理,受抽样变动的影响较小,反应灵敏。
缺点是较难理解,运算较繁琐,易受极端值的影响。
(2)方差的描述作用不大,但是由于它具有可加性,是对一组数据中造成各种变异的总和的测量,通常采用方差的可加性分解并确定属于不同来源的变异性,并进一步说明各种变异对总结果的影响。
因此,方差是推论统计中最常用的统计量数。
(3)全距计算简便,容易理解,适用于所有类型的数据,但它易受极值影响,测量也太粗糙,只能反映分布两极端值的差值,不能显示全部数据的差异情况,仅作为辅助量数使用。
(4)平均差容易理解,容易计算,能说明分布中全部数值的差异情况,缺点是会受两极数值的影响,但当数据较多时,这种影响较小,因有绝对值也不适合代数方法处理。
(5)百分位差易理解,易计算,不易受极值影响,但不能反映出分布的中间数值的差异情况,也仅用作补助量数。
(6)四分位差意义明确,计算方便容易,对极端值不敏感,较不受极端值影响。
当组距不确定,其他差异量数都无法计算时,可以计算四分位差。
但是,四分位差无法反映分布中所有数据的离散状况,不适合使用代数方法处理,受抽样变动影响较标准差大。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第3版)笔记考点课后答案
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第3版)笔记考点课后答案张厚粲著的《现代心理与教育统计学》(第4版)是我国高校采用较多的心理与教育统计学权威教材。
作为这本教材的学习辅导书,1.整理名校笔记,浓缩内容精华。
每章的复习笔记以经典教材为主并结合国内其他著名的心理与教育统计学著作对各章的重难点进行了整理,并参考了《心理统计》(第9版,理查·鲁尼恩等著,人民邮电出版社)等国外教材,因此,2.解析课后习题,提供详尽答案。
3.精选考研真题,补充难点习题。
为了强化对重要知识点的理解,第1章绪论1.1 复习笔记本章重点ü心理与教育统计的研究内容ü选择使用统计方法的基本步骤ü统计数据的基本类型ü心理与教育统计的基本概念一、统计方法在心理和教育科学研究中的作用(一)心理与教育统计的定义与性质1.心理与教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法,搜集、整理、分析心理与教育科学研究中获得的随机性数据资料,并根据这些数据资料传递的信息,进行科学推论找出心理与教育活动规律的一门学科。
2.具体讲,就是在心理与教育研究中,通过调查、实验、测量等手段有意地获取一些数据,并将得到的数据按统计学原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、推理,最后得出结论的一种研究方法。
3.统计学大致分为理论统计学(theoretical statistics)和应用统计学(applied statistics)两部分。
前者侧重统计理论与方法的数理证明,后者侧重统计理论与方法在各个实践领域中的应用。
心理与教育统计学属于应用统计学范畴,是应用统计学的一个分支。
类似的还有生物统计、社会统计、医学统计、人口统计、经济统计等。
(二)心理与教育科学研究数据的特点1.心理与教育科学研究数据与结果多用数字形式呈现2.心理与教育科学研究数据具有随机性和变异性3.心理与教育科学研究数据具有规律性4.心理与教育科学研究的目标是通过部分数据来推测总体特征(三)学习心理与教育统计应注意的事项1.学习心理与教育统计学要注意的几个问题(1)学习心理与教育统计学时,必须要克服畏难情绪。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第4版)章节题库-假设检验(圣才出品)
第8章假设检验一、单项选择题1.理论预期实验处理能提高某种实验的成绩。
一位研究者对某一研究样本进行了该种实验处理,结果未发现处理显著的改变实验结果,下列哪一种说法是正确的?()A.本次实验中发生了Ⅰ型错误B.本次实验中发生了Ⅱ型错误C.需要多次重复实验,严格设定统计决策的标准,以减少Ⅰ型错误发生的机会D.需要改进实验设计,提高统计效力,以减少Ⅱ型错误发生的机会【答案】D【解析】总体的真实情况往往是未知的,根据样本推断总体,有可能犯两类错误:①虚无假设H0本来是正确的,但拒绝了H0,这类错误称为弃真错误,即Ⅰ型错误,这类错误的概率以α表示;②虚无假设H0本来不正确但却接受了H0,这类错误称为取伪错误,即Ⅱ型错误,这类错误的概率以β表示。
本次实验H0的正确性未知,所以只是可能出现Ⅱ型错误。
2.以下关于假设检验的命题,哪一个是正确的?()A.如果H0在α=0.05的单侧检验中被接受,那么H0在α=0.05的双侧检验中一定会被接受B.如果t的观测值大于t的临界值,一定可以拒绝H0C.如果H0在α=0.05的水平上被拒绝,那么H0在α=0.01的水平上一定会被拒绝D.在某一次实验中,如果实验者甲用α=0.05的标准,实验者乙用α=0.01的标准。
实验者甲犯Ⅱ型错误的概率一定会大于实验者乙【答案】A【解析】A项,单侧时H0被接受,说明t的观测值的绝对值小于0.05临界值,那一定也会小于0.025的临界值了,也就是双侧的临界值,因此双侧的时候一定会被接受。
B项,如果t值为负,则小于临界值才能拒绝H0。
C项,在α=0.05的水平上显著的在α=0.01上可能不显著。
D项,因为α+β不一定等于1,β还受其他因素的影响。
3.假设检验中的第二类错误是()。
A.原假设为真而被接受B.原假设为真而被拒绝C.原假设为假而被接受D.原假设为假而被拒绝【答案】C【解析】总体的真实情况往往是未知的,根据样本推断总体,有可能犯两类错误:①虚无假设H0本来是正确的,但拒绝了H0,这类错误称为弃真错误,即Ⅰ型错误,这类错误的概率以α表示;②虚无假设H0本来不正确但却接受了H0,这类错误称为取伪错误,即Ⅱ型错误,这类错误的概率以β表示。
现代心理与教育统计学(张厚粲)课后习题答案
