教育统计学与SPSS名解总结
spss学习总结
Spss学习心得Spss软件是一款用来分析数据的软件。
在我们的日常生活中存在着好多数据。
如果要把这些数据统计起来，并作分析，这一定是一个很大的任务。
Spss利用的是计算机的计算优势将复杂的数学计算问题很方便的解决了。
几乎可以这么说Spss软件里的每一个按钮或选项都蕴含了一个数据计算或一个数学原理。
Spss通过简单的鼠标操作将复杂的数学问题得以解决，他可以让不了解数据分析原理的人也能迅速的学会对数据的分析和处理。
Spss的功能很强大，主要分析功能（如图1所示）有报告分析、描述统计、表、比较均值、一般线性模型、广义线性模型、混合模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、神经网络、分类、降维、度量、非参数检验、预测、生存函数、多重响应、缺失值分析、多重归因、复杂抽样、质量控制、ROC曲线图等。
Spss还可以通过数据绘制不同的图形如直方图、茎叶图、聚类分析图。
下面对几个常用的分析方法做个总结。
图1一、Spss之描述性统计统计常分为描述性统计和推断性统计（概率统计）。
前者往往多用于社会科学，后者多用于自然科学，两者相互渗透。
其中，描述性统计是统计学中最基本、最常用的统计方法。
基本数学模型：集中趋势、离散趋势、偏度和峰度。
描述集中趋势的统计量有（1）算术平均值（Mean），但易受极端值影响（2）中位数（Median，Me）将样本数据进行升序或降序排列后，处在中间位置上的数称为中位数。
比较稳定，不受极端值影响。
（3）众数（Mode，Mo）样本数据中出现次数最多的数。
可能有多个众数，也可能没有。
不受极端值影响。
（4）调整的平均数（Trimmed Mean）将样本数据进行排序后，按照一定比例去掉两端的极大、极小值，对剩下的数据求平均。
在“Explore”菜单中5%的调整平均数指分别去掉前后2.5%的数据。
较少受极端值得影响。
（5）几何平均数（Geometric Mean）主要用于计算平均发展（增长）速度。
（6）调和平均数（Harmonic Mean）分母包含倒数的平均数，主要用于计算平均价格等指标。
《教育统计学》名词解释重点
第一章绪论1，教育统计学是运用数理统计学的原理来研究教育问题的一门应用科学。
2，教育统计学分为描述统计、推断统计和实验设计三类。
（1）描述统计：计算集中量（算术平均数、中位数、众数、加权算术平均数、几何平均数、调和平均数）来反映集中趋势；计算差异量（全距、四分位距、百分位距、平均差、标准差、差异系数）反映离散程度；计算偏态量及峰态量反映分布形态；计算相关量（积差相关系数、等级、点二列、二列、四分、C相关系数、肯德尔和谐系数、多系列相关系数）反映一致性程度。
（2）推断统计包括总体参数估计和假设检验两部分。
3，随机现象三个特性：一，一次试验有多种可能的结果，其所有结果是已知的；二，试验之前不能预料那一种结果会出现；三，在相同条件下可以重复试验。
随机事件：随机现象的每一种结果。
随机变量：把能表示随机现象各种结果的变量称之4，总体：是我们研究的具有某种共同特性的个体的总和。
样本数目大于30称为大样本，小于等于30称为小样本。
第二章数据的初步整理1，教统资料来源有经常性资料和专题性资料。
专题性资料包括（1）教育调查。
按调查方法分为现情调查、回顾调查和追踪调查；按调查范围分全面调查和非全面调查（抽样调查和典型调查）。
（2）教育实验。
分为单组实验（指对同一实验对象先后实施两种实验处理）、等组实验（指在甲乙两组条件基本相同的情况下，对之实行不同的实验处理）和轮组实验（指在实验组和对照组分别进行两种实验处理，并且每种处理各重复一次，也即每个或多个单组实验的联合）2，数据的分类。
按来源分为点计数据和度量数据；按随机变量取值情况分为间断型随机变量（取值个数有限、独立的、两个单位之间不能再划分细小单位、一般用整数表示，如优劣程度、品德爱好打分）和连续性随机变量（个数无限、单位之间可以再划分、可以用小数表示如身高体重、完成作业的时间等）。
3，频数分布表制作步骤：求全距；决定组数和组距；决定组限；登记频数。
4，用累计频数表示的频数分布表称为累计频数分布表。
SPSS学习总结
学习SPSS 感想以前学统计学的时候就听老师讲过SPSS 有非常强大的统计功能，对我们学习、工作有很大的帮助，所以我一直认为SPSS 很神秘。
通过这个学期周老师的课让我对此清楚了许多，也学到了SPSS 强大的统计功能，更加让我明白了SPSS 与Excel 的区别。
的区别。
SPSS 是“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Science ）的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件。
1968年，美国斯坦福大学H.Nie 等三位大学生开发了最早的SPSS 统计软件，并于1975年在芝加哥成立了SPSS 公司，已有30余年的成长历史，全球约有25万家产品用户，广泛分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个领域和行业。
SPSS 是世界上公认的三大数据分析软件之一（SAS 、SPSS 和SYST A T ）。
在学习SPSS 期间，我主要遇到的问题是后面几章，SPSS 的参数检验、方差分析、相关分析、线性回归分析、聚类分析、因子分析等。
在参数检验中我不知道原假设是什么，导致分析的时候不知道该拒绝原假设还是接受原假设，不能分析出统计结果。
不会区分单样本t 检验和两配对样本t 检验的区别，检验的区别，现在懂得了它们都要服从正态分布，现在懂得了它们都要服从正态分布，现在懂得了它们都要服从正态分布，基本思想是小概率反证法，基本思想是小概率反证法，基本思想是小概率反证法，反反证法思想是先提出假设证法思想是先提出假设（检验假设（检验假设H0），再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不成立，否则，还不能认为假设不成立。
在学习方差分析中，开始常常把观测变量和控制变量弄混淆，开始常常把观测变量和控制变量弄混淆，在分析的时候在分析的时候应分别送入哪个对应框中，如果反了的话会导致结果的不准确。
