教育与心理学统计
现代统计与教育心理学 第二章 统计图表
条形图直方图第二章 统计图表学习重点各种统计图表的基本结构&编制方法各种次数分布表&次数分布图直方图条形图线形图数据的初步整理统计指标对数据统计分类后，得到的各种数量结果数据排序含义：顺序标准→排列数值型数据：大小长短高低多少字符型数据：拼音笔画数字母升序/降序进一步划分等级统计分组含义：特征→划分到组别中分组前的准备校核数据：消除记录误差进一步核实删除过失数据变异性较大的数据没有充足理由→不删删除原则：三个标准差准则（3σ）分组时注意以研究对象本质特性为基础分类标志明确，包括所有数据分组标志含义：分组所依据的特性分类性质类别根据事物不同属性反映在组别、种类上的不同，不说明数量差异e g.年龄→老年中年青年数量类别依据取值大小，以分组/不分组的形式排序显示了分类的数量信息e g.96 86 77 63统计表组成要素（基本结构）表号及标题之间空一个汉字居中排在顶线上方长度不宜超过表的宽度字数过多→转行标目分类的项目含单位&百分号等分类纵标目表格上方，统计分析指标e g.表2-1 尽职情况的评定横标目表格左侧，被研究事物的分组e g.表2-1 非常不尽职数字（统计指标）不带单位百分号等以个位数/小数点对齐缺数字的项划“—”表注位于表下方补充说明&解释次数分布表作用：表示数据在各分组区间内的散布情况分类简单次数分布表依据每个分数值在一列数据中出现的次数/总计数适合：按类别分的计数数据连续性的测量数据分组次数分布表编制步骤求全距最大数最小数决定组距&组数组距任意一组的起点与终点间的距离＝全距/K 组数数据总体分布为正态K =1.87*(N-1)2/5N 为数据个数 K 取近似整数列出分组区间分组区间（组限）一个组的起点值与终点值间的距离起点值：组下限终点值：组上限组限表述组限：10~19精确组限：9.5~19.499注意最高组区间含最大数据最低组含最小数据最高组/最低组的下限最好是组距的整数倍在纵坐标上排序，下小上大表述组限呈现表格，精确组限登记次数呈现表格→“下组限~”分组区间分界点的值登记到上一组e g.179.5→170~180登记次数画线计数卌/写正字第一次登记后要再核实计算次数计算各组总次数各组次数总和＝数据总个数表包含的栏目分组区间组中值每组精确下限+½组距½（精确下限+精确上限）次数（相对次数：频率百分次数）意义将数列排列成序各数据出现次数分布状况一组数据的集中&差异情况缺点原始数据不见了归组效应假设各区间的数据均匀分布用组中值代表各原始数据→忽略数据原来情况造成误差同一组数据，组距↑误差↑（有限）相对次数分布表将各组实际次数→相对次数用频数比率（f/N ）或百分比（f/N ×100％）累加次数分布表累加次数向上累加从小数端逐区间进行次数累加表示上限以下的次数向下累加从大数端逐区间进行次数累加表示下限以上的次数表包含的栏目分组区间次数根据需要选择向上/下累加次数实际/相对累加次数双列次数分布表（相关次数分布表）表示有联系的两列变量（同组/质被试的结果）编制①按分组次数分布表的编制→得出分组区间②竖列（小下）横列（小左）各有一变量的分组区间③登记时，同一对变量（x ，y ）登记在相应格子不等距次数分布表等距分组不能确切反映实际情况时e g.工资级别年龄分组其他常用统计表按内容分简单表只列出名称地点时序统计指标名称分组表（单向表）只有一个分类标志复合表≥2分类标志双向表（2）三向表（3）按形式分定性式表统计式表函数式表自变量X 的大小顺序→排列对应的因变量Y 数值统计图一般采用直角坐标系横坐标/横轴（分类轴）：表示组别/自变量X 纵坐标/纵轴（数值轴）：表示次数/因变量Y 组成要素（基本结构）图号及图题置于图的正下方图题说明性&专指性资料复杂→大标题&小标题字体→图中使用的最大号文字图目（刻度线标签）横坐标上各种单位名称图尺横纵坐标上用一定距离表示的单位数据值相差悬殊→断尺法/回尺法图形避免书写文字不同图形线→表示不同结果图例表示&标明各种图形含义图注图形中需要借助文字/数字加以补充说明的文字要少，字号要小次数分布图直方图（等距直方图）矩形面积→连续性随机变量的次数分布直方图的总面积→总次数；矩形面积→该组频数横轴→分组区间（有时组中值）；纵轴→频数制作组距→底边分组区间的精确上下限→底边二端点次数→高组织图没有画矩形，使直方图包围的面积成封闭图形各矩形间不留空隙次数多边形图表示连续性随机变量次数分布的线形图横坐标→组中值表示的连续变量；纵坐标→频数为使计算面积与直方图相等→折线画至前一组&后一组的组中值点（x ，0）作用显示次数的轮廓（→分布曲线→经验公式）比较多个同质的次数分布组距相同次数→相对次数累加次数分布图累加直方图横坐标→分组区间；纵坐标→累加次数能看出精确上限以下的累加次数累加曲线（递加线）横坐标→精确上限/下限；纵坐标→累加次数形状正偏态分布：大数端缓负偏态分布：小数端缓正态分布：大数小数端分组数目&各组次数相当相对次数→图尺百分数→累加百分数曲线频率→累加频率曲线其他常用统计图条形图（直条图）表示离散型数据（计数数据）条形长短→数量大小&差异横轴→分类轴计数数据；纵轴→数量轴计量数据类型简单条形图分组条形图分段条形图①比较的长条拼在一起②必须有图例绘制要点尺度从0开始（纵轴）条宽与间隔的比例适当（间隔：条宽＝0.5~1）直条的排列顺序可按时间数量比较事物的固有序列具体情况来定图形区域中条形的顶端&下端，少用数据标签调节过长的条形调整图尺折叠法回转法分组&分段复式条形图与直方图的区别描述的数据类型称名数据/计数数据分组的连续性数据表示数据多少的方式直条长短面积大小横轴的意义分类轴刻度值图形直观形状有间隔无间隔圆形图（饼图）绘制要点描述间断性资料，显示比重大小图式：圆周基线：半径（12时时钟指针位置）部分/整体＝X/360度绘制要点基线确定后按顺时针由大而小/固有顺序排列分开扇区a 用线条，注明简要文字&百分比b 用不同颜色/线条，图例说明比较两种性质类似的资料→直径&排列顺序同各扇区度数之和等于360度线形图连续性资料，表示函数关系/变化趋势/比较类型折线图：连接条形图中条形顶部中点曲线图：折线修匀后较平滑绘制要点横轴→时间/自变量；纵轴→频数/因变量纵轴从零点开始，零点与横轴相交处为原点（对数尺度除外）线与横轴间无文字/数目线条粗于坐标格线不同线要有图例比较的线一般不超过5条若横轴表示组距，刻度只需表明组距起点/组中值点应画在该组段中点的垂线上对数单位横/纵轴取对数单位→半对数曲线横&纵轴取对数单位→对数曲线散点图（点图散布图）相同大小圆点的多少/疏密→数量的多少&变化趋势表示两现象的相关趋势根据表现作用&内容分类分布→直方图内容→条形图圆形图变化→线形图比较→直条圆线相关→散点图连接矩形右端点。
