教育与心理统计相关关优秀课件 (2)
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《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
心理和教育统计学11 相关分析 43页PPT文档
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计算结果表明，文盲、非文盲与测验得分存在较高的一致性。
第五节 品质相关
一、四份相关 1.概念及其适用范围 两个变量都是连续变量，且呈线性关系，每
一个变量都被人为地分成两种类型。
小贴士
A因素
A
B 因B a 素
小贴士
相关关系
线性相关 非线性相关 完全相关 不相关
正相关 负相关
正相关 负相关
二、相关系数
对变量之间关系密切程度的度量 对两个变量之间线性相关程度的度量称为简单相关系数 若相关系数是根据总体全部数据计算的，称为总体相关系数，
记为 若是根据样本数据计算的，则称为样本相关系数，记为 r
相关系数 (取值及其意义)
非c B
非A b a+b d c+d
a+c b+d
2.相关系数的计算公
rt cos
ad
bc
bc
二、Φ相关系数
1.概念及其适用范围 两个变量都是二分变量，无论是真正的二分变量还
是人为的二分变量，这两个变量之间的关系，可 以用Φ相关来表示。
2.相关系数的计算
ad bc r ( a b )( a c )(b d )( c d )
Σ
280 13516
肯德尔和谐系数的计算例子
教育统计学PPT课件
6、相对差异量：差异系数
CV x 100%
x
用途：1）比较不同单位资料的差异程度（单位不同）
2）比较单位相同而平均数相差较大（对象不同）
3）判断特殊差异情况
正常范围：5%≤CV≤35% 不 正 常：CV＞35% 平均数无意义
CV＜5% 数值计算正确性
应用 1）非零点； 条件：2）等比量表。
：二分法和四分法
变异性、规律性
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数据种类（数据的水平） 二分法
1、按数据观测方法和来源：
点计数据（计数数据） 度量数据（测量数据）
2、按数学属性：
间断数据（离散、不连续） 连续数据（连续型随机变量）
▲（百分制的分数理论上讲是间断的，但由于数据密度大较多，实际处 理时归入连续型数据处理，连续型数据处理较方便，类似以后也有，总 体比率用正态分布处理。）
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间断型随机变量
• 取值个数有限的数据 • 人数 • 个数 • 名次 • 五分制得分 ……
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连续型随机变量
• 取值个数无限的数据 • 身高 • 体重 • 智商 • 时间长短 • 百分制得分 ……
问题：为什么要进行数据分类？ 数据有不同属性（可分）； 不同类型数据用不同统计方法处理。
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中位数的应用及其优缺点
中位数虽然也具备一个良好的集中量所应具备的某些条件，例如比较严 格确定、简明易懂，计算简便，受抽样变动影响较小，但是它不适合进一步 的代数运算。它适用于以下几种情况：
（1）一组数据中有特大或特小两极端数值时； （2）一组数据中有个别数据不确切时； （3）资料属于等级性质时。
频数分布表制作步骤
3)决定组限
现代心理与教育统计学PPT课件
• 统计表和统计图是对数据进行初步整理， 以简化形式加以表现的两种最简单的方式。
• 对数据进行统计分类以后，得到的各种数 量结果称为统计指标。
• 把统计指标和被说明的事物之间的关系用 表格的形式表示就称为统计表。
• 统计表具有简明、清晰、准确的特点，表 中的数据易于比较分析。
• 统计图是依据数字资料，应用点、线、画、 面、体、色等描绘制成，简明而又有规律， 并且能显示数量的图形，它是统计数据资 料的可视化显示方式。
• 顺序数据，是按照事物的某种属性，对一 系列事物进行排序后所获得的数据。
• 等距数据，是有相同单位，但是没有绝对 零点的数据。
• 例如，温度、智力分数等。
• 此类数据只可进行加减，不能进行乘除运 算。
• 例如，数学测验中，A得了80分，B得了60 分，可以说A 得分高于B，A比B高了20分， 但是不能说A的数学能力是B的4/3倍。