现代心理与教育统计学(张厚粲)课后习题答案第一章绪论(略)第二章统计图表(略)第三章集中量数4、平均数约为36.14;中位数约为36.635、总平均数为91.726、平均联想速度为5.27、平均增加率约为11%;10年后的毕业人数约有3180人8、次数分布表的平均数约为177.6;中位数约为177.5;原始数据的平均数约为176.7第四章差异量数5、标准差约为1.37;平均数约为1.196、标准差为26.3;四分位差为16.037、5cm组的差异比10cm组的离散程度大8、各班成绩的总标准差是6.039、次数分布表的标准差约为11.82;第一四分位为42.89;第三四分位为58.41;四分位差为7.76第五章相关关系5、应该用肯德尔W系数。
6、r=0.8;r R=0.79;这份资料只有10对数据,积差相关的适用条件是有30对以上数据,因此这份资料适用等级相关更合适。
7、这两列变量的等级相关系数为0.97。
8、上表中成绩与性别有很强的相关,相关系数为0.83。
9、r b=0.069小于0.2.成绩A与成绩B的相关很小,成绩A与成绩B的变化几乎没有关系。
10、测验成绩与教师评定之间有一致性,相关系数为0.87。
11、9名被试的等级评定具有中等强度的相关,相关系数为0.48。
12、肯德尔一致性叙述为0.31。
第六章概率分布4、抽得男生的概率是0.355、出现相同点数的概率是0.1676、抽一黑球与一白球的概率是0.24;两次皆是白球与黑球的概率分别是0.36和0.167、抽一张K的概率是4/54=0.074;抽一张梅花的概率是13/54=0.241;抽一张红桃的概率是13/54=0.241;抽一张黑桃的概率是13/54=0.241;抽不是J、Q、K的黑桃的概率是10/54=0.1858、两个正面,两个反面的概率p=6/16=0.375;四个正面的概率p=1/16=0.0625;三个反面的概率p=4/16=0.25;四个正面或三个反面的概率p=0.3125;连续掷两次无一正面的概率p=0.18759、二项分布的平均数是5,标准差是210、(1)Z≥1.5,P=0.5-0.43=0.07(2)Z≤1.5,P=0.5-0.43=0.07(3)-1.5≤Z≤1.5,p=0.43+0.43=0.86(4)p=0.78,Z=0.77,Y=0.30(5)p=0.23,Z=0.61,Y=0.33(6)1.85≤Z≤2.10,p=0.482—0.467=0.01511、(1)P=0.35,Z=1.04(2)P=0.05,Z=0.13(3)P=0.15,Z=-0.39(4)P=0.077,Z=-0.19(5)P=0.406,Z=-1.3212、(1)P=0.36,Z=-1.08(2)P=0.12,Z=0.31(3)P=0.125,Z=-0.32(4)P=0.082,Z=-0.21(5)P=0.229,Z=0.6113、各等级人数为23,136,341,341,136,2314、T分数为:73.3、68.5、64.8、60.8、57、53.3、48.5、46.4、38.2、29.515、三次6点向上的概率为0.054,三次以上6点向上的概率为0.06316、回答对33道题才能说是真会不是猜测17、答对5至10到题的概率是0.002,无法确定答对题数的平均数18、说对了5个才能说看清了而不是猜对的19、答对5题的概率是0.015;至少答对8题的概率为0.1220、至少10人被录取的概率为0.1821、(1)t0.05=2.060,t0.01=2.784(2)t0.05=2.021,t0.01=2.704(3)t0.05=2.048,t0.01=2.76322、(1)χ20.05=43.8,χ20.0,1=50.9(2)χ20.05=7.43,χ20.0,1=10.923、(1)F0.05=2.31,F0.01=3.03(2)F0.05=6.18,F0.01=12.5324、Z值为3,大于Z的概率是0.0013525、大于该平均数以上的概率为0.0826、χ2以上的概率为0.1;χ2以下的概率为0.927、χ2是20.16,小于该χ2值以下概率是0.8628、χ2值是12.32,大于这个χ2值的概率是0.2129、χ2值是15.92,大于这个χ2值的概率是0.0730、两方差之比比小于F0.05第七章参数估计5、该科测验的真实分数在78.55—83.45之间,估计正确的概率为95%,错误概率为5%。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第3版)配套题库[课后习题](多变量统计分析简介)
第13章多变量统计分析简介1.探索性因素分析与验证性因素分析有什么区别?答:(1)探索性因素分析(exploratory factor analysis,简写为EFA)就是指传统的因素分析。
这种因素分析方法对于观察变量因子结构的寻找,并未有任何事前的预设假定。
对于因子的抽取、因子的数目、因子的内容以及变量的分类,研究者也没有事前的预期,而是由因素分析的程序去决定。
在典型的EFA中,研究者通过共变关系的分解,找出最低限度的主要成分(principal component)或共同因子(common factor),然后进一步探讨这些主成分或共同因子与个别变量的关系,找出观察变量与其相对应因子之间的强度,也就是因子负荷值(factor loading),以说明因子与所属的观察变量的关系,决定因子的内容,为因子取一个合适的名字。
由于传统的因素分析企图找出最少的因子来代表所有的观察变量,因此研究者必须在因子数目与可解释变异量(explained variance)两者间寻找平衡点。
因为因素分析至多可以抽取出相等于观察变量总数的因子数目,这样,虽然可以解释全部百分之百的变异,但失去因素分析找寻因子结构的目的,但如果研究者企图以少数几个较明显的因子来代表所有的项目,势必然将损失部分可解释变异来作为代价。
因而在EFA中,研究者相当一部分工作是在决定因子数目与提高因子解释的变异(即R square)。