教育与心理统计学第六章：概率分布
举例：
1、我们队将可能赢得今晚的这场比赛。 2、今天下午下雨的机会有40％。 3、这个冬天的周末我很可能有个约会。 4、我有50比50的机会通过今年的英语四
级考试。
概率的分类
1、后验概率(empirical definition of Probability)
以随机事件A在大量重复试验中出现的稳定频率值作 为随机事件A的概率估计值，这样求得的概率称为 后验概率。
进行推论，从而确定推论正确或错误的概率。
一、正态分布及渐近正态分布
（一）样本平均数的分布
1、总体分布为正态， δ2已知，样本平均数 的分布为正 态分布
标准误，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的 离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是 样本均数之间的变异。
标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计 量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性， 用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。
第六章 概率分布
第一节 概率的基本概念 第二节 正态分布 第三节 二项分布 第四节 样本分布
第一节 概率的基本概念
一、什么是概率 随机现象（或随机事件）——在心理学研究中，通过实
验、问卷调查所获得的数据，常因主试、被试、施测 条件等因素的随机变化而呈现出不确定性，即使是相 同的被试在相同的观测条件下，多次重复测量结果也 还是上下波动，我们一般都无法事先确定每一次测量 的结果。 概率（probability）：随机事件出现可能性大小的客观 指标
2、计算概率时 ，每一个正态分布都需要有自己 的正态概率分布表，这种表格是无穷多的
3、若能将一般的正态分布转化为标准正态分布， 计算概率时只需要查一张表
（三）标准正态分布表的编制与使用
教育与心理统计学第八章：假设检验
临界值
H0值
样本统计量
左侧检验示意图
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
置信水平
拒绝域
1- 接受域
临界值
H0值
样本统计量
观察到的样本统计量
右侧检验示意图 （显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
置信水平
1- 接受域
拒绝域
H0值 观察到的样本统计量
临界值
样本统计量
双侧检验原假设与备择假设的确定
▪ 双侧检验属于决策中的假设检验。即不论是拒绝H0还 是接受H0，都必需采取相应的行动措施。
1、原假设真实， 并接受原假设，判断正确； 2、原假设不真实，且拒绝原假设，判断正确； 3、原假设真实， 但拒绝原假设，判断错误； 4、原假设不真实，却接受原假设，判断错误。
假设检验是依据样本提供的信息进行判断，有犯错误 的可能。所犯错误有两种类型：
第一类错误是原假设H0为真时，检验结果把它当成不 真而拒绝了。犯这种错误的概率用α表示，也称作α错 误(αerror)或弃真错误。
型错误
β错误（取伪错误） 1-β（正确决策）
要使犯这两类错误的概率α 和β都尽可能小， α也不能定
的过低 。
在一般研究中，我们总是控制犯型错误
为什么？？？
假设检验中人们普遍执行同一准则：首先控制弃真错误（α错 误）。假设检验的基本法则以α为显著性水平就体现了这一原
则。
两个理由: 统计推断中大家都遵循统一的准则，讨论问题会比较方便。
0.076mm。试问新机床加工零件 的椭圆度均值与以前有无显著差
异？（＝0.05）
属于决策中 的假设！
解：已知：X0=0.081mm， =.25，n=200，
x 0.076
教育与心理统计学 第五章 假设检验考研笔记-精品
假设检验中的小概率原理［一级］［16J］
假设检验的基本思想是概率性质的反证法，即其基本思想是基于〃小概率事件在一次实验中不可能发生”这一原理。首先假定虚无假设为
真，在虚无假设为真的前提下,如果小概率事件在一次试验中出现，则表明〃虚无假设为真"的假定是不止确的，因为假定小概率事件在
一次试验中是不可能出现的，所以也就不能接受虚无假设，应当拒绝零假设。若没有导致小概率事件出现，那就认为"虚无假设为真”的
假定是正确的，也就是说要接受虚无假设。假设推断的依据：小概率事件是否出现，这是对假设作出决断的依据。
检验的假设
Ho为真
真实情况
检验的事件发生的概率在99%或95%的范围内
检验的事件发生的概率在5%或1%以内
错误的概率，其前提是“Ho为假
②它们都是在做假设检验的统计决策时可能犯的错误,决策者同时面临犯两种错误的风险,因此都极力想避免或者减少它们，但由于在忠
体间真实差异不变情况下，它们之间是一种此消彼长的关系，即a大时，0小；c（和B不能同时减少。
③在其他条件不变的情况下，不可能同时减小或增大两种错误的发生可能,常用的办法是固定a的情况下尽可能减小B，比如通过增大样本
若进行假设检验时总体的分布形态已知，需要对总体的未知参数进行假设检验，称其为参数假设检验。
（三）非参数检验［一级］
若对总体分布形式所知甚少，需要对未知分布函数的形式及其他特征进行假设检验，通常称为非参数假设检验。
（四）小概率事件和显著性水平
（1）假设推断的依据就是小概率原理
小概率事件：通常情况下，将概率不超过0.05（即5%）的事件当作“小概率事件"，有时也定为概率不超过0.01（即1%）或0.001（0.1%\
心理学统计总结
心理与教育学统计第一章．绪论一．统计方法在心理和教育科学研究中的研究1.心理与教育统计的定义与性质（1）定义：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）数理统计学：分析这种随机变量的规律性，它的理论基础是专门研究随机现象的科学——概率论，侧重于基本原理与方法的科学证明。
心理与教育统计：侧重于数理统计方法如何在心理和教育科学研究中的应用，是心理与教育科学研究中最广泛应用的，也是最基本的一种定量化工具。
2.数据特点：多以数字形式呈现、随机性、规律性、研究目的是通过部分数据来推测总体特征。