• 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。
心理与教育统计学的内容
心理与教育统计中的基本概念
1 根据数据的观测方法，可分为计数数据和 测量数据
• 一般说来，分组的数目多，则组距小，计算精确。 但它要求总的数据量大，否则会出现有的组距内 无次数分布的现象，那将使整个数据的分布规律 显示不明显，也就不能发挥次数分布表的作用了。
• 如果分组少，组距就大，计算简单，但引进计算 误差较大。
• 因此，要做到既不增加搜集数据的工作量，又能 使分组后的计算精确到最大限度，那么，按上述 公式分组，是一个较好的方法。
• 在制作图表之前，首先要对收集到的数据 资料进行初步的整理，整理的基本方法有 排序和统计分组两种。
• 对数据进行统计分类以后，得到的各种数 量结果称为统计指标。
• 把统计指标和被说明的事物之间的关系用 表格的形式表示就称为统计表。
• 统计表具有简明、清晰、准确的特点，表 中的数据易于比较分析。
• 统计图是依据数字资料，应用点、线、画、 面、体、色等描绘制成，简明而又有规律， 并且能显示数量的图形，它是统计数据资 料的可视化显示方式。
• 顺序数据，是按照事物的某种属性，对一 系列事物进行排序后所获得的数据。
• 等距数据，是有相同单位，但是没有绝对 零点的数据。
• 例如，温度、智力分数等。
• 此类数据只可进行加减，不能进行乘除运 算。
• 例如，数学测验中，A得了80分，B得了60 分，可以说A 得分高于B，A比B高了20分， 但是不能说A的数学能力是B的4/3倍。
• 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。
心理与教育统计学的内容
心理与教育统计中的基本概念
1 根据数据的观测方法，可分为计数数据和 测量数据
• 一般说来，分组的数目多，则组距小，计算精确。 但它要求总的数据量大，否则会出现有的组距内 无次数分布的现象，那将使整个数据的分布规律 显示不明显，也就不能发挥次数分布表的作用了。
• 如果分组少，组距就大，计算简单，但引进计算 误差较大。
• 因此，要做到既不增加搜集数据的工作量，又能 使分组后的计算精确到最大限度，那么，按上述 公式分组，是一个较好的方法。
• 在制作图表之前，首先要对收集到的数据 资料进行初步的整理，整理的基本方法有 排序和统计分组两种。
心理与教育统计学PPT课件
• 最早将统计方法应用于心理学研究的是高尔顿。
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第三节 心理与教育统计学的发 • 心理与教育统计在我国的发展与应用（p.17）： 展 • 统计方法的引入
• 受挫时期 • 复苏和发展
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• 一、数据类型 第四节 心理与教育统计基础概 念 • 不同类型的数据，适用的统计方法不同。
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推论统计
• 主要研究如何通过局部数据所提供的信息，推论总体的情形。 • 具体包括：
• 1、总体参数的估计方法（参数、非参数） • 2、假设检验（计数数据和测量数据）
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第13页/共28页
实验设计
• 研究如何科学地、经济地以及更有效地进行实验。 • 作为一个严谨的实验研究，在实验以前就要对研究的步骤、被
• 心理与教育科学研究数据与结果多用数字形式呈现； • 研究数据具有随机性和变异性； • 研究数据具有规律性（随观测次数增加，呈现出一定规律）； • 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；
• 举例：测智商
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第一节 统计方法在心理与教育科学研究中的 作• 三用、学习心理与教育统计应注意的事项。
量（variables）。
• 与变量相反的是常数（constant）。
• 观测值
• 变量一但确定了某个值，就称这个值为某一 变量的观测值（observation）。
• 随机变量
• 在测查前不能预料取到什么值的变量，称为
随机变量（random variables）。
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数据的精确值问题