其次，对LSD 、Bonferroni 、Tukey 、Scheffe 等方法的使用不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：法选择：一般如果存在明确的对照组，一般如果存在明确的对照组，一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，要进行的是验证性研究，要进行的是验证性研究，即计划好的某两即计划好的某两个或几个组间（和对照组）的比较。
SPSS统计方法及应用
一、数据的录入
2.外部数据的获取
（2）其他类型文件
一、数据的录入
2.外部数据的获取
练习：针对demo.xls,进行以下练习： （1）将该文件读入SPSS中，仅包含：年龄、婚姻
状况、家庭住址、收入； （2）对变量Marital设置值标签。
二、数据的保存
（一）直接保存ห้องสมุดไป่ตู้
数据保存*.sav 结果输出*.spv 选择变量进行保存
变量类型：数值型、字符型、日期型 变量的测量尺度：定类、定序、定距、定比
高层次向低层次转换，不可逆 变量名与变量值标签 变量名与变量值标签
变量类型 数值 加逗号的数值 3位加点数值型
科学计数法
日期型
美元 用户自定义 字符串型
表 变量类型说明
说明
默认长度为8，小数位数为2
整数部分每3位加一个逗号，用圆点做小数点
行：个案case
列：变量variable
2. 结果管理窗口：
3. 语法编辑窗口：
4. 脚本窗口：
5. 草稿结果窗口：在没有安装SPSS的设备上 打开。
第一章初识SPSS
四、SPSS的3种运行方式 1. 完全窗口菜单方式 2. 语法运行方式 3. 混合运行方式
第二章 数据的录入与编辑
三、数据的编辑
8. 重组 (1)纵向合并文件：从外部数据文件增加观测量
（个案）到当前数据文件中。或称追加观测量。 通常要注意以下两个问题： 第一，两个待合并的SPSS数据文件的内容合并起 来应是有实际意义的。 第二，为方便SPSS数据文件的纵向合并，不同数 据文件中数据含义相同的数据项最好起相同的变量 名，且数据类型也最好相同。
一、数据的录入
（二）录入数据
SPSS名词解释
SPSS（统计）名词解释2007-11-13 16:29:16| 分类：学习| 标签：|举报|字号大中小订阅Absolute deviation, 绝对离差Absolute number, 绝对数Absolute residuals, 绝对残差Acceleration array, 加速度立体阵Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度Acceleration normal, 法向加速度Acceleration space dimension, 加速度空间的维数Acceleration tangential, 切向加速度Acceleration vector, 加速度向量Acceptable hypothesis, 可接受假设Accumulation, 累积Accuracy, 准确度Actual frequency, 实际频数Adaptive estimator, 自适应估计量Addition, 相加Addition theorem, 加法定理Additivity, 可加性Adjusted rate, 调整率Adjusted value, 校正值Admissible error, 容许误差Aggregation, 聚集性Alternative hypothesis, 备择假设Among groups, 组间Amounts, 总量Analysis of correlation, 相关分析Analysis of covariance, 协方差分析Analysis of regression, 回归分析Analysis of time series, 时间序列分析Analysis of variance, 方差分析Angular transformation, 角转换ANOVA （analysis of variance）, 方差分析ANOVA Models, 方差分析模型Arcing, 弧/弧旋Arcsine transformation, 反正弦变换Area under the curve, 曲线面积AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计Arithmetic grid paper, 算术格纸Arithmetic mean, 算术平均数Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系Assessing fit, 拟合的评估Associative laws, 结合律Asymmetric distribution, 非对称分布Asymptotic bias, 渐近偏倚Asymptotic efficiency, 渐近效率Asymptotic variance, 渐近方差Attributable risk, 归因危险度Attribute data, 属性资料Attribution, 属性Autocorrelation, 自相关Autocorrelation of residuals, 残差的自相关Average, 平均数Average confidence interval length, 平均置信区间长度Average growth rate, 平均增长率Bar chart, 条形图Bar graph, 条形图Base period, 基期Bayes' theorem , Bayes定理Bell-shaped curve, 钟形曲线Bernoulli distribution, 伯努力分布Best-trim estimator, 最好切尾估计量Bias, 偏性Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归Binomial distribution, 二项分布Bisquare, 双平方Bivariate Correlate, 二变量相关Bivariate normal distribution, 双变量正态分布Bivariate normal population, 双变量正态总体Biweight interval, 双权区间Biweight M-estimator, 双权M估计量Block, 区组/配伍组BMDP(Biomedical computer programs), BMDP 统计软件包Boxplots, 箱线图/箱尾图Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点Canonical correlation, 