二．心理与教育统计学的内容1.描述统计：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。
具体内容：数据如何分组（统计图表）、计算一组数据的特征值（集中量数、差异量数）、表示一事物两种或两种以上属性间相关关系的描述。
2.推论统计：研究如何透过局部数据所提供的信息，推论总体的情形。
推论统计的原理和理论包括：抽样理论、估计理论、统计检验理论。
3.实验设计三．心理与教育统计学基础概念1.数据类型：（测量方法和来源）：计数数据和计量数据（测量水平）称名数据、顺序数据、等距数据、等比数据。
（连续性）离散数据：任何两个数据点之间所取得数值的个数是有限的。
连续数据：任何两个数据点之间都可以细分出无限多个大小不同的数值。
进一步细分，取决于：测量技术所允许的精确程度、测量所需要的精确程度。
2.变量、观测值、随机变量变量：在心理与教育实验、观察、调查中想要获得的数据，即为一个可以取不同数值的物体的属性或事件，其数值具有不确定性。
观测值：一旦确定了某个值，就称这个值为某一变量的观测值，也就是具体数据。
随机变量：在统计上，把取值之前不能预料到取什么值的变量，就称为随机变量。
教育与心理统计学 第二章 常用统计参数考研笔记-精品
第二章常用统计参数第二章常用统计参数用参数来描述一组变量的分布特征，便于我们对数据分布状况进行更好的代表性的描述，也有利于我们更好地了解数据的特点。
常见的统计参数包括三类：集中量数、差异量数、地位量数（相对量数X相关量数。
描述统计的指标通常有五类。
第一类集中量数：用于表示数据的集中趋势，是评定一组数据是否有代表性的综合指标，比如平均数、中数、众数等。
概述［不背］第二类差异量数：用于表示数据的离散趋势，是说明一组数据分散程度的指标，比如方差、标准差、差异系数等。
第三类地位量数：是反映个体观测数据在团体中所处位置的量数，比如百分位数、百分等级和标准分数等。
第四类相关量数：用于表示数据间的相互关系，是说明数据间关联程度的指标，比如积差相关、肯德尔和谐系数、①相关等。
第五类：是反映数据的分布形状，比如偏态量和峰度等（不作介绍I第一节集中量数（一）集中量数的定义（种类、作用）［湖南12名］描述数据集中趋势的统计量数称为集中量数。
集中量数能反映大量数据向某一点集中的情况。
常用的集中量数包括算术平均数、加权平均数、几何平均数、中数、众数等等，它们的作用都是用于度量次数分布的集中趋势。
（二）算术平均数（平均数、均数）（一级）简述算术平均数的定义和优缺点。
（1）平均数的含义算术平均数可简称为平均数或均数，符号可记为M。
算术平均数即数据总和除以数据个数，即所有观察值的总和与总频数之比。
只有在为了与其他几种集中.数洞区别时,如几何平均数、调和平均数、加权平均数，才全称为算术平均数。
如果平均数是由变量计算的,就用相应的变量表示，如又匕算术平均数是用以度量连续变量次数分布集中趋势及位置的最常用的集中量数，在一组数据中如果没有极端值, 平均数就是集中趋势中最有代表性的数字指标，是真值的最佳估计值。
（2）平均数的优缺点简述算术平均数的使用特点［含优缺点］算术平均数优点①反应灵敏。
观测数据中任1可一个数值或大或小的变化，甚至细微的变化，在计算平均数时，都能反映出来。
教育与心理统计的名词解释
教育与心理统计的名词解释引言：教育是社会的基石，而心理统计则是揭示人类心理状态和行为规律的科学方法。
在教育领域中，借助心理统计的工具和理论，我们能够更好地了解学习者的特点和需求，为他们提供有针对性的教育服务。
本文将对教育与心理统计这两个领域中的重要名词进行解释，并探讨它们在教育实践中的应用。
一、教育统计教育统计是研究教育现象和问题的统计方法和技巧。
它广泛应用于学校管理、教育政策制定和教学评估等方面。
其中，三个关键概念是教育统计的基础：指标、样本和数据分析。
1.1 指标指标是衡量和评估教育现象的定量标准。
常见的教育指标包括学校的师生比、学生的平均成绩、教师的绩效评估等。
通过对这些指标的统计分析，我们可以客观地了解教育的质量和效果，并为决策者提供参考。
1.2 样本样本是从整体中取出的一部分个体或事物，用于代表整体进行统计推断。
在教育统计中，样本常用于代表学生群体、教师群体或学校群体，从而更好地了解整体的情况。
在确定样本时，需要考虑抽样方法、样本容量和样本的代表性等因素。
1.3 数据分析数据分析是教育统计的核心环节，通过对数据的整理、揭示和解读，我们可以发现教育问题的规律和趋势。
常用的数据分析方法包括描述统计、推论统计和相关分析等。
借助这些方法，我们可以对教育现象进行客观的量化描述，并为教育改革和决策提供科学依据。
二、心理统计心理统计是研究心理学现象和问题的统计方法和技巧。
它帮助心理学家和研究者从大量数据中提炼出有意义的信息，并得出科学的结论。
心理统计的核心概念包括测量、分布和假设检验。
2.1 测量测量是心理统计中的重要步骤，用于将心理现象转化为可度量的指标。
常用的心理测量方法包括问卷调查、实验测量和观察测量等。
通过测量，我们可以获取心理现象的具体表现，如学生的学习动机、情绪状态或心理健康水平等。
2.2 分布分布是描述心理现象数据的统计特征和规律的方法。
常见的心理分布形式包括正态分布、偏态分布和离散型分布等。
现代心理与教育统计学-笔记
概念（1）随机变量: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：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:样本是从总体中抽取的一部分个体。
（4)个体: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: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: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:样本的特征值叫做统计量，又称作特征值。
（9）参数：又称总体参数，是描述一个总体情况的统计指标.（10)观测值: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。
凡是客观存在事物，都有数量的表现。
统计心理学