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第三节 心理与教育统计学的发 • 心理与教育统计在我国的发展与应用（p.17）： 展 • 统计方法的引入
• 受挫时期 • 复苏和发展
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• 一、数据类型 第四节 心理与教育统计基础概 念 • 不同类型的数据，适用的统计方法不同。
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推论统计
• 主要研究如何通过局部数据所提供的信息，推论总体的情形。 • 具体包括：
• 1、总体参数的估计方法（参数、非参数） • 2、假设检验（计数数据和测量数据）
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实验设计
• 研究如何科学地、经济地以及更有效地进行实验。 • 作为一个严谨的实验研究，在实验以前就要对研究的步骤、被
• 心理与教育科学研究数据与结果多用数字形式呈现； • 研究数据具有随机性和变异性； • 研究数据具有规律性（随观测次数增加，呈现出一定规律）； • 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；
• 举例：测智商
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第一节 统计方法在心理与教育科学研究中的 作• 三用、学习心理与教育统计应注意的事项。
量（variables）。
• 与变量相反的是常数（constant）。
• 观测值
• 变量一但确定了某个值，就称这个值为某一 变量的观测值（observation）。
• 随机变量
• 在测查前不能预料取到什么值的变量，称为
随机变量（random variables）。
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数据的精确值问题
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现代心理与教育统计学培训课件
其中数字变量又分为：
➢ 离散变量：数个数 ➢ 连续变量：温度、体重、分数漳 州 师 范 学 院，2006
2 数据的搜集
THE METHOD AND TECHNIQUE OF STATISTICS
数据的计量我们清楚啦，下面是数据 从何而来
数据最初的来源是直接的调查和试验 但是从使用数据者的角度看，可分：
张厚粲.心理与教育统计学〔M〕.北京：北京师 范大学出版社，2004，10
王见定.社会统计学与数理统计学的统一〔M〕. 北京：中国经济出版社，2006，5
戴维.K.希尔德布兰德.社会统计方法与技术 〔M〕.北京：社会科学文献出版社，2005，6
卢淑华.社会统计学〔M〕.北京：北京大学出版 社，2000，10
漳 州 师 范 学 院，2006
3.2 数据分组
THE METHOD AND TECHNIQUE OF STATISTICS
数据分组：按照数据的某种特征分组 分组标准：品质标准、数量标准 按照数量标准分组可以分为：单变量分
组、组距分组 按照组距分组：
➢ 组数：不要太多，不要太少。一般取5－ 15组
漳 州 师 范 学 院，2006
3.1 数据的审核
THE METHOD AND TECHNIQUE OF STATISTICS
对于直接数据应该从完整性和准确性两 个方面审核数据。
➢ 完整性：是否有调查遗漏——回收率 ➢ 准确性：有效问卷——有效率
对于间接数据出了考查完整性和准 确性，还要审核适应性、时效性等， 滞后数据提供滞后信息，可能已经 失去研究意义。
1637 2397 4236 5120 5500 3941
22831
漳 州 师 范 学 院，2006
2.2 调查方法
➢ 离散变量：数个数 ➢ 连续变量：温度、体重、分数漳 州 师 范 学 院，2006
2 数据的搜集
THE METHOD AND TECHNIQUE OF STATISTICS
数据的计量我们清楚啦，下面是数据 从何而来
数据最初的来源是直接的调查和试验 但是从使用数据者的角度看，可分：
张厚粲.心理与教育统计学〔M〕.北京：北京师 范大学出版社，2004，10
王见定.社会统计学与数理统计学的统一〔M〕. 北京：中国经济出版社，2006，5
戴维.K.希尔德布兰德.社会统计方法与技术 〔M〕.北京：社会科学文献出版社，2005，6
卢淑华.社会统计学〔M〕.北京：北京大学出版 社，2000，10