典型相关Caption, 纵标目Case-control study, 病例对照研究Categorical variable, 分类变量Catenary, 悬链线Cauchy distribution, 柯西分布Cause-and-effect relationship, 因果关系Cell, 单元Censoring, 终检Center of symmetry, 对称中心Centering and scaling, 中心化和定标Central tendency, 集中趋势Central value, 中心值CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测Chance, 机遇Chance error, 随机误差Chance variable, 随机变量Characteristic equation, 特征方程Characteristic root, 特征根Characteristic vector, 特征向量Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图Chi-square test, 卡方检验/χ2检验Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解Circle chart, 圆图Class interval, 组距Class mid-value, 组中值Class upper limit, 组上限Classified variable, 分类变量Cluster analysis, 聚类分析Cluster sampling, 整群抽样Code, 代码Coded data, 编码数据Coding, 编码Coefficient of contingency, 列联系数Coefficient of determination, 决定系数Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数Coefficient of partial correlation, 偏相关系数Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数Coefficient of rank correlation, 等级相关系数Coefficient of regression, 回归系数Coefficient of skewness, 偏度系数Coefficient of variation, 变异系数Cohort study, 队列研究Column, 列Column effect, 列效应Column factor, 列因素Combination pool, 合并Combinative table, 组合表Common factor, 共性因子Common regression coefficient, 公共回归系数Common value, 共同值Common variance, 公共方差Common variation, 公共变异Communality variance, 共性方差Comparability, 可比性Comparison of bathes, 批比较Comparison value, 比较值Compartment model, 分部模型Compassion, 伸缩Complement of an event, 补事件Complete association, 完全正相关Complete dissociation, 完全不相关Complete statistics, 完备统计量Completely randomized design, 完全随机化设计Composite event, 联合事件Composite events, 复合事件Concavity, 凹性Conditional expectation, 条件期望Conditional likelihood, 条件似然Conditional probability, 条件概率Conditionally linear, 依条件线性Confidence interval, 置信区间Confidence limit, 置信限Confidence lower limit, 置信下限Confidence upper limit, 置信上限Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析Confirmatory research, 证实性实验研究Confounding factor, 混杂因素Conjoint, 联合分析Consistency, 相合性Consistency check, 一致性检验Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计Consistent estimate, 相合估计Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归Constraint, 约束Contaminated distribution, 污染分布Contaminated Gausssian, 污染高斯分布Contaminated normal distribution, 污染正态分布Contamination, 污染Contamination model, 污染模型Contingency table, 列联表Contour, 边界线Contribution rate, 贡献率Control, 对照Controlled experiments, 对照实验Conventional depth, 常规深度Convolution, 卷积Corrected factor, 校正因子Corrected mean, 校正均值Correction coefficient, 校正系数Correctness, 正确性Correlation coefficient, 相关系数Correlation index, 相关指数Correspondence, 对应Counting, 计数Counts, 计数/频数Covariance, 协方差Covariant, 共变Cox Regression, Cox回归Criteria for fitting, 拟合准则Criteria of least squares, 最小二乘准则Critical ratio, 临界比Critical region, 拒绝域Critical value, 临界值Cross-over