(2)验证性因素分析(confirmatory factor analysis,简写为CFA)是在研究人员积极改善传统因素分析的限制,扩大其应用范围的基础上产生的。
这类因素分析要求,研究者对于潜在变量的内容与性质,在测量之初就必须有非常明确的说明,或有具体的理论基础,并已先期决定相对应的观察变量的组成模式,进行因素分析的目的是为了检验这一先期提出的因子结构的适合性。
这种因素分析方法也可用于理论架构的检验,它在结构方程模型中占有相当重要的地位,有着重要的应用价值,也是近年来心理测量与测验发展中相当重视的内容。
张厚粲现代心理与教育统计学第4版知识点总结课后答案
第1 章绪论1.1 复习笔记本章重点✓心理与教育统计的研究内容✓选择使用统计方法的基本步骤✓统计数据的基本类型✓心理与教育统计的基本概念一、统计方法在心理和教育科学研究中的作用(一)心理与教育统计的定义与性质1.心理与教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法,搜集、整理、分析心理与教育科学研究中获得的随机性数据资料,并根据这些数据资料传递的信息,进行科学推论找出心理与教育活动规律的一门学科。
2.具体讲,就是在心理与教育研究中,通过调查、实验、测量等手段有意地获取一些数据,并将得到的数据按统计学原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、推理,最后得出结论的一种研究方法。
3.统计学大致分为理论统计学(theoretical statistics)和应用统计学(appliedstatistics)两部分。
前者侧重统计理论与方法的数理证明,后者侧重统计理论与方法在各个实践领域中的应用。
心理与教育统计学属于应用统计学范畴,是应用统计学的一个分支。
类似的还有生物统计、社会统计、医学统计、人口统计、经济统计等。
(二)心理与教育科学研究数据的特点1.心理与教育科学研究数据与结果多用数字形式呈现。
2.心理与教育科学研究数据具有随机性和变异性。
3.心理与教育科学研究数据具有规律性。
4.心理与教育科学研究的目标是通过部分数据来推测总体特征。
(三)学习心理与教育统计应注意的事项1.学习心理与教育统计学要注意的几个问题:(1)学习心理与教育统计学时,必须要克服畏难情绪。
心理与教育统计学偏重于应用,只要有中学数学知识就具备了学好心理与教育统计学的前提。
(2)在学习时要注意重点掌握各种统计方法使用的条件。
(3)要做一定的练习。
2.应用心理与教育统计方法时要做到:(1)克服“统计无用”与“统计万能”的思想,注意科研道德。
(2)正确选用统计方法,防止误用和乱用统计。
二、心理与教育统计学的内容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:(一)分类一依据统计方法的功能进行分类,统计学可分为下述三种类别,这是由于数理统计的发展历史所决定的,也是最常见的分类方法。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第4版)章节题库-参数估计(圣才出品)
第7章参数估计一、单项选择题1.()表明了从样本得到的结果相比于真正总体的变异量。
A.信度B.效度C.置信区间D.取样误差【答案】D【解析】A项,信度是指测量结果的稳定性程度。
B项,效度是指一个测验或量表实际能测出其所要测的心理特质的程度。
C项,置信区间,也称置信间距,是指在某一置信度时,总体参数所在的区域距离或区域长度。
D项,取样误差是指由于随机抽样的偶然因素使样本各单位的结构不足以代表总体各单位的结构,而引起抽样指标和全局指标的绝对离差。
抽样误差不是由调查失误所引起的,而是随机抽样所特有的误差。
2.样本平均数的可靠性和样本的大小()。
A.没有一定关系B.成反比C.没有关系D.成正比【答案】D【解析】样本平均数的标准差与总体标准差成正比,与样本容量的平方根成反比。
计算公式为:x SE Nσ=式中σ为总体标准差,N 为样本的大小。
在一定范围内,样本量越大,样本的标准误差越小,则该样本平均数估计总体平均数的可靠性越大。
因此样本平均数的可靠性与样本的大小成正比。
3.样本容量均影响分布曲线形态的是()。
A.正态分布和F 分布B.F 分布和t 分布C.正态分布和t 分布D.正态分布和χ2分布【答案】B【解析】t 分布是一种左右对称、峰态比较高狭,分布形状会随样本容量n-1的变化而变化的一族分布:①当样本容量趋于∞时,t 分布为正态分布,方差为1;②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;③当n-1<30时,t 分布与正态分布相差较大,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。
χ2分布是一个正偏态分布,随每次所抽取的随机变量X 的个数(n 的大小)不同,其分布曲线的形状不同,n 或n-1越小,分布越偏斜。
df 很大时,接近正态分布,当df→∞时,χ2分布即为正态分布。
F 分布形态是一个正偏态分布,它的分布曲线随分子、分母的自由度不同而不同,随df 1与df 2的增加而渐趋正态分布。
1 现代心理与教育统计学 课后答案(张厚粲 徐建平著 著) 北京师范大学出版社
第一章1名词概念(1)随机变量答:在统计学上把取值之前,不能准确预料取到什么值的变量,称为随机变量。
(2)总体答:总体(population)又称为母全体或全域,是具有某种特征的一类事物的总体,是研究对象的全体。
(3)样本答:样本是从总体中抽取的一部分个体。
(4)个体答:构成总体的每个基本单元。
(5)次数是指某一事件在某一类别中出现的数目,又称作频数,用f表示。
(6)频率答:又称相对次数,即某一事件发生的次数除以总的事件数目,通常用比例或百分数来表示。