漳 州 师 范 学 院，2006
3.2 数据分组
THE METHOD AND TECHNIQUE OF STATISTICS
数据分组：按照数据的某种特征分组 分组标准：品质标准、数量标准 按照数量标准分组可以分为：单变量分
组、组距分组 按照组距分组：
➢ 组数：不要太多，不要太少。一般取5－ 15组
漳 州 师 范 学 院，2006
3.1 数据的审核
THE METHOD AND TECHNIQUE OF STATISTICS
对于直接数据应该从完整性和准确性两 个方面审核数据。
➢ 完整性：是否有调查遗漏——回收率 ➢ 准确性：有效问卷——有效率
对于间接数据出了考查完整性和准 确性，还要审核适应性、时效性等， 滞后数据提供滞后信息，可能已经 失去研究意义。
1637 2397 4236 5120 5500 3941
22831
漳 州 师 范 学 院，2006
2.2 调查方法
现代心理与教育统计学ppt课件
他提出了一套较为系统的方法，对社会 经济现象进行数量性的描述和比较研究 创立了政治算术学派统计学
四、概率论的起源与发展
最早刊登有原始的概率论问题的数学书的作者 叫L.Pacioli（1445－1510）
G.Cardano(1501－1576) 从数学上研究了各种 赌博方法写出了《赌博者手册》
17世纪Pascal和Fermat提出了“概率”（描述 某一事件发生的可能性）的概念，发展了排列 组合理论和集合论
对概率论进行了重要的研究并使之成为数学的 一个分支的是瑞士的大数学家伯努利 （J.Bernoulli,1654-1705）。
de Moivre（1667－1754）所著的《偶然论》一书 中除了有类似于伯努利大数法则以外，还有关于 概率的更精确的计算法 。
Galton研究了平均值的偏差问题和回归问题，是统 计方法上的一大进步。
Pearson继承和发展了Galton的统计思想。他一生致 力于生物测量学、优生学、遗传学的统计方法研究； 他创造了许多统计学用语，如频度分布、频度分布 函数、回归、相关、拟合度等概念；今天的描述统 计学中大部分内容都是Pearson整理出来的；他与 Galton,Weldon在1901年开创了Biometrika杂志。
现代心理与教育统计学
教材：张厚粲，徐建平编著.心理与教育统计 学，北京师范大学出版社，2004年版
参考书目：
张敏强主编.教育与心理统计学.人民教育出版 社，2002年版
柯惠新等编著.统计分析法，北京广播学院出 版社，2003年版
王孝玲编著.教育统计学，华东师范大学出版 社，2001年版
第一节统计学发展史简介
（主要内容） 一、统计学的定义 二、统计学的起源 三、统计学的古老称谓 四、概率论的起源与发展 五、19世纪的统计――凯特勒的功绩 六、描述统计学的发展 七、推断统计的诞生 八、推断统计的应用 九、现代统计学
四、概率论的起源与发展
最早刊登有原始的概率论问题的数学书的作者 叫L.Pacioli（1445－1510）
G.Cardano(1501－1576) 从数学上研究了各种 赌博方法写出了《赌博者手册》
17世纪Pascal和Fermat提出了“概率”（描述 某一事件发生的可能性）的概念，发展了排列 组合理论和集合论
对概率论进行了重要的研究并使之成为数学的 一个分支的是瑞士的大数学家伯努利 （J.Bernoulli,1654-1705）。
de Moivre（1667－1754）所著的《偶然论》一书 中除了有类似于伯努利大数法则以外，还有关于 概率的更精确的计算法 。
Galton研究了平均值的偏差问题和回归问题，是统 计方法上的一大进步。
Pearson继承和发展了Galton的统计思想。他一生致 力于生物测量学、优生学、遗传学的统计方法研究； 他创造了许多统计学用语，如频度分布、频度分布 函数、回归、相关、拟合度等概念；今天的描述统 计学中大部分内容都是Pearson整理出来的；他与 Galton,Weldon在1901年开创了Biometrika杂志。
现代心理与教育统计学
教材：张厚粲，徐建平编著.心理与教育统计 学，北京师范大学出版社，2004年版
参考书目：
张敏强主编.教育与心理统计学.人民教育出版 社，2002年版
柯惠新等编著.统计分析法，北京广播学院出 版社，2003年版
王孝玲编著.教育统计学，华东师范大学出版 社，2001年版
第一节统计学发展史简介
（主要内容） 一、统计学的定义 二、统计学的起源 三、统计学的古老称谓 四、概率论的起源与发展 五、19世纪的统计――凯特勒的功绩 六、描述统计学的发展 七、推断统计的诞生 八、推断统计的应用 九、现代统计学