design, 交叉设计Cross-section analysis, 横断面分析Cross-section survey, 横断面调查Crosstabs , 交叉表Cross-tabulation table, 复合表Cube root, 立方根Cumulative distribution function, 分布函数Cumulative probability, 累计概率Curvature, 曲率/弯曲Curvature, 曲率Curve fit , 曲线拟和Curve fitting, 曲线拟合Curvilinear regression, 曲线回归Curvilinear relation, 曲线关系Cut-and-try method, 尝试法Cycle, 周期Cyclist, 周期性D test, D检验Data acquisition, 资料收集Data bank, 数据库Data capacity, 数据容量Data deficiencies, 数据缺乏Data handling, 数据处理Data manipulation, 数据处理Data processing, 数据处理Data reduction, 数据缩减Data set, 数据集Data sources, 数据来源Data transformation, 数据变换Data validity, 数据有效性Data-in, 数据输入Data-out, 数据输出Dead time, 停滞期Degree of freedom, 自由度Degree of precision, 精密度Degree of reliability, 可靠性程度Degression, 递减Density function, 密度函数Density of data points, 数据点的密度Dependent variable, 应变量/依变量/因变量Dependent variable, 因变量Depth, 深度Derivative matrix, 导数矩阵Derivative-free methods, 无导数方法Design, 设计Determinacy, 确定性Determinant, 行列式Determinant, 决定因素Deviation, 离差Deviation from average, 离均差Diagnostic plot, 诊断图Dichotomous variable, 二分变量Differential equation, 微分方程Direct standardization, 直接标准化法Discrete variable, 离散型变量DISCRIMINANT, 判断Discriminant analysis, 判别分析Discriminant coefficient, 判别系数Discriminant function, 判别值Dispersion, 散布/分散度Disproportional, 不成比例的Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量Distribution free, 分布无关性/免分布Distribution shape, 分布形状Distribution-free method, 任意分布法Distributive laws, 分配律Disturbance, 随机扰动项Dose response curve, 剂量反应曲线Double blind method, 双盲法Double blind trial, 双盲试验Double exponential distribution, 双指数分布Double logarithmic, 双对数Downward rank, 降秩Dual-space plot, 对偶空间图DUD, 无导数方法Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法Effect, 实验效应Eigenvalue, 特征值Eigenvector, 特征向量Ellipse, 椭圆Empirical distribution, 经验分布Empirical probability, 经验概率单位Enumeration data, 计数资料Equal sun-class number, 相等次级组含量Equally likely, 等可能Equivariance, 同变性Error, 误差/错误Error of estimate, 估计误差Error type I, 第一类错误Error type II, 第二类错误Estimand, 被估量Estimated error mean squares, 估计误差均方Estimated error sum of squares, 估计误差平方和Euclidean distance, 欧式距离Event, 事件Event, 事件Exceptional data point, 异常数据点Expectation plane, 期望平面Expectation surface, 期望曲面Expected values, 期望值Experiment, 实验Experimental sampling, 试验抽样Experimental unit, 试验单位Explanatory variable, 说明变量Exploratory data analysis, 探索性数据分析Explore Summarize, 探索-摘要Exponential curve, 指数曲线Exponential growth, 指数式增长EXSMOOTH, 指数平滑方法Extended fit, 扩充拟合Extra parameter, 附加参数Extrapolation, 外推法Extreme observation, 末端观测值Extremes, 极端值/极值F distribution, F分布F test, F检验Factor, 因素/因子Factor analysis, 因子分析Factor Analysis, 因子分析Factor score, 因子得分Factorial, 阶乘Factorial design, 析因试验设计False negative, 假阴性False negative error, 假阴性错误Family of distributions, 分布族Family of estimators, 估计量族Fanning, 扇面Fatality rate, 病死率Field investigation, 现场调查Field