(7)概率答:概率(probability),概率论术语,指随机事件发生的可能性大小度量指标。
其描述性定义。
随机事件A在所有试验中发生的可能性大小的量值,称为事件A 的概率,记为P(A)。
(8)统计量答:样本的特征值叫做统计量,又称作特征值。
(9)参数答:又称总体参数,是描述一个总体情况的统计指标。
(10)观测值答:随机变量的取值,一个随机变量可以有多个观测值。
2何谓心理与教育统计学?学习它有何意义?答:(1)心理与教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法,搜集、整理、分析心理与教育科学研究中获得的随机性数据资料,并根据这些数据资料传递的信息,进行科学推论找出心理与教育统计活动规律的一门学科。
具体讲,就是在心理与教育研究中,通过调查、实验、测量等手段有意地获取一些数据,并将得到的数据按统计学原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、推理,最后得出结论的一种研究方法。
(2)学习心理与教育统计学有重要的意义。
①统计学为科学研究提供了一种科学方法。
科学是一种知识体系。
它的研究对象存在于现实世界各个领域的客观事实之中。
它的主要任务是对客观事实进行预测和分类,从而揭示蕴藏于其中的种种因果关系。
要提高对客观事实观测及分析研究的能力,就必须运用科学的方法。
统计学正是提供了这样一种科学方法。
统计方法是从事科学研究的一种必不可少的工具。
②心理与教育统计学是心理与教育科研定量分析的重要工具。
张厚粲《现代心理与教育统计学》配套题库【课后习题(第8~14章)】【圣才出品】
接受 H0),而前提 H1 为真,因而犯了错误,这就是Ⅱ型错误,其概率为 β。很显然,当 α
=0.05 时,β 不一定等于 0.95。
3.影响 β 错误的因素有哪些,什么叫统计检验能力?
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答:β 错误,即Ⅱ型错误,指虚无假设 H0 本来不正确但却接受了 H0。 (1)影响 β 错误的因素主要有 3 个 ①显著性水平即 α 值,二者成负相关,即 α 增大时 β 减小,但是二者之和不为 1。 ②样本统计量。 ③样本容量,增大样本容量会减小 β。 (2)统计检验力,又称假设检验的效力,是指假设检验能够正确侦察到真实的处理效 应的能力,也指假设检验能够正确地拒绝一个错误的虚无假设的概率,因此效力可以表示为 1-β。检验的效力越高,侦察能力越强。影响统计检验力的因素有: ①处理效应大小,处理效应越明显,越容易被侦查到,假设检验的效力也就越大。 ②显著性水平 α,α 越大,假设检验的效力也就越大。 ③检验的方向性,单侧检验侦察处理效应的能力高于双侧检验。 ④样本容量,样本容量越大,标准误越小,样本均值分布越集中,统计效力越高。
图 8-1 α 与 β 的关系示意图
_
如果 H0∶μ1=μ0 为真,关于Xi 与 μ 的差异就要在图 8-1 中左边的正态分布中讨论。对
_
_
于某一显著性水平 α,其临界点为Xα。(将两端各 α/2 放在同一端)。Xα 右边表示 H0 的拒绝
区,面积比率为 α;左边表示 H0 的接受区,面积比率为 1-α。在“H0 为真”的前提下随
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2.从 α 与 β 两类错误的关系分析,为什么 α 与 β 的和不一定等于 1? 答:α 与 β 是在两个前提下的概率。α 是拒绝 H0 时犯错误的概率(这时前提是“H0 为真”);β 是接受 H0 时犯错误的概率(这时“H0 为假”是前提),所以 α+β 不一定等于 1。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第4版)配套题库【考研真题精选+章节题库】
目 录第一部分 考研真题精选一、单项选择题二、多项选择题三、简答题四、综合题第二部分 章节题库第1章 绪 论第2章 统计图表第3章 集中量数第4章 差异量数第5章 相关关系第6章 概率分布第7章 参数估计第8章 假设检验第9章 方差分析第10章 χ2检验第11章 非参数检验第12章 线性回归第13章 多变量统计分析简介第14章 抽样原理及方法第一部分 考研真题精选一、单项选择题1已知某小学一年级学生的体重平均数21kg,标准差3.2kg,身高平均数120cm,标准差6.0cm,则下列关于体重和身高离散程度的说法正确的是( )。
[统考2019研]A.体重离散程度更大B.身高离散程度更大C.两者离散程度一样D.两者无法比较【答案】A【解析】计算体重和身高的变异系数,CV体重=(3.2/21)×100%=15.2%,CV身高=(6/120)×100%=5%。
由此可知体重离散程度更大。
2已知某正态总体的标准差为16,现从中随机抽取一个n=100的样本,样本标准差为16,则样本平均数分布的标准误为( )。
[统考2019研]A.0.16B.1.6C.4D.25【答案】B【解析】总体正态,且方差已知,则样本平均数的分布为正态分布,标准误SE=σ/sqr(n)=16/10=1.6。
3如果学生参加压力量表测试的分数服从正态分布,平均数为5,标准差为2,那么分数处在5和9之间的学生百分比约为( )。
[统考2019研]A.34%B.48%C.50%D.68%【答案】B【解析】计算原始分数为5的标准分数Z1=0,原始分数为9的标准分数Z2=2,已知±1.96包含95%的个体,则可估计p(0<Z<2)=0.48。
4对样本平均数进行双尾假设检验,在α=0.10水平上拒绝了虚无假设。
如果用相同数据计算总体均值的置信区间,下列描述正确的是( )。