心理统计学(全套课件)
心理统计学（全套课件）第一部分：心理统计学导论一、引言心理统计学是心理学研究中的重要工具，它帮助我们从大量数据中提取有意义的信息，以便更好地理解人类行为和心理过程。
本课程将介绍心理统计学的基本概念、原理和方法，以及如何运用这些工具来分析心理学数据。
二、心理统计学的基本概念1. 变量：在心理学研究中，变量是指可以被测量的特征或属性。
变量可以分为连续变量和离散变量，以及自变量和因变量。
2. 数据：数据是变量的具体值，可以是数值型数据或非数值型数据。
3. 样本与总体：样本是从总体中抽取的一部分个体，而总体是所有可能个体的集合。
4. 随机抽样：随机抽样是从总体中随机抽取样本的过程，以确保样本能够代表总体。
三、描述性统计1. 频数分布：频数分布是描述数据分布情况的一种方法，它显示了每个数值或数值区间出现的次数。
2. 集中趋势：集中趋势是指数据分布的中心位置，常用的指标有均值、中位数和众数。
3. 离散程度：离散程度是指数据分布的分散程度，常用的指标有方差、标准差和变异系数。
四、推断性统计1. 概率与概率分布：概率是描述事件发生可能性大小的数值，概率分布是描述随机变量取值的概率分布情况。
2. 假设检验：假设检验是通过对样本数据进行统计分析，来判断总体参数是否符合某种假设的方法。
3. 参数估计：参数估计是通过对样本数据进行统计分析，来估计总体参数的方法。
五、心理统计学软件1. SPSS：SPSS是一种常用的心理统计学软件，它提供了丰富的数据分析功能，包括描述性统计、推断性统计、数据管理等功能。
2. R语言：R语言是一种开源的统计编程语言，它提供了强大的数据分析功能，包括数据可视化、机器学习等功能。
心理统计学是心理学研究中的重要工具，它帮助我们从大量数据中提取有意义的信息，以便更好地理解人类行为和心理过程。
本课程将介绍心理统计学的基本概念、原理和方法，以及如何运用这些工具来分析心理学数据。
通过学习本课程，学生将能够掌握心理统计学的基本知识和技能，为今后的心理学研究打下坚实的基础。
心理和教育统计学差异量数护理课件
对数据进行描述性统计分析，如 求平均值、标准差等，以了解数 据的基本特征和分布情况。
收集数据
根据研究目的和范围收集相关数 据，确保数据的准确性和可靠性 。
差异量数计算
根据研究目的选择适当的差异量 数，如平均差、标准差等，用于 比较不同组别或不同时间点的数 据差异。
结果解释
根据差异量数的计算结果，对数 据差异进行解释，并给出相应的 结论和建议。
实际案例中的差异量数应用
01
02
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临床护理
在临床护理中，可以使用 差异量数来比较不同护理 方案的效果，为护理决策 提供科学依据。
健康研究
在健康研究中，可以使用 差异量数来比较不同人群 的健康状况，发现潜在的 健康问题。
教育评估
在教育评估中，可以使用 差异量数来比较不同教学 方法的效果，为教育改革 提供参考。
统计学的重要性
在心理和教育领域，统计学被广泛应用于研究人类行为、认 知、发展等方面，通过数据分析揭示个体和群体的心理特征 和行为规律，为教育和心理实践提供科学依据。
心理和教育统计学的应用领域
心理学研究
心理学家运用统计学方法研究人 类行为、认知、情感等方面的规 律，探究心理现象的本质和机制
。
教育研究
差异量数在护理领域的应用
本课程介绍了差异量数在护理领域的应用，包括 描述性统计、推论性统计和多元统计分析等。
护理实践中的数据收集与分析
通过案例分析，学员了解了如何在护理实践中进 行数据收集、整理和分析，以及如何运用统计方 法解决实际问题。
统计软件的操作与使用
本课程介绍了常用的统计软件，如SPSS、SAS和 Stata等，并详细讲解了如何进行数据导入、处 理和结果解读。
教育与心理统计课件_第2章_统计
心理与教育科学研究数据的特点
• • • •
1、研究数据与结果多用数字形式出现 2、研究数据具有随机性和变异性 3、研究数据具有规律性 4、研究的目的常是通过部分数据来推断 总体特征。
统计规律(一些例子)
1. 正常条件下新生婴儿的性别比为107:100 2. 投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频 率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率 各为1/6 3. 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
Internet
http//WWW.