1、心理与教育统计：描述统计：统计图表、差异量数、集中量数、相关分析；推论统计：统计估计（参数统计：点估计、区间估计；非参数统计）、假设检验（参数检验、非参数检验）；实验设计：样本选择与分配、实验误差分析、方差分析、协方差分析、回归分析、因子分析。
2、统计的内容有：1）描述统计：对已获得的数据进行整理，概括，显现其分布特征的统计方法。
2）推论统计：根据样本所提供的信息，运用概率的理论进行分析，论证，在一定可靠程度上，对总体分布特征进行估计，推测。
3）实验设计：实验者为了揭示实验中自变量与因变量之间的关系，在实验之前所制订的实验计划。
3、数据类型：1）从数据的观测方法和来源划分为：计数数据：是指计算个数的数据，一般属性的调查获得的是比类数据，它具有独立的分类单位。
测量数据：是指借助于一定的测量工具或一定的测量标准而获得的数据。
2）根据数据反映的测量水平可以划分为：称名数据：只说明某一事物与其他事物在属性上的不同或类别上的差异，它具有独立的分类单位，其数值一般都取整数形式，只计算个数，并不说明事物之间差异的大小；顺序数据：是指既无相等单位，也无绝对零的数据，是按事物某种属性的多少或大小，按次序将各个事物加以排列后获得的数据资料；等距数据：是有相等单位，但无绝对零的数据。
（只能使用加减法，不能使用乘法和除法）；比率数据：即表明量的大小，也有相等的单位，同时还具有绝对零点。
3）按数据是否具有连续性，可以分为：离散数据：这类数据在任何两个数据点之间所取的数值的个数是有限的；连续数据：这类数据是指在任何两个数据点之间都可以细分出无限多个大小不同的数值。
4、一型错误与二型错误的关系1）α+ β不一定等于1。
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；β是接受H0时犯错误的概率，所以α+ β不一定等于一；2）在其他条件不变的情况下，α与β不可能同时减少或增大；3）统计检验力。
1—β是反映统计检验判断能力的大小的重要标志，故把1—β称为检验功效或检验力；5、总体、个体和样本总体：需要研究的同质对象的全体，又称为母全体，全域。
张敏强《教育与心理统计学》(第3版)课后习题(常用统计参数)【圣才出品】
第2章 常用统计参数1．某班学生的心理学平均成绩为75分，标准差为l0分，学生总数为43人。
根据这些信息，无法计算出的统计量有（ ）。
A ．差异系数B ．分数总和C ．中数D ．方差【答案】C【解析】中数计算方法：①首先确定中数在数据序列中的位置：dn M n =12n ，式中：dn M n 表示中数在数列中的位置；n 表示数列数据个数。
②然后再求数列中位于dn M n 位置上的那个数Mdn 。
题中没有具体数据序列，因此无法计算得到中数。
2．已知一组数据为2，5，13，10，8，21，则它们的中位数为（ ）。
A ．8B ．9C ．10D ．不存在【答案】B【解析】中位数又称中数，符号记为Mdn ，计算方法：①确定中数在数据序列中的位置：dn M n =12n +，式中，nMdn 表示中数在数列中的位置；n 表示数列数据个数。
②求数列中位于dn M n 位置上的那个数Mdn 。
由题可知，数据排序后为：2，5，8，10，13，21。
因为数据个数为偶数，则其中数为第（6+1）/2=3.5个数，即Mdn 应在8、10之间，因此答案为9。
3．某班30名学生的平均成绩是75分，其中10名女生的平均成绩是85分，那么该班男生的平均成绩是多少分？（ ） A ．65分B ．70分C ．75分D ．68分【答案】B【解析】此题为加权平均数的变形，加权平均数的计算公式为：。
由公式可知，75=10852030X ⨯+⨯，X=70。
4．在教育与心理研究中，求平均增长率或对心理物理学中的等距与等比量表实验的数据处理，应当使用的统计量是（ ）。
A ．算术平均数B ．加权平均数C ．几何平均数D．方差或标准差【答案】C【解析】几何平均数的应用：①心理物理学中等距与等比量表实验的数据处理；②教育与心理研究中平均增长率的计算。
5．如果把某班所有学生的分数都减少5分，则该班成绩的均值和方差会如何变化？（）A．均值变小，方差不变B．均值不变，方差变小C．均值方差同时变小D．均值变小，方差变大【答案】A【解析】由方差的性质可知，每一个观测值都加或减一个相同常数c后，计算得到的方差等于原方差；由平均数的性质可知，每一个观测值都加上或减去一个相同常数c后，计算得到的平均数等于原平均数加上或减去这个常数c。
心理与教育学统计-方差分析
多因素方差分析步骤
假设检验
在进行多因素方差分析前，需要 提出研究假设，并确定检验水准 和拒绝域。假设通常涉及多个自 变量对因变量的影响是否显著。
数据收集与整理
根据实验设计的要求，收集相关 数据并进行整理。数据应包括自 变量的不同水平和因变量的观测
值。
01
03
02 04
方差分析表构建
构建方差分析表，计算不同来源 的变异（如组间变异、组内变异 等），以及相应的均方和F值。
方差定义
方差是各数据与其平均数之差的平方 的平均数，用s^2表示。方差用于衡 量一组数据的离散程度，即数据的波 动情况。
方差意义
方差越大，说明数据的波动越大，即 数据越不稳定；方差越小，说明数据 的波动越小，即数据越稳定。
方差与标准差关系
标准差定义
标准差是方差的算术平方根，用s表示。标准差用来衡量一组数据的离散程度，与方差相比，标准差具有更好的 可解释性。
数据收集
根据实验设计，收集相关数据，包括 自变量和因变量的测量值。
单因素方差分析步骤
建立假设
提出研究假设，即不同水平下的自变量对因 变量没有影响。
构造统计量
计算各组的均值、方差等统计量，以及总的 均值和方差。
进行方差分析
通过比较组内方差和组间方差，判断自变量 对因变量是否有显著影响。
做出决策
根据统计量的值和显著性水平，决定是否拒 绝原假设。
统计推断
根据F分布和给定的显著性水平 ，进行统计推断，判断各个自变 量对因变量的影响是否显著。
交互作用及其解读
交互作用定义
在多因素实验中，当两个或多个自变量同时 作用于因变量时，它们之间的交互作用指的 是这些因素共同作用对因变量产生的影响。 这种影响不能简单地通过单个因素的影响来 解释。
教育与心理统计学习题
《教育与心理统计学》复习思考题一一、简答题1. 简述正态分布的基本性质。
2. 二列相关适用于哪种资料?3.简述点二列相关系数的应用条件。
4.简述t 分布与标准正态分布的关系。
5.简述判断估计量优劣的标准。
6.什么是相关样本？请列举相关样本显著性检验的各种情况。
7. 有人说：“t 检验适用于样本容量小于30的情况。