[统考2019研]A.置信区间不能覆盖总体均值B.置信区间覆盖总体均值为10%C.置信区间覆盖总体均值为90%D.置信区间覆盖总体均值为0.9%【答案】C【解析】置信度即置信区间覆盖总体均值的概率,题干说明置信度为1-α=0.90。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第3版)配套题库[课后习题](抽样原理及方法)
第14章抽样原理及方法1.什么是抽样误差?什么是最大允许抽样误差?答:任何一个抽样调查都可能产生误差。
调查的总误差可以分为两部分:非抽样误差和抽样误差。
非抽样误差指漏报、错报、测量误差以及在调查结果的登录、汇总等环节上产生的误差,其误差大小很大程度上取决于调查的组织工作是否完善;抽样误差则是根据样本信息来推断总体信息时产生的随机误差。
确定样本容量时应该考虑的因子(1)参数估计在样本平均数的分布中当或0.01时,或2.58。
此时而因此(公式14.14)可以看到,进行平均数的估计时,当α确定后(0.05或0.01),总体标准差σ和最大允许误差d是决定样本容量的两个因子。
2.什么情况下要进行分层抽样,举例说明或以公式证明分层抽样的优点。
答:1.方法(1)分层随机抽样简称分层抽样(stratified sampling或hierarchical sampling)。
具体做法是按照总体已有的某些特征,将总体分成几个不同的部分(每一部分叫一个层),再分别在每一部分中随机抽样。
它充分利用了总体的已有信息,因而是一种非常实用的抽样方法。
(2)对于一个总体究竟应该如何分层,分几层,要视具体情况而定。
总的一个原则是,各层内的变异要小,而层与层之间的变异越大越好,否则将失去了分层的意义。
(3)设总体为N,所需样本容量为n,则如何合理地将n分配在各层,是分层抽样的一个重要问题。
具体施行过程中有两种方式:①按各层人数比例分配这是在各层内的标准差不知道的情况下常用的分配方式,基本思想是人数多的层多分配,人数少的层少分配。
设各层的人数分别为N1,N2,N3…N k每层应分配的人数为n1,n2,n3…n k。
则如果按人数比例分配,则或任意一层应分配的人数应当为:(公式14.5)②最佳分配(最优配置法)这种分配不但根据各层人数比例,还考虑到了各层标准差。
如果各层内的标准差已知,就应该考虑到标准差大的层要多分配,标准差小的层要少分配。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第3版)配套题库[课后习题](卡方检验)
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两个母总体是同质的,反之,则说这两个母总体是异质的。
3.比率的显著性检验与 2 检验的哪些应用有相同功能?
答:在只有两项分类的 2 检验与比例的显著性检验相同。在比率显著性检验时,先将 所关心的某一性质的实计数换算成比率 p , p 1 q , q 为非某一性质分类的次数比率。若
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第 10 章 卡方检验
1.对于计数数据的统计分析方法有哪些? 答:可用于计数数据的统计分析方法有: 2 检验、配合度检验、四个表独立检验、多 重列联表分析等。
2. 2 检验法在计数数据的分析中有哪些应用? 答: 2 检验因研究的问题不同,可以细分为多种类型,如配合度检验、独立性检验、 同质性检验等等。 (1)配合度检验主要用来检验一个因素多项分类的实际观察数与某理论次数是否接近, 这种 2 检验方法有时也称为无差假说检验。当对连续数据的正态性进行检验时,这种检验 又可称为正态吻合性检验。 (2)独立性检验是用来检验两个或两个以上因素各种分类之间是否有关联或是否具有 独立性的问题。两个因素是指所要研究的两个不同事物。例如性别与对某个问题的态度是否 有关系,这里性别是一个因素,分为男女两个类别,态度是另一个因素,可分为赞同、不置 可否、反对等多种类别。各因素分类的多少视研究的内容及所划分的分类标志而定。这种类 型的 2 检验适用于探讨两个变量之间是否具有关联(非独立)或无关(独立),如果再加入 另一个变量的影响,即探讨三个变量之间关系时,就必须使用多维列联表分析方法。 (3)同质性检验主要目的在于检定不同人群母总体在某一个变量的反应是否具有显著 差异。当用同质性检验检测双样本在单一变量的分布情形,如果两样本没有差异,就可以说
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第3版)笔记和课后习题(含考研真题)详解
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第3版)笔记和课后习题详解第1章绪论一、统计方法在心理和教育科学研究中的作用(一)心理与教育统计的定义与性质1.心理与教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法,搜集、整理、分析心理与教育科学研究中获得的随机性数据资料,并根据这些数据资料传递的信息,进行科学推论找出心理与教育活动规律的一门学科。
2.具体讲,就是在心理与教育研究中,通过调查、实验、测量等手段有意地获取一些数据,并将得到的数据按统计学原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、推理,最后得出结论的一种研究方法。
3.统计学大致分为理论统计学(theoretical statistics)和应用统计学(applied statistics)两部分。
前者侧重统计理论与方法的数理证明,后者侧重统计理论与方法在各个实践领域中的应用。
心理与教育统计学属于应用统计学范畴,是应用统计学的一个分支。
类似的还有生物统计、社会统计、医学统计、人口统计、经济统计等。
(二)心理与教育科学研究数据的特点1.心理与教育科学研究数据与结果多用数字形式呈现2.心理与教育科学研究数据具有随机性和变异性3.心理与教育科学研究数据具有规律性4.心理与教育科学研究的目标是通过部分数据来推测总体特征(三)学习心理与教育统计应注意的事项1.学习心理与教育统计学要注意的几个问题(1)学习心理与教育统计学时,必须要克服畏难情绪。