中 国 人 口 统 计 年 鉴
中 国 市 场 统 计 年 鉴
二手数据的特点
1. 收集容易，采集成本低 2. 作用广泛
– – – – – 分析所要研究的问题 提供研究问题的背景 帮助研究者更好地定义问题 检验和回答某些疑问和假设 寻找研究问题的思路和途径
3. 收集二手资料在研究中应优先考虑
统 计 报 表
抽样调查(sampling survey)
• 1.从总体中随机抽取一部分单位作为样 本进行调查，并根据样本调查结果来推 断总体特征的数据收集方法
2. 具有经济性、时 效性强、适应面广、 准确性高等特点
总体
随机样本
抽样调查的特点！
普查(census)
• • • •
• 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。 • 分类：理论统计学 • 应用统计学
统计的应用领域
经济学
医学
管理学
统计学
工程学
社会学
…
统计的应用领域
心理与教育统计共92页
心理与教育统计
•
6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面。
•
7、心急吃不了热汤圆。
•
8、你可以很有个性，但某些时候请收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
•
6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面。
•
7、心急吃不了热汤圆。
•
8、你可以很有个性，但某些时候请收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
现代心理与教育统计-第二章统计图表PPT课件
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图2-2b 某校初二.三班学生学习成绩和人数
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复式纵条图
14 12
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男生
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女生
4
2
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差
中
良
优
图2-3a 某校初二.三班男女生学习成绩和人数
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复式横条图
优
良 女生
男生 中
差
0
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图2-3b 某校初二.三班男女生学习成绩和人数
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16
2.圆形图
优 良 中 差
图2-4 某校初二.三班学习成绩比较图
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9
40 35 30 25 20 15 10
5 0
一年级 二年级 三年级 四年级
女生 男生
图2-1 某高校教育系各年级男女生人数
资料来源:表2-6
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表2-6 某高校教育系各年级男女生人数统计表
一年级
二年级
三年级
四年级
女 男 女 男 女男 女 男
人数 26 33 26 36 24 37 25 35
2
.02
2
90-
92
4
.04
4
85-
87
9
.09
9
80-
82
16
.16
16
75-
77
20
.20
20
70-
72
15
.15
15
65-
67
13
.13
13
60-
62
8
.08
8
55-
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教育与心理统计相 关关
三、肯德尔等级系数
1、肯德尔W系数（kendall） （1）条件 ❖ 两列以上的等级变量
❖ （2）理解
1) W是每一评价对象实际得到的等级总和的 变异与被评价对象最大可能变化的等级总 和的变异的比值。
2) 取值在0到1之间。
❖ （3）基本公式 ❖ 【例5－6】 ❖ （4）有相同等级出现时W的计算 ❖ 【例5－7】
❖ 2、肯德尔U系数 ❖ （1）条件 ❖ 1）K个评价者对N个事物的单一维度属性
的评价数据
❖ 2）使用了对偶比较法 ❖ （2）公式 ❖ 【例5－8】
[心理学知识分析]对偶比较法
❖ 对偶比较法（或配对比较法）（method of paired comparison）是把所有要比较的 刺激配成对，然后一对一对地呈现，让被 试者对于刺激的某一特性进行比较，并做 出判断：这种特性的两个刺激中哪一个更 为明显。因为每一刺激都要分别和其他刺 激比较，假如以n 代表刺激的总数，所以 配成对的个数是n（n-1）/2。如共有10 个 刺激则可配成45 对。最后依它们各自更明 显于其他刺激的百分比的大小排列成序， 即可制成一个顺序量表。
❖ 【例2】安庆市某网络公司最近进行了一次招 聘活动，该公司人力资源部和公司领导5人， 对6位应聘人员的面试情况进行了评价，请检 验这个公司人力资源部和公司领导5人评价的 一致性程度。
表5.2 评价的一致性程度表
主考1 主考2 主考3 主考4 主考5
应聘者1 3
524
1
应聘者2 3
524
1
பைடு நூலகம்
应聘者3 3
415
2
应聘者4 3
514
2
应聘者5 3
524
1
应聘者6 3
524
1
❖ 【例3】有5位应聘者，6位主考官，数据同 例2，求一致性程度。
❖
第四节 质与量的相关
一、点二列相关
1、二分变量 分为真正的二分变量（离散型二
分变量）和人为的二分变量。
2、条件 （1）一列数据为等距或等比测量数据，总
体分布为正态。
（2）一列为二分称名变量
3、公式 4、说明 1）其取值在－1.00到＋1.00之间 2）相关越高，绝对值越接近于1 ❖ 【例5－9】 ❖ 【例5－10】
二、二列相关
1、条件 1）两列数据均为正态分布 2）一列为等距或等比数据，另一列为人为划
分的二分变量
2、公式 ❖ WARNING：查正态分布表 p=0.583,y=?