survey, 现场调查Finite population, 有限总体Finite-sample, 有限样本First derivative, 一阶导数First principal component, 第一主成分First quartile, 第一四分位数Fisher information, 费雪信息量Fitted value, 拟合值Fitting a curve, 曲线拟合Fixed base, 定基Fluctuation, 随机起伏Forecast, 预测Four fold table, 四格表Fourth, 四分点Fraction blow, 左侧比率Fractional error, 相对误差Frequency, 频率Frequency polygon, 频数多边图Frontier point, 界限点Function relationship, 泛函关系Gamma distribution, 伽玛分布Gauss increment, 高斯增量Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量General census, 全面普查GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型Geometric mean, 几何平均数Gini's mean difference, 基尼均差GLM (General liner models), 通用线性模型Goodness of fit, 拟和优度/配合度Gradient of determinant, 行列式的梯度Graeco-Latin square, 希腊拉丁方Grand mean, 总均值Gross errors, 重大错误Gross-error sensitivity, 大错敏感度Group averages, 分组平均Grouped data, 分组资料Guessed mean, 假定平均数Half-life, 半衰期Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量Happenstance, 偶然事件Harmonic mean, 调和均数Hazard function, 风险均数Hazard rate, 风险率Heading, 标目Heavy-tailed distribution, 重尾分布Hessian array, 海森立体阵Heterogeneity, 不同质Heterogeneity of variance, 方差不齐Hierarchical classification, 组内分组Hierarchical clustering method, 系统聚类法High-leverage point, 高杠杆率点HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型Hinge, 折叶点Histogram, 直方图Historical cohort study, 历史性队列研究Holes, 空洞HOMALS, 多重响应分析Homogeneity of variance, 方差齐性Homogeneity test, 齐性检验Huber M-estimators, 休伯M估计量Hyperbola, 双曲线Hypothesis testing, 假设检验Hypothetical universe, 假设总体Impossible event, 不可能事件Independence, 独立性Independent variable, 自变量Index, 指标/指数Indirect standardization, 间接标准化法Individual, 个体Inference band, 推断带Infinite population, 无限总体Infinitely great, 无穷大Infinitely small, 无穷小Influence curve, 影响曲线Information capacity, 信息容量Initial condition, 初始条件Initial estimate, 初始估计值Initial level, 最初水平Interaction, 交互作用Interaction terms, 交互作用项Intercept, 截距Interpolation, 内插法Interquartile range, 四分位距Interval estimation, 区间估计Intervals of equal probability, 等概率区间Intrinsic curvature, 固有曲率Invariance, 不变性Inverse matrix, 逆矩阵Inverse probability, 逆概率Inverse sine transformation, 反正弦变换Iteration, 迭代Jacobian determinant, 雅可比行列式Joint distribution function, 分布函数Joint probability, 联合概率Joint probability distribution, 联合概率分布K means method, 逐步聚类法Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图Kendall's rank correlation, Kendall等级相关Kinetic, 动力学Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验Kurtosis, 峰度Lack of fit, 失拟Ladder of powers, 幂阶梯Lag, 滞后Large sample, 大样本Large sample test, 大样本检验Latin square, 拉丁方Latin square design, 拉丁方设计Leakage, 泄漏Least favorable configuration, 最不利构形Least favorable distribution, 最不利分布Least significant difference, 最小显著差法Least square method, 最小二乘法Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线Legend, 图例L-estimator, L估计量L-estimator of location, 位置L估计量L-estimator