Z 检验适用于大样本检验” ，谈谈你对此的看法8.什么是标准分数？使用标准分数有什么好处？ 9. 简答标准Z 分数的用途。
10. 简答χ2分布具有哪些特点。
11. 简述区间估计的涵义。
12.学业考试成绩为x ，智力测验分数为y ，已知这两者的rxy=0.5，IQ=100+15z ，某学校根据学业考试成绩录取学生，录取率为15%，若一个智商为115的学生问你他被录取的可能性为多少，你如何回答他？二、计算题1．某年级200名学生在一次数学测验中的成绩如下表： 已知数据如下表：（1）求其平均数 （2）试计算70X，80X 。
（3）已知某考生的成绩为66分，试计算该考生的百分位。
3．已知在某年高考数学中，平均成绩为70分，标准差15S分，甲乙两考生的成绩分=别为65分和80分，试计算他们的标准分数,如果该年的考试成绩服从正态分布)N，(21570,试计算甲乙考生的百分位？4．已知在一次测验中数学平均成绩为75分，语文的平均成绩是数学平均成绩的2.1倍，语文成绩的标准差是数学成绩标准差的5.1倍，语文成绩Y与数学成绩X之间的相关系数为r，=.075（1）试求语文成绩Y与数学成绩X之间的回归方程。
（2）如果考生的数学成绩为60，试估计他的语文成绩Y，并计算估计的标准误（设S？=10)Y5.某校高一年级共150人，高一上学期由甲教师任教，在统考中平均成绩为75分，标准差12=S分，S分，高一下则由乙教师任教，期末统考中平均成绩为72分，标准差为10 =假设该校所在城市两次考试成绩均服从正态分布，且总体平均成绩，总体标准差相同。
张敏强《教育与心理统计学》笔记和课后习题(含考研真题)详解-常用统计参数【圣才出品】
第2章常用统计参数【学习目标】1．了解各种集中量数、差异量数和地位量数的概念、性质和作用，理解各种量数的适用条件及特点。
2．识记相关、散点图及相关系数的概念与彼此之间的关系。
3．掌握各种量数的计算方法，并能够熟练使用各种量数对测量数据的数据特征进行描述。
4．掌握各种常见相关分析方法的适用条件及计算方法。
2.1复习笔记一组变量的次数分布，一般至少有以下两个方面的基本特征：中心位置：用以度量一组数据的集中趋势，描述它们的中心位于何处，故对其数量化描述称为位置度量数或集中量数。
离散性：反映一组数据的分散程度，即次数分布的离散程度。
对其数量化描述称为次数分布变异特性的度量或差异量数。
中心位置相同的次数分布，其离散程度不一定相同。
对任何一个已知的次数分布，均可以计算出反映上述统计特征的量数。
在教育与心理统计中，总体统计特征的量数称为参数，用希腊字母表示，如μ，σ2，ρ等；样本统计特征的量数称为统计量，用英文字母表示，如X，S2，r等。
一、集中量数集中量数是指描述数据集中趋势的统计量，包括算术平均数、加权平均数、几何平均数、中数，等等，其作用都是用于度量次数分布的集中趋势。
（一）算术平均数算术平均数（简称平均数、均数）是用以度量连续变量次数分布集中趋势的最常用的集中量数。
1．总体平均数与样本平均数（1）总体平均数如果一个总体X 包含N 个元素，x i 是这个总体中的第i 个元素，则称x i 为第i 次观测值，那么对x 来讲，该总体的算术平均数被定义为：11=Nii x N μ=∑式中：μ——总体算术平均数；N——总体容量；i x ——第i 次观测值。
（2）样本平均数当无法对总体进行全面观测时，对于样本X ，其算术平均数被定义为:11n i i X x n =∑式中：X ——样本平均数；n ——样本容量。
2．加权平均数若已知各组平均数和各组人数，要求总的平均数时，则要用加权平均数的方法，其计算公式为:式中：——总平均数（或加权平均数）；12,,,k n n n …——各组人数；12,k ,X X X …，——各组平均数；12t k n n n n =+++…——总人数。
现代心理与教育统计学
现代心理与教育统计学随着现代社会的发展，心理学和教育学成为了越来越重要的学科。
而统计学则是这两个学科不可或缺的工具。
本文将从现代心理和教育的角度，探讨统计学在这两个领域中的应用和意义。
一、现代心理学中的统计学应用心理学是研究人类心理和行为的学科。
而现代心理学则更加注重科学性和实证性。
统计学在现代心理学中的应用是不可替代的。
1. 研究设计心理学研究必须具有科学性和可靠性。
而统计学可以帮助心理学家设计出更加科学和可靠的实验。
例如，随机分组设计、方差分析、多元回归等方法都可以帮助心理学家控制实验变量，减少误差，从而得出更加可靠的结论。
2. 数据分析心理学研究需要对大量数据进行分析。
而统计学提供了各种分析方法，如描述性统计、推论统计、因子分析等。
这些方法可以帮助心理学家对数据进行分析，从而得出结论和推断。
3. 结果解释心理学研究的结果需要进行解释和推断。
而统计学可以帮助心理学家进行结果的解释和推断。
例如，置信区间、显著性水平等概念可以帮助心理学家评估结果的可靠性和显著性，并进行解释和推断。
二、现代教育学中的统计学应用教育学是研究教育现象和教育实践的学科。
而现代教育学则更加注重科学性和实证性。
统计学在现代教育学中的应用也是不可或缺的。
1. 教育评估教育评估是评估教育机构、教育项目和教育成果的过程。
而统计学可以帮助教育学家进行评估。
例如，标准化考试、问卷调查、实地观察等方法都可以帮助教育学家进行评估，并得出结论和建议。
2. 教育研究教育研究需要对大量数据进行分析。
而统计学提供了各种分析方法，如描述性统计、推论统计、因子分析等。
这些方法可以帮助教育学家对数据进行分析，从而得出结论和推断。
3. 教育政策制定教育政策制定需要依据数据和研究结果进行决策。
而统计学可以帮助教育政策制定者进行数据分析和决策。
例如，利用数据分析制定教育预算、制定教育政策、评估教育改革效果等。
三、结语统计学在现代心理学和教育学中的应用和意义是不可替代的。
张敏强版《教育及心理统计学》1到3章读书笔记
《绪论》1.什么是教育与心理统计学教育与心理统计学是应用统计学的一个分支，是数理统计学与教育学、心理学的一门交叉学科，它把统计学的理论方法应用于教育实际工作和各种心理实验、心理测验等科学研究中，通过对所得数据的分析和处理，达到更为准确地掌握情况、探索规律、制订方案、目的，为教育与心理的科学研究提供了一种科学的方法。
2.教育与心理统计学的基本内容及本书体系。
1）描述统计学：这一部分主要是研究和简缩数据和描述这些数据。
例如：计算平均数、中位数、众数等，以这些参数来反映观测数据的集中趋势。
计算标准差、方差等，以这些参数来反映观测数据的离散趋势。