第七节 SPSS中的相关分析
❖ 1、计算皮尔逊积差相关、肯德尔τ系数、 斯皮尔曼等级系数
❖ Analyze→Correlate→Bivariate┅ ❖ 2、计算质量相关与列联表相关 ❖ Data→Weight Cases┅ ❖ Analyze→Descriptive
Statistics→Crosstabs┅ ❖ 3、偏相关 ❖ Analyze→Correlate→Partial┅
❖ 如果各对样品同时呈现，则要消除空 间误差（space error）——即样品在 空间中不同方位呈现，判断时产生的 误差现象。若第一轮以AB 形式呈现， 则第二轮中以BA 形式呈现即左右颠倒。 如果是相继呈现，则要注意消除时间 误差（time error）——即相等的二个 样品在先后不同时间出现，判断时产 生的误差。若第一轮以先A 后B 次序 相继呈现，则第二轮要按先B 后A 次 序相继呈现。
❖ 小结 ❖ 1、相关的基本类型 ❖ 2、各种相关系数的适用条件
附加知识：偏相关
1、定义 ❖ 计算两个连续变量的相关时，将第三个变量
或其它多个变量的影响予以排除之后，求两 ❖ 个变量之间的纯净相关。 2、公式
3、实例 ❖ 个人收入与大学阶段的成功之间的关系
三、列联表相关 ❖ 数据属于R×C表的计算资料
第六节 相关系数的选用与解释
❖ 一、如何选用 ❖ 表5－17 ❖ 二、相关系数数值的解释 ❖ 1、X与Y两变量出现相关，解释至少有三种： ❖ （1）X是Y的因 ❖ （2）Y是X的因 ❖ （3）X与Y均为第三个变量Z的因或果 ❖ 2、相关系数数值与相关程度描述 ❖ 三、相关系数的心理学用途
三、多列相关
❖ 1、条件
两列数据均为正态分布 一列为等距或等比数据，另一列被人为划分为
多种类别
❖ 2、公式 ❖ 【例5－12】
❖ 第五节 品质相关 一、四分相关 1、前提条件 1）两列变量都是连续正态变量 2）每一变量都被人为地分为两种类型
2、四格表（R×C表） ab cd
3、计算
二、Φ系数 ❖ 两变量为真正二分变量
三、肯德尔等级系数
1、肯德尔W系数（kendall） （1）条件 ❖ 两列以上的等级变量
❖ （2）理解
1) W是每一评价对象实际得到的等级总和的 变异与被评价对象最大可能变化的等级总 和的变异的比值。
2) 取值在0到1之间。
❖ （3）基本公式 ❖ 【例5－6】 ❖ （4）有相同等级出现时W的计算 ❖ 【例5－7】
❖ 2、肯德尔U系数 ❖ （1）条件 ❖ 1）K个评价者对N个事物的单一维度属性
的评价数据
❖ 2）使用了对偶比较法 ❖ （2）公式 ❖ 【例5－8】
[心理学知识分析]对偶比较法
❖ 对偶比较法（或配对比较法）（method of paired comparison）是把所有要比较的 刺激配成对，然后一对一对地呈现，让被 试者对于刺激的某一特性进行比较，并做 出判断：这种特性的两个刺激中哪一个更 为明显。因为每一刺激都要分别和其他刺 激比较，假如以n 代表刺激的总数，所以 配成对的个数是n（n-1）/2。如共有10 个 刺激则可配成45 对。最后依它们各自更明 显于其他刺激的百分比的大小排列成序， 即可制成一个顺序量表。