心理与教育统计学偏重于应用,只要有中学数学知识就具备了学好心理与教育统计学的前提。
(2)在学习时要注意重点掌握各种统计方法使用的条件。
(3)要做一定的练习。
2.应用心理与教育统计方法时要做到:(1)克服“统计无用”与“统计万能”的思想,注意科研道德。
(2)正确选用统计方法,防止误用和乱用统计。
二、心理与教育统计学的内容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。
(一)依据统计方法的功能进行分类,统计学可分为下述三种类别,这是由于数理统计的发展历史所决定的,也是最常见的分类方法。
张厚粲《现代心理与教育统计学》第3版笔记和课后习题含考研真题详解(假设检验)【圣才出品】
想的希望证实的假设。这种假设称为科学假设,用统计术语表示时称为研究假设,记作 H1 。 3.在统计学中不能对 H1 的真实性直接检验,需要建立与之对立的假设,称作虚无假设
(null hypothesis),或称为无差假设、零假设、原假设,记为 H0 。在假设检验中 H0 总是 作为直接被检验的假设,而 H1 与 H0 对立,二者择一,因而 H1 有时又称为对立假设或备择 假设(alternative hypotheses),它的意思是一旦有充分理由否定虚无假设 H0,则 H1 这 个假设备你选择。假设检验的问题,就是要判断虚无假设 H0 是否正确,决定接受还是拒绝 (reject)虚无假设 H0。若拒绝虚无假设 H0,则接受备择假设 H1。运用统计方法若证明 H0 为真,则 H1 为假;反之 H0 为假,则 H1 为真。虚无假设与备择假设互相排斥并且只有一 个正确。因而虚无假设是统计推论的出发点。虚无假设常常是根据历史资料,或根据周密考
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一、假设检验的原理
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(一)假设与假设检验
1.假设是科学研究中广泛应用的方法,它是根据已知理论与事实对研究对象所做的假
定性说明。统计学中的假设一般专指用统计学术语对总体参数所做的假定性说明。
2.在进行任何一项研究时,都需要根据已有的理论和经验事先对研究结果做出一种预
导致逻辑上的矛盾从而否定原来的假设条件。假设检验中的“不合理现象”是指小概率事件
在一次试验中发生了,它是基于人们在实践中广泛采用的小概率事件原理,该原发生的”。假设推断的依据就是小概率事件原理。通常
情况下,将概率不超过 0.05 的事件当作“小概率事件”,有时也定为概率不超过 0.01 或者
现代心理与教育统计学 第八章-假设检验(张厚粲)
第一节 假设检验的原理
在统计学中,通过样本统计量得出的差异做出一般性 结论,判断总体参数之间是否存在差异,这种推论过 程称作假设检验(hypothesis testing)
假设检验分为参数检验和非参数检验。前者指的是总 体分布已知,需要对总体的未知参数做假设检验。后 者指的是总体分布知之甚少,对总体的函数形式和特 征进行假设检验。
这里取=0.05,因为是Z检验,所以临界值是-1.96
4. 利用显著性水平,建立拒绝H0的规则
0.05时, Z 2 Z0.025 1.96,
接受假设的区域为 : Z 1.96, 拒绝区域为 : 或Z 1.96,或Z 1.96
拒绝H0
0.025
拒绝H0
正解:
1、提出零假设和备择假设 备择假设:用H1表示,即研究假设,希望证实的假设。 H1 : 1 0 (该班智力水平确实与常模有差异) 1100 零假设:用H0表示,即虚无假设、原假设、无差异假 设。 H0: 1=0 1 =100
2、确定适当的检验统计量
用于假设检验问题的统计量称为检验统计量。与参数 估计相同,需要考虑:
Ⅱ型错误
α错误 正确
β 错误
(二)两类错误的关系
1. + ≠ 1 原因:与是两个前提下的概率。 即是拒绝原假设H0时犯错误的概率,这时前提是
H0为真; 是接受原假设H0时犯错误的概率,这时前提是H0
为伪。
H0为真, 即 μ 0=μ 1 的分布
+ ≠ 1
H1为真, 即 μ 0≠μ 1 的分布
总体是否正态分布; 大样本还是小样本; 总体方差已知还是未知。
Z=
X-0 0
n
本例中总体正态,样本容量大于等于30,检验统计量 为Z分布。
心理和教育统计学课后题答案解析
张厚粲现代心理与教育统计学第一章答案1名词概念(1)随机变量答:在统计学上把取值之前,不能准确预料取到什么值的变量,称为随机变量。
(2)总体答:总体(population)又称为母全体或全域,就是具有某种特征的一类事物的总体,就是研究对象的全体。
(3)样本答:样本就是从总体中抽取的一部分个体。
(4)个体答:构成总体的每个基本单元。
(5)次数就是指某一事件在某一类别中出现的数目,又称作频数,用f表示。
(6)频率答:又称相对次数,即某一事件发生的次数除以总的事件数目,通常用比例或百分数来表示。
(7)概率答:概率(probability),概率论术语,指随机事件发生的可能性大小度量指标。
其描述性定义。
随机事件A在所有试验中发生的可能性大小的量值,称为事件A的概率,记为P(A)。
(8)统计量答:样本的特征值叫做统计量,又称作特征值。
(9)参数答:又称总体参数,就是描述一个总体情况的统计指标。
(10)观测值答:随机变量的取值,一个随机变量可以有多个观测值。
2何谓心理与教育统计学?学习它有何意义?答:(1)心理与教育统计学就是专门研究如何运用统计学原理与方法,搜集、整理、分析心理与教育科学研究中获得的随机性数据资料,并根据这些数据资料传递的信息,进行科学推论找出心理与教育统计活动规律的一门学科。