of scale, 尺度L估计量Level, 水平Life expectance, 预期期望寿命Life table, 寿命表Life table method, 生命表法Light-tailed distribution, 轻尾分布Likelihood function, 似然函数Likelihood ratio, 似然比line graph, 线图Linear correlation, 直线相关Linear equation, 线性方程Linear programming, 线性规划Linear regression, 直线回归Linear Regression, 线性回归Linear trend, 线性趋势Loading, 载荷Location and scale equivariance, 位置尺度同变性Location equivariance, 位置同变性Location invariance, 位置不变性Location scale family, 位置尺度族Log rank test, 时序检验Logarithmic curve, 对数曲线Logarithmic normal distribution, 对数正态分布Logarithmic scale, 对数尺度Logarithmic transformation, 对数变换Logic check, 逻辑检查Logistic distribution, 逻辑斯特分布Logit transformation, Logit转换LOGLINEAR, 多维列联表通用模型Lognormal distribution, 对数正态分布Lost function, 损失函数Low correlation, 低度相关Lower limit, 下限Lowest-attained variance, 最小可达方差LSD, 最小显著差法的简称Lurking variable, 潜在变量Main effect, 主效应Major heading, 主辞标目Marginal density function, 边缘密度函数Marginal probability, 边缘概率Marginal probability distribution, 边缘概率分布Matched data, 配对资料Matched distribution, 匹配过分布Matching of distribution, 分布的匹配Matching of transformation, 变换的匹配Mathematical expectation, 数学期望Mathematical model, 数学模型Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量Maximum likelihood method, 最大似然法Mean, 均数Mean squares between groups, 组间均方Mean squares within group, 组内均方Means (Compare means), 均值-均值比较Median, 中位数Median effective dose, 半数效量Median lethal dose, 半数致死量Median polish, 中位数平滑Median test, 中位数检验Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量Minimum distance estimation, 最小距离估计Minimum effective dose, 最小有效量Minimum lethal dose, 最小致死量Minimum variance estimator, 最小方差估计量MINITAB, 统计软件包Minor heading, 宾词标目Missing data, 缺失值Model specification, 模型的确定Modeling Statistics , 模型统计Models for outliers, 离群值模型Modifying the model, 模型的修正Modulus of continuity, 连续性模Morbidity, 发病率Most favorable configuration, 最有利构形Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归Multiple comparison, 多重比较Multiple correlation , 复相关Multiple covariance, 多元协方差Multiple linear regression, 多元线性回归Multiple response , 多重选项Multiple solutions, 多解Multiplication theorem, 乘法定理Multiresponse, 多元响应Multi-stage sampling, 多阶段抽样Multivariate T distribution, 多元T分布Mutual exclusive, 互不相容Mutual independence, 互相独立Natural boundary, 自然边界Natural dead, 自然死亡Natural zero, 自然零Negative correlation, 负相关Negative linear correlation, 负线性相关Negatively skewed, 负偏Newman-Keuls method, q检验NK method, q检验No statistical significance, 无统计意义Nominal variable, 名义变量Nonconstancy of variability, 变异的非定常性Nonlinear regression, 非线性相关Nonparametric statistics, 非参数统计Nonparametric test, 非参数检验Nonparametric tests, 非参数检验Normal deviate, 正态离差Normal distribution, 正态分布Normal equation, 正规方程组Normal ranges, 正常范围Normal value, 正常值Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数Null hypothesis, 无效假设Numerical variable, 数值变量Objective function, 