描述统计学主要是描述事务的典型性、波动范围以及相互关系，提示事物的内部规律。
2）推断统计学：这部分内容主要是研究如何利用数据去作出决策的方法。
推断统计学则是一种依据部份数剧去推论全体的一种科学方法，它是进行教育与心理实验、对教育与心理研究或实验作出预测和规划的有力工具。
推断统计学的主要内容有：统计检验、统计分析和非参数统计法。
3）多元统计分析：这部分内容主要是研究超过两个因素的教育与心理的研究和实验。
多元统计分析的主要任务就是寻找出主要的因素，相近或相关的因素合并或归类。
多元统计分析的主要内容有：主成分分析、因素分析、聚类分析、多元方差分析、多元回归分析等。
3.教育与心理统计学的昨天、今天和明天1）与心理统计学的昨天：1904年美国人桑代克写的《心理与社会测量导论》2）教育与心理统计学的今天：叶佩华主编的《教育统计学》，张厚粲主编的《心理与教育统计》等。
4.预备知识1）概念与术语<1> 随机变量：教育与心理实验或观测，在相同的条件下，其结果可能不止一个，同实验或观测所得到的数据，事先无法确定，这类现象称为随机现象。
因为可以用数字来表现，则称这些数字为随机变量。
它的特点是：离散性、变异性和规律性。
依其性质可分为：称名变量、顺序变量、等距变量、比率变量四种称名变量：用于说明一事物与其它事物在属性上的不同或类别上的差异，但不说明事物与事物之间差异的大小。
教育与心理统计学复习试题及答案
教育与心理统计学复习试题及答案一、单项选择题(本大题共15小题，每小题3分，共45分)1.下列被认为是世界上第一本有关教育与心理统计学专著的是()A.桑代克的《心理与社会测量导论》B.瑟斯顿的《统计学纲要》C.加勒特的《心理与教育统计法》D.吉尔福德等人的《心理与教育中的统计学》2.单向秩次方差分析检验，相当于对多组数据的哪种统计量进行参数的方差分析？()A.方差B.标准差C.平均数D.相关系数3.随机化区组实验设计的基本要求是()A.区组内可以有异质性，区组间要有同质性B.区组内和区组间均要有同质性C.区组内和区组间均可以有异质性D.区组内要有同质性，区组间可以有异质性4.连加号的符号为()A.++B.+,+C.∏D.Σ85.一批数据在量尺上各等距区组内所出现的次数情况是()A.概率B.概率密度函数C.累积概率密度函数D.次数分布6.相关系数（r）的取值范围为()A.－1.00≤r≤0.00B.0.00≤r≤＋1.00C.－1.00≤r≤＋1.00D.－0.50≤r≤＋0.507.把对随机现象的一次观察叫做一次()A.随机实验B.随机试验C.教育与心理实验D.教育与心理试验8.总体的平均数称为符号为()A. XB. YC.σD.μ9.假设检验的第二类错误是()A.弃真第一类错误B.弃伪C.取真D.取伪10.假设检验中的两类假设称为(C)A.I型假设和II型假设B.α假设和β假设C.原假设和备择假设D.正假设和负假设11.符号秩次检验法不仅考虑差值的符号,还同时考虑差值的( )A.大小B.分布C.方向D.显著性12.在一元线性回归中,决定系数R2是因变量和自变量积差相关系数的()A.2倍B.平方C.立方D.2倍的平方13.方差齐性检验的意义是()A.两正态总体的方差是否相等B.两偏态总体的方差是否相等C.两正态总体的方差是否整齐D.两偏态总体的方差是否整齐14.F分布主要用于比较数据的()A.离散程度B.符合正态分布的程度C.符合t分布的程度D.偏移程度15.把被实验或进行科学研究对象的全体称之为()A.总体B.个体C.样本D.元素二、填空题（每空3分，共45分）16.随机变量的特点：（）、（）和（）。
《现代心理与教育统计学》学习指导
《现代心理与教育统计学》学习指导
“现代心理与教育统计学”是一门重要的学科，它让我们能够以统计分析的方式深入解决人类心理学问题和教育问题。
统计学不仅提供了一种科学和精确的方法，而且能够提高我们理解数据的能力。
学习这门课程，需要具有相应的技能和思维方式，以便成功处理相关问题。
首先，在学习现代心理与教育统计学之前，最好先了解一些基础知识。
熟悉基本的统计学概念，例如数据的分类、统计概念、数据抽样、数据测定方法等，将有助于更好地理解现代心理与教育统计学课程。
其次，学习现代心理与教育统计学的时候，要注意总结和归纳。
在实践过程中，要对解决方案进行分析和总结，并仔细观察数字技巧的变化。
这样可以帮助我们更好地掌握统计数据，有利于我们将来解决更多相关问题。
最后，学习现代心理与教育统计学的过程中，要注意实践。
要经常练习，例如解决统计建模类问题、数据分析类问题等，这样才能将学习现代心理与教育统计学的知识应用到实践中。
通过掌握正确的方法，可以更好地解决各种心理和教育领域的应用问题。
总之，要学好现代心理与教育统计学，必须具备基本理论知识，勤于总结归纳，并且加强实践，才能正确处理各种统计问题。
心理与教育统计心得分享
心理与教育统计心得分享最近学习了心理与教育统计的课程，让我对统计学的应用和分析方法有了更深入的了解。
在课程中，我学到了很多关于心理学和教育领域中使用统计分析的重要性和技巧。
以下是我在学习过程中得到的一些心得体会。
首先，统计学在心理学和教育领域中的应用非常广泛。
无论是进行心理学实验研究，还是评估教育项目的效果，统计分析都能提供有力的支持。
统计学帮助我们从数据中提取有关心理和教育现象的信息，帮助我们了解这些现象的特征和规律。
例如，通过统计分析，我们可以了解某个教育项目对学生学习成绩的影响，也可以分析某种药物对患者心理健康的效果。
统计学为心理学和教育研究提供了一种客观、科学的分析手段。
其次，合适的统计方法在实际应用中非常重要。
在心理与教育统计学中，我们学习了许多常用的统计方法，如描述统计、推论统计和相关分析等。
不同的研究问题需要选择不同的统计方法。
因此，在实践中，我们需要根据具体问题的特点选择合适的统计方法。
选择合适的方法能够提高分析的准确性和可靠性，避免得出错误的结论。
此外，还需要在分析中注意数据的质量，确保数据的准确性和可靠性，以保证分析的可信度。
最后，统计分析的结果需要合理解读和报告。
在进行统计分析之后，我们需要对结果进行合理的解读和报告。
这意味着我们要理解统计指标的含义，解析结果，从统计结果中获得有关心理和教育现象的信息。
同时，我们还需要将结果以清晰、简洁的方式呈现给他人，以便他人理解和借鉴。
在心理与教育统计中，报告的内容应该包括研究背景、研究方法、统计结果、结论等部分。
合理的解读和报告能够促进与他人的有效沟通和交流，提高研究的可影响力。