❖ 【例2】安庆市某网络公司最近进行了一次招 聘活动，该公司人力资源部和公司领导5人， 对6位应聘人员的面试情况进行了评价，请检 验这个公司人力资源部和公司领导5人评价的 一致性程度。
表5.2 评价的一致性程度表
主考1 主考2 主考3 主考4 主考5
应聘者1 3
524
1
应聘者2 3
524
1
பைடு நூலகம்
应聘者3 3
415
2
应聘者4 3
514
2
应聘者5 3
524
1
应聘者6 3
524
1
❖ 【例3】有5位应聘者，6位主考官，数据同 例2，求一致性程度。
❖
第四节 质与量的相关
一、点二列相关
1、二分变量 分为真正的二分变量（离散型二
分变量）和人为的二分变量。
2、条件 （1）一列数据为等距或等比测量数据，总
体分布为正态。
（2）一列为二分称名变量
3、公式 4、说明 1）其取值在－1.00到＋1.00之间 2）相关越高，绝对值越接近于1 ❖ 【例5－9】 ❖ 【例5－10】
二、二列相关
1、条件 1）两列数据均为正态分布 2）一列为等距或等比数据，另一列为人为划
分的二分变量
2、公式 ❖ WARNING：查正态分布表 p=0.583,y=?
第七节 SPSS中的相关分析
❖ 1、计算皮尔逊积差相关、肯德尔τ系数、 斯皮尔曼等级系数
❖ Analyze→Correlate→Bivariate┅ ❖ 2、计算质量相关与列联表相关 ❖ Data→Weight Cases┅ ❖ Analyze→Descriptive
Statistics→Crosstabs┅ ❖ 3、偏相关 ❖ Analyze→Correlate→Partial┅
❖ 如果各对样品同时呈现，则要消除空 间误差（space error）——即样品在 空间中不同方位呈现，判断时产生的 误差现象。若第一轮以AB 形式呈现， 则第二轮中以BA 形式呈现即左右颠倒。 如果是相继呈现，则要注意消除时间 误差（time error）——即相等的二个 样品在先后不同时间出现，判断时产 生的误差。若第一轮以先A 后B 次序 相继呈现，则第二轮要按先B 后A 次 序相继呈现。
❖ 小结 ❖ 1、相关的基本类型 ❖ 2、各种相关系数的适用条件
附加知识：偏相关
1、定义 ❖ 计算两个连续变量的相关时，将第三个变量
或其它多个变量的影响予以排除之后，求两 ❖ 个变量之间的纯净相关。 2、公式
3、实例 ❖ 个人收入与大学阶段的成功之间的关系
三、列联表相关 ❖ 数据属于R×C表的计算资料
第六节 相关系数的选用与解释
❖ 一、如何选用 ❖ 表5－17 ❖ 二、相关系数数值的解释 ❖ 1、X与Y两变量出现相关，解释至少有三种： ❖ （1）X是Y的因 ❖ （2）Y是X的因 ❖ （3）X与Y均为第三个变量Z的因或果 ❖ 2、相关系数数值与相关程度描述 ❖ 三、相关系数的心理学用途
三、多列相关
❖ 1、条件
两列数据均为正态分布 一列为等距或等比数据，另一列被人为划分为
多种类别
❖ 2、公式 ❖ 【例5－12】
❖ 第五节 品质相关 一、四分相关 1、前提条件 1）两列变量都是连续正态变量 2）每一变量都被人为地分为两种类型
2、四格表（R×C表） ab cd
3、计算
二、Φ系数 ❖ 两变量为真正二分变量