具体讲,就就是在心理与教育研究中,通过调查、实验、测量等手段有意地获取一些数据,并将得到的数据按统计学原理与步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、推理,最后得出结论的一种研究方法。
(2)学习心理与教育统计学有重要的意义。
①统计学为科学研究提供了一种科学方法。
科学就是一种知识体系。
它的研究对象存在于现实世界各个领域的客观事实之中。
它的主要任务就是对客观事实进行预测与分类,从而揭示蕴藏于其中的种种因果关系。
要提高对客观事实观测及分析研究的能力,就必须运用科学的方法。
统计学正就是提供了这样一种科学方法。
统计方法就是从事科学研究的一种必不可少的工具。
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相关、 2 检验都属于非参数方法。 一、非参数检验的基本概念与特点 (一)非参数概念 1.“非参数”概念可以从不同的角度理解。它首先指非参数模型。当总体或样本的分
布能够由有限的几个参数来确定时,就是参数模型;否则就是非参数模型。从统计学的观点 出发,参数模型,是指分布的模式(pattern)已经知道(比如说已经知道总体分布为正态 分布),而其中的一些具体的细节(参数)是未知的,这种对分布模式的知识可以解释为在 观察样本之前所掌握的信息,利用这种事先掌握的信息,可以使研究者更有效地提炼样本中 的(关于参数的)信息。
二、单样本游程检验 在进行推断统计时,往往要求是随机样本。单样本游程检验就是用来检验样本随机性的 非参数检验。
3 / 3统计中,两个相同符号的连续串称为游程。根据游程数来判断样本的随机性的方法就
是单样本游程检验。
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张厚粲《现代心理与教育统计学》第 3 版笔记和课后习题含考研真题详解 第 11 章 非参数检验
11.1 复习笔记
本章重点 非参数检验的特点与原理 秩和检验法 中数检验法 符号检验法 等级方差分析。
统计推断问题有两个共同特点:一方面它们都是在给定或假定总体的分布形式基础上, 对总体的未知参数进行估计或者检验,以明确的总体分布为前提;另一方面需要满足某些总 体参数的假定条件。这一类假设检验一般都称之为参数检验(parametric test)。在实践中, 研究人员对所研究的总体可能知之不多,有时对参数检验中的诸多要求和假定很难完全满 足,这样,在不符合参数检验的条件下,参数检验就不适用了。此时,应当使用统计学中的 另一类检验方法,即非参数检验(non-parametric test)。
清华大学心理学考研教材书单和研究方向
清华大学心理学考研教材书单和研究方向
清华大学学硕的书单
1、《普通心理学》彭聃龄北京师范大学出版社(第四版)
2、《实验心理学》郭秀艳、杨治良人民教育出版社(淡蓝色封皮)
3、《实验心理学》(第二版) 朱滢北京北京大学出版社
4、《现代心理与教育统计学》张厚粲北京师范大学出版社(第三版)
5、《心理与教育测量》郑日昌人民教育出版社(白底红皮)
6、《发展心理学》林崇德主编人民教育出版社(白底红皮)
7、《当代教育心理学》陈琦、刘儒德北京师范大学出版社(第二版)
8、《社会心理学》侯玉波北京大学出版社(第三版)
清华学硕去年15年招生人数比较多是3人,14年仅仅招生1人,3个去复试就录取了1人,有信心的学生可以选择去清华学硕
清华大学专硕的书单
参考教材:《心理学研究方法》,肖内西等著,张明等译,人民邮电出版社(2010年)
心理学研究方法《心理与教育研究方法》董奇北京师范大学出版社(2004第一版)
《普通心理学》彭聃龄北师大出版社
注意:应届生不要报考清华大学专硕哟,一般是不招生应届生的,大坑一枚
清华大学专硕的研究方向主要为临床心理学院和管理心理学,专硕的话,仅招收原单
位定向生(在职培养),报考类别为定向就业,在学期间不转档案和户口,不提供住宿。
篇幅有限,需要更多信息可以加老师扣扣。
现代心理与教育统计学 张厚粲 课后习题答案
现代心理与教育统计学(张厚粲)课后习题答案第一章绪论(略)第二章统计图表(略)第三章集中量数4、平均数约为36.14;中位数约为36.635、总平均数为91.726、平均联想速度为5.27、平均增加率约为11%;10年后的毕业人数约有3180人8、次数分布表的平均数约为177.6;中位数约为177.5;原始数据的平均数约为176.7第四章差异量数5、标准差约为1.37;平均数约为1.196、标准差为26.3;四分位差为16.037、5cm组的差异比10cm组的离散程度大8、各班成绩的总标准差是6.039、次数分布表的标准差约为11.82;第一四分位为42.89;第三四分位为58.41;四分位差为7.76第五章相关关系5、应该用肯德尔W系数。
6、r=0.8;r R=0.79;这份资料只有10对数据,积差相关的适用条件是有30对以上数据,因此这份资料适用等级相关更合适。
7、这两列变量的等级相关系数为0.97。
8、上表中成绩与性别有很强的相关,相关系数为0.83。
9、r b=0.069小于0.2.成绩A与成绩B的相关很小,成绩A与成绩B的变化几乎没有关系。
10、测验成绩与教师评定之间有一致性,相关系数为0.87。
11、9名被试的等级评定具有中等强度的相关,相关系数为0.48。
12、肯德尔一致性叙述为0.31。