目标函数Observation unit, 观察单位Observed value, 观察值One sided test, 单侧检验One-way analysis of variance, 单因素方差分析Oneway ANOVA , 单因素方差分析Open sequential trial, 开放型序贯设计Optrim, 优切尾Optrim efficiency, 优切尾效率Order statistics, 顺序统计量Ordered categories, 有序分类Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归Ordinal variable, 有序变量Orthogonal basis, 正交基Orthogonal design, 正交试验设计Orthogonality conditions, 正交条件ORTHOPLAN, 正交设计Outlier cutoffs, 离群值截断点Outliers, 极端值OVERALS , 多组变量的非线性正规相关Overshoot, 迭代过度Paired design, 配对设计Paired sample, 配对样本Pairwise slopes, 成对斜率Parabola, 抛物线Parallel tests, 平行试验Parameter, 参数Parametric statistics, 参数统计Parametric test, 参数检验Partial correlation, 偏相关Partial regression, 偏回归Partial sorting, 偏排序Partials residuals, 偏残差Pattern, 模式Pearson curves, 皮尔逊曲线Peeling, 退层Percent bar graph, 百分条形图Percentage, 百分比Percentile, 百分位数Percentile curves, 百分位曲线Periodicity, 周期性Permutation, 排列P-estimator, P估计量Pie graph, 饼图Pitman estimator, 皮特曼估计量Pivot, 枢轴量Planar, 平坦Planar assumption, 平面的假设PLANCARDS, 生成试验的计划卡Point estimation, 点估计Poisson distribution, 泊松分布Polishing, 平滑Polled standard deviation, 合并标准差Polled variance, 合并方差Polygon, 多边图Polynomial, 多项式Polynomial curve, 多项式曲线Population, 总体Population attributable risk, 人群归因危险度Positive correlation, 正相关Positively skewed, 正偏Posterior distribution, 后验分布Power of a test, 检验效能Precision, 精密度Predicted value, 预测值Preliminary analysis, 预备性分析Principal component analysis, 主成分分析Prior distribution, 先验分布Prior probability, 先验概率Probabilistic model, 概率模型probability, 概率Probability density, 概率密度Product moment, 乘积矩/协方差Profile trace, 截面迹图Proportion, 比/构成比Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样Proportionate, 成比例Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量Prospective study, 前瞻性调查Proximities, 亲近性Pseudo F test, 近似F检验Pseudo model, 近似模型Pseudosigma, 伪标准差Purposive sampling, 有目的抽样QR decomposition, QR分解Quadratic approximation, 二次近似Qualitative classification, 属性分类Qualitative method, 定性方法Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图Quantitative analysis, 定量分析Quartile, 四分位数Quick Cluster, 快速聚类Radix sort, 基数排序Random allocation, 随机化分组Random blocks design, 随机区组设计Random event, 随机事件Randomization, 随机化Range, 极差/全距Rank correlation, 等级相关Rank sum test, 秩和检验Rank test, 秩检验Ranked data, 等级资料Rate, 比率Ratio, 比例Raw data, 原始资料Raw residual, 原始残差Rayleigh's test, 雷氏检验Rayleigh's Z, 雷氏Z值Reciprocal, 倒数Reciprocal transformation, 倒数变换Recording, 记录Redescending estimators, 回降估计量Reducing dimensions, 降维Re-expression, 重新表达Reference set, 标准组Region of acceptance, 接受域Regression coefficient, 回归系数Regression sum of square, 回归平方和Rejection point, 拒绝点Relative dispersion, 相对离散度Relative number, 相对数Reliability, 可靠性Reparametrization, 重新设置参数Replication, 重复Report Summaries, 报告摘要Residual sum of square, 剩余平方和Resistance, 耐抗性Resistant line, 耐抗线Resistant technique, 耐抗技术R-estimator of location, 