总之，心理与教育统计课程让我深刻认识到统计学在心理学和教育领域中的重要性。
合适的统计方法和准确的数据分析能够帮助我们更好地理解心理学和教育现象，提升研究的科学性和可靠性。
同时，合理解读和报告统计分析的结果也是非常重要的。
这些心得体会将对我今后的学习和研究工作产生积极的影响。
教育与心理统计学第五版
教育与心理统计学第五版教育和心理统计学，这名字听起来是不是有点沉甸甸的？好像是拿着一本厚厚的书坐在图书馆里，眼睛都快睁不开了那种感觉。
咱们说到这门学科，它不仅仅是公式的堆砌，更像是一把钥匙，帮你打开了解人类行为的那扇大门。
说白了，就是通过数字让你更好地理解大家的脑袋里都在想什么。
你有没有想过，为什么有些人做事特别有规律，为什么一些学生的成绩好得让人咋舌，而有些人就像是偏偏和成功擦肩而过，似乎怎么努力也没有太大突破？统计学，就在这里给你一针“解药”。
我们来聊聊统计学在教育中的用处。
别看它是干巴巴的数字，它能帮你抓住一堆看似乱七八糟的教育现象背后隐藏的规律。
比如啊，学校里有一堆不同背景的学生，成绩也各不相同，你可能会觉得，哎，怎么有人总是那么聪明，而有些人怎么做题都不行？这时候，统计学就像一个小侦探，它能分析出哪些因素可能在影响学生的成绩——是学习时间？是家庭背景？还是其他什么？这些看似无法量化的东西，统统能通过数据展现出来。
就像你去看天气预报，晴天有几率，雨天有几率，但这些几率背后，都有一个模型在支撑着。
再说心理学，心理统计学可不是纯粹的数字游戏，它跟我们生活息息相关。
你有没有发觉，有些人明明生活条件好，心态却特别差；而有些人处境不佳，却依然能活得潇洒自在？心理学就能帮助我们理解这些“看不见摸不着”的心理变化背后的逻辑，而统计学则是给这些变化加上一条清晰的轨道。
你想知道，学生在考试前的焦虑水平跟他们的考试成绩之间，是否有某种关系吗？这不，心理统计学就可以通过收集数据，分析出一个个心理状态对学习成果的影响大小。
用简单的话说，就是它能帮你揭开为什么你老是紧张，为什么你有时候明明努力了，却不见成效的谜团。
但统计学不是一开始就能让你心服口服的，尤其是当你第一次接触这些公式和图表时，常常让你觉得有些“脑袋冒烟”。
哦，得了吧，我就说过，很多人一开始看到统计图表，都会有一种想逃跑的冲动。
就像是在迷雾中摸索一样，每个符号、每个公式，好像都是未知的“敌人”。
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试卷名称:0093_作业_5单选题（10.0 分）1. 根据强化的性质和目的可以分成（）A) A：自然强化物和人为的近似强化物B) B：积极强化和消极强化C) C：正强化和负强化D) D：强化和惩罚纠错（10.0 分）2.个体为了保持长者的赞许或认可而表现出把工作做好的一种需要称为（）A) A：认知内驱力B) B：附属内驱力C) C：自我提高内驱力纠错（10.0 分）3. 提出操作性条件反射学习理论的心理学家是( )A) A：桑代克B) B：华生C) C：斯金纳D) D：托尔曼纠错（10.0 分）4.根据迁移的效果可以分为( )A) A：特殊迁移和非特殊迁移B) B：顺向迁移和逆向迁移C) C：相同领域的迁移和不同领域的迁移D) D：正迁移和负迁移纠错论述题（10.0 分）5.1. 自我效能受哪些因素的影响.2. 简介智力的三元智力理论。
3. 介绍里康关于道德培养的四成分道德发展模型。
1.答：（1）直接经验，学习者亲身的经验，对效能感的影响是最大的；（2）替代性经验，学习者通过观察示范者的行为而获得的间接经验对自我效能感的形成也具有重要影响。
（3）言语说服，凭借说服性的建议、劝告、解释和自我引导，来改变人们自我效能感的一种方法。
（4）情绪的唤起。
适度的情绪唤起会提高效能感；过高情绪唤起会降低自我效能感。
2. 答：（1）分析能力：抽象思维，处理信息的能力，语言能力；（2）创造能力：阐明新思想、联合非相关事实的能力；处理新情境以及自动提出新的解决方案的能力。
（3）实践能力：适应新环境的能力，改造环境以利用机会的能力；在特殊情境中解决问题的能力三种能力对应三个亚理论：（1）成分亚理论：解释影响智力水平的基本信息加工过程或成分；（2）经验亚理论：解释与信息加工成分相关的先前经验；（3）情境亚理论：解释个体与周围环境相互作用的不同方式。
3. 促进学生道德行为发展的四成分：（1）自尊：第一，至少为每个学生找出一个独特的个性。
第二，教师要坚持找出一种学生已经具有的道德行为。
（2）合作学习：第一，先从两人合作或小组合作开始。
第二，让学生在班级中公开肯定某位同学某天表现出的亲社会行为；（3）自我道德反省，为学生提供阅读、写作以及讨论道德事件的机会。
（4）参与制定决策：让学生自己负责制定班级制度。
当学生能够参与制度的制定时，他们将会表现出更多的道德行为，因为他们对规则有一种自我归属感。
试卷名称:0062_作业_2 单选题（10.0 分）1. 下列不属于Z分数的应用的是？A) A：Z分数可以用来表达个体分数在团体中的位置B) B：Z分数可以用来进行分数的评价与合成C) C：Z分数可用来表示测验中的导出分数D) D：Z分数可以直接得出个体分数在团体中的百分等级纠错（10.0 分）2. 要考察学生在教室中所坐位置（前排或后排）与学生成绩之间是否存在关联，应当使用下列哪种相关法？A) A：二列相关B) B：点二列相关C) C：斯皮尔曼等级相关D) D：皮尔逊相关纠错（10.0 分）3.下列可用于主观题区分度评价的相关系数是？A) A：点二列相关B) B：二列相关C) C：皮尔逊相关D) D：斯皮尔曼相关纠错判断题（10.0 分）4. 一个个体分数在第10百分位，意味着其它位于分数分布最高的10%。
正确错误纠错（10.0 分）5. 条形图用于表示连续变量的次数分布。
正确错误纠错论述题（10.0 分）6.方法辨析题：假设某考生在高考中，语文得110分，数学得125分。
如果所有考生的语文平均分为90，标准差为10；数学平均分为100，标准差为15分。
那么，相对而言这个考生哪方面能力更强？该题应当使用Z分数进行分数的比较。
纠错（10.0 分）7.方法辨析题：随机抽取40名7岁儿童，在他们上小学一年级时进行入学和学年期末两次推理能力的测试，现在要看学生的推理能力在入学后的一年里是否有所提高，用什么统计方法？使用相关样本t检验。
纠错（10.0 分）8.方法辨析题：某教师预测其班上学生的高考数学成绩平均为125分，考试后随机抽取班上的25名学生，其平均数学成绩为130分，标准差为16。