第六章概率分布4、抽得男生的概率是0.355、出现相同点数的概率是0.1676、抽一黑球与一白球的概率是0.24;两次皆是白球与黑球的概率分别是0.36和0.167、抽一张K的概率是4/54=0.074;抽一张梅花的概率是13/54=0.241;抽一张红桃的概率是13/54=0.241;抽一张黑桃的概率是13/54=0.241;抽不是J、Q、K的黑桃的概率是10/54=0.1858、两个正面,两个反面的概率p=6/16=0.375;四个正面的概率p=1/16=0.0625;三个反面的概率p=4/16=0.25;四个正面或三个反面的概率p=0.3125;连续掷两次无一正面的概率p=0.18759、二项分布的平均数是5,标准差是210、(1)Z≥1.5,P=0.5-0.43=0.07(2)Z≤1.5,P=0.5-0.43=0.07(3)-1.5≤Z≤1.5,p=0.43+0.43=0.86(4)p=0.78,Z=0.77,Y=0.30(5)p=0.23,Z=0.61,Y=0.33(6)1.85≤Z≤2.10,p=0.482—0.467=0.01511、(1)P=0.35,Z=1.04(2)P=0.05,Z=0.13(3)P=0.15,Z=-0.39(4)P=0.077,Z=-0.19(5)P=0.406,Z=-1.3212、(1)P=0.36,Z=-1.08(2)P=0.12,Z=0.31(3)P=0.125,Z=-0.32(4)P=0.082,Z=-0.21(5)P=0.229,Z=0.6113、各等级人数为23,136,341,341,136,2314、T分数为:73.3、68.5、64.8、60.8、57、53.3、48.5、46.4、38.2、29.515、三次6点向上的概率为0.054,三次以上6点向上的概率为0.06316、回答对33道题才能说是真会不是猜测17、答对5至10到题的概率是0.002,无法确定答对题数的平均数18、说对了5个才能说看清了而不是猜对的19、答对5题的概率是0.015;至少答对8题的概率为0.1220、至少10人被录取的概率为0.1821、(1)t0.05=2.060,t0.01=2.784(2)t0.05=2.021,t0.01=2.704(3)t0.05=2.048,t0.01=2.76322、(1)χ20.05=43.8,χ20.0,1=50.9(2)χ20.05=7.43,χ20.0,1=10.923、(1)F0.05=2.31,F0.01=3.03(2)F0.05=6.18,F0.01=12.5324、Z值为3,大于Z的概率是0.0013525、大于该平均数以上的概率为0.0826、χ2以上的概率为0.1;χ2以下的概率为0.927、χ2是20.16,小于该χ2值以下概率是0.8628、χ2值是12.32,大于这个χ2值的概率是0.2129、χ2值是15.92,大于这个χ2值的概率是0.0730、两方差之比比小于F0.05第七章参数估计5、该科测验的真实分数在78.55—83.45之间,估计正确的概率为95%,错误概率为5%。
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心理学彭老师:Q:1532125411.
下面是统计,张老师版的勘误,对于同学们要考13年心理学的研究生的应该有点帮助,若是有任何心理学专业问题,或是考研不懂的问题,可以问老师,老师在不忙的时候一定帮忙解答的。
《现代心理与教育统计学》张厚粲版勘误
1. P64 倒数第二段,第一行,数字“11”,改成“13”。
意思是13这数字在数列中有三个,所以要把13周围的区域分成三份。
这块内容相当烦,又不是重点还啰嗦,一不小心就看不明白,大家小心啊……
2. P97 例4-7,解的已知里面,“X乙=94.2”改成“X乙=89.1”。
3. P131 例5-6,解里面,把“把s代入公式5-10b得”里面的“s”改成“∑Ri2 ”。
4. P132 第九行,“同公式5-10b”改成“同公式5-10a”。
5. P133 第十一行,“N(N+1/2”改成“N(N-1)/2”。
6. P188 倒数第二行,“Χ2=∑(Χ-μ)2/ σ”改成“Χ2=∑(x -μ)2/ σ”。
7. P209 方差的区间估计里面,包括公式,图表还有下面例题里面的Χ2 (1-α)/2 都改成Χ2 1-α/2 。
8. P216 倒数第二行的公式“μp=np”改成“μp=p”。
这部分应该不考,但是还是写出来吧……
9. P217 第五行的“σ=根号npα”改成“σ=根号npq”。
也应该属于不考的范围……
10. P236 倒数第四行的“df=20”,改成“df=120”。
11. P270 这个错误比较严重,同学们一定要注意。
最后一行的那公式,
“SSB=∑(∑X2)/n –(∑∑X)2/nk”改成“SSB=∑(∑X)2/n –(∑∑X)2/nk”,就是把平方拿到括号外面来,
12. P272 倒数第六行,“F值大于p”改成“F值小于p”。
13. P273 第二行,p>0.01改成p<0.01。
14. P280 第四行1,“dfw=10”改成“dfw=19”。
15. P281 第一行跟第二行,那俩公式普遍缺少∑,看着前面公式给添上就行了。
16. P281 第七行,“MSw=SSw/n-k”改成“MSw=SSw/N-k”。
17. P301 配合度检验的一般问题,下面的统计假设里面的“Ho:fe-fe=0”改成“Ho:fo-fe=0”。
18. P307 第一行的“100/N”改成“N/100”。
19. P307 第二行的“100/N”改成“N/100”。
20. P320 倒数第二行的公式,括号里面的分母的两个f的平方去掉,没有平方。
21. P352 第七行的公式,根号下的“Npq”改成“npq”。
其实这不算啥错误,只要要规范下下嘛……统计里面大写小写代表的含义不一样滴~
22. P372 倒数第七行,把“散点图中任意一点的”改成“散点图中任意一点到”,不是啥大错,这样改就是方面理解……统计里面,一个字都很关键的……
23. P377 那两大段话下面的头一个公式,“∑(Y^ - Y杠)”改成“∑(Y^ - Y杠)2”,它少了个平方。
24. P390 第九行的那个公式“SST=SSA+SSB+SSAXB+SST”改成“SST=SSA+SSB+SSAXB+SSW”。
25.P240【例8-7】解中X1杠=116改成106
26. P207【例7-3】S1的平方把平方去掉
27. P291③求X杠标准误中将t=4改成r=4
28. P351【例11-4】第一行,9名改成9对。