能否根据这个调查结果判断该教师的预测准确？该题是均值的显著性检验问题，由于总体方差未知，应使用t检验法。
纠错（10.0 分）9.方法辨析题：某统计课教师想研究参加统计课学习对学生数学科焦虑水平的影响。
他选择7名学生，测量了他们参加学习前、学习期中和期末的数学焦虑水平。
如何检验学生的焦虑水平在这三个阶段有无显著差异？多组比较，应使用方差分析法。
被试经过三次重复测量，因此应当使用区组设计方差分析法。
纠错（10.0 分）10.方法辨析题：某研究者认为一年级男生和女生的阅读成绩存在差异。
随机调查了100名一年级学生，男女生各半。
调查发现男生中存在阅读困难的有25人，不存在困难的25人，而女生中存在阅读困难和不存在困难的分别为10人、40人。
如何进行统计分析检验上述假设？试卷名称:0062_作业_3单选题（10.0 分）1. 检验不同性别大学生的心理健康量表得分的差异，应当使用？A) A：Z检验B) B：独立样本t检验C) C：相关样本t检验D) D：F检验纠错（10.0 分）2. 方差分析中，组间效应显著后，应当进行？A) A：事先检验B) B：事后检验C) C：交互作用检验D) D：误差检验纠错（10.0 分）3. 下列实验设计中，最节省被试的是？A) A：被试间设计B) B：被试内设计C) C：完全随机化设计D) D：随机化区组设计纠错（10.0 分）4. 对120位学生家长进行测试得到其家庭教养方式四种类型（如民主型、专制型等）的人数，欲描述其次数分布，应使用的次数分布图是？A) A：散点图B) B：线形图C) C：条形图D) D：直方图纠错（10.0 分）5.下列非参数统计法中，要求样本一定是相关样本的是？A) A：Wilcoxon符号秩次检验B) B：克—瓦氏单向方差分析C) C：秩和检验D) D：中数检验纠错判断题（10.0 分）6. 在比较三组之间的均值差异时，可以用两两组合t检验的方法进行。
正确错误纠错（10.0 分）7. 当两样本均值不同时，则应拒绝零假设。
正确错误纠错（10.0 分）8. 错误地接受了零假设，称犯了第二型错误正确错误纠错（10.0 分）9. 按照方差分析的原理，组间差异不显著时，F统计量的取值应当大于1。
正确错误纠错（10.0 分）10.某个体分数的Z分数为负，则其对应的百分等级分总是在50以下。
正确错误纠错（10.0 分）11.研究某班学生的心理健康程度，则该班所有学生是一个样本。
正确错误纠错论述题（10.0 分）12.方法辨析题：已知某次测验80人均分58，标准差10，考生通过比例为70％，某考生分数为75，问他是否通过测验？该题实际上属于分数线问题。
根据标准正态分布中Z分数与概率之间的一一对应关系，可以将该生分数转换成Z分数，查表得到对应的中央概率，再将相应尾端概率与70%进行比较。
也可以反过来根据比例来求得分数线。
纠错（10.0 分）13.方法辨析题：一项研究考察经过训练后的老鼠其走迷宫任务中走错次数是否显著减少，选取9只老鼠，分别记录下训练前后的作业如下表，用何种方法进行分析？这是均值的差异显著性检验问题，由于是比较训练前后，对同一批老鼠进行两次测量，故应使用相关样本t检验法。
纠错（10.0 分）14.方法辨析题：在一个研究汽车尾灯用什么颜色能最快地引起后面车辆驾驶员反应的实验中，选取了8名被试在红光、绿光和黄光三种情况下均测试他们的反应时，试判断其反应快慢的差异是因为个体差异还是因为不同颜色所致？涉及到多个实验处理，应当使用方差分析法，又因为同一批被试接受了所有实验处理，故应当使用区组设计方差分析进行统计。
纠错（10.0 分）15.方法辨析题：某系进行教师的教学能力评定，评委由一名经验丰富的教师，一名系主任，一名优秀学生三人组成，对该系10名教师都进行了评分。
问：要判断三名评委的评分标准是否一致，用什么统计方法。
多个评价者对多个被评价对象的评分之间的一致性问题，应当使用肯德尔相关系数。
纠错（10.0 分）16.方法辨析题：某研究者假设性别与是否参加工会存在关联。
随机调查了100名工人，60位男性、40位女性。
调查发现其中42名男性和17名女性是工会成员。
问该问题应当如何进行统计分析？涉及到人数这种计数数据，考虑使用卡方检验。
该问题实际上是考察性别与是否参加工会两个变量间的关联性，应当使用卡方独立性检验试卷名称:0062_作业_5单选题（10.0 分）1. 下列方法中，不属于非参数检验法的是？A) A：卡方检验B) B：H检验C) C：Spearman等级相关分析D) D：Z检验纠错（10.0 分）2. 当样本平均数落入已知总体抽样分布的拒绝域时，表示正确拒绝零假设的概率的符号是？A) A：1-αB) B：αC) C：βD) D：1-β纠错（10.0 分）3.下列方法中，一定不能用于处理两组均值比较问题的是？A) A：中数检验法B) B：方差分析法C) C：t检验D) D：Z检验纠错判断题（10.0 分）4. 在样本容量相同的情况下，非参数检验的统计检验力与参数检验法一样。
正确错误纠错（10.0 分）5. 非参数检验法不能用于等距型数据，不论数据的分布形态如何？正确错误纠错（10.0 分）6. t分布与正态分布一样，都是单峰对称性分布，从图形上看，t分布比正态分布略低。
正确错误纠错（10.0 分）7. 推断统计包括参数检验和区间估计。
正确错误纠错论述题（10.0 分）8.方法辨析题：某研究者假设增加工厂中的光照强度有助于提高工人生产的产量。
研究者在某工厂中随机选取两组工人，要求他们完成100件产品的组装，并记录下所花费的时间如下（单位小时）。
A组工人在正常光照条件下生产，B组工人在光照增强50%条件两组比较，因为是被试间设计，故使用独立样本t检验。
纠错（10.0 分）9.方法辨析题：在缪勒—莱尔错觉实验中，为了研究夹角对错觉量的影响，随机抽取了90名被试分成三组，每组被试分别在15度、45度和60度三种夹角下进行错觉实验。
如何检验三种夹角下错觉量差异是否显著？多组比较，可以用方差分析比较三种条件下的错觉量均值是否存在显著差异。
由于每组被试只接受一种角度处理，应当使用完全随机化设计方差分析。
纠错（10.0 分）10.方法辨析题：已知某班学生英语考试成绩平均分为76，标准差为6.8，现要选拔5%的学生参加暑假英语夏令营。
问如何确定选拔的分数线？该问题可利用标准正态分布中Z分数与概率之间的一一对应关系求解。
先将5%的比例转换为中央概率，查表得到Z分数，再利用均值和标准差得到分数线。