位置R估计量R-estimator of scale, 尺度R估计量Retrospective study, 回顾性调查Ridge trace, 岭迹Ridit analysis, Ridit分析Rotation, 旋转Rounding, 舍入Row, 行Row effects, 行效应Row factor, 行因素RXC table, RXC表Sample, 样本Sample regression coefficient, 样本回归系数Sample size, 样本量Sample standard deviation, 样本标准差Sampling error, 抽样误差SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包Scale, 尺度/量表Scatter diagram, 散点图Schematic plot, 示意图/简图Score test, 计分检验Screening, 筛检SEASON, 季节分析Second derivative, 二阶导数Second principal component, 第二主成分SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型Semi-logarithmic graph, 半对数图Semi-logarithmic paper, 半对数格纸Sensitivity curve, 敏感度曲线Sequential analysis, 贯序分析Sequential data set, 顺序数据集Sequential design, 贯序设计Sequential method, 贯序法Sequential test, 贯序检验法Serial tests, 系列试验Short-cut method, 简捷法Sigmoid curve, S形曲线Sign function, 正负号函数Sign test, 符号检验Signed rank, 符号秩Significance test, 显著性检验Significant figure, 有效数字Simple cluster sampling, 简单整群抽样Simple correlation, 简单相关Simple random sampling, 简单随机抽样Simple regression, 简单回归simple table, 简单表Sine estimator, 正弦估计量Single-valued estimate, 单值估计Singular matrix, 奇异矩阵Skewed distribution, 偏斜分布Skewness, 偏度Slash distribution, 斜线分布Slope, 斜率Smirnov test, 斯米尔诺夫检验Source of variation, 变异来源Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关Specific factor, 特殊因子Specific factor variance, 特殊因子方差Spectra , 频谱Spherical distribution, 球型正态分布Spread, 展布SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包Spurious correlation, 假性相关Square root transformation, 平方根变换Stabilizing variance, 稳定方差Standard deviation, 标准差Standard error, 标准误Standard error of difference, 差别的标准误Standard error of estimate, 标准估计误差Standard error of rate, 率的标准误Standard normal distribution, 标准正态分布Standardization, 标准化Starting value, 起始值Statistic, 统计量Statistical control, 统计控制Statistical graph, 统计图Statistical inference, 统计推断Statistical table, 统计表Steepest descent, 最速下降法Stem and leaf display, 茎叶图Step factor, 步长因子Stepwise regression, 逐步回归Storage, 存Strata, 层（复数）Stratified sampling, 分层抽样Stratified sampling, 分层抽样Strength, 强度Stringency, 严密性Structural relationship, 结构关系Studentized residual, 学生化残差/t化残差Sub-class numbers, 次级组含量Subdividing, 分割Sufficient statistic, 充分统计量Sum of products, 积和Sum of squares, 离差平方和Sum of squares about regression, 回归平方和Sum of squares between groups, 组间平方和Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和Sure event, 必然事件Survey, 调查Survival, 生存分析Survival rate, 生存率Suspended root gram, 悬吊根图Symmetry, 对称Systematic error, 系统误差Systematic sampling, 系统抽样Tags, 标签Tail area, 尾部面积Tail length, 尾长Tail weight, 尾重Tangent line, 切线Target distribution, 目标分布Taylor series, 泰勒级数Tendency of dispersion, 离散趋势Testing of hypotheses, 假设检验Theoretical frequency, 理论频数Time series, 时间序列Tolerance interval, 容忍区间Tolerance lower limit, 容忍下限Tolerance upper limit, 容忍上限Torsion, 扰率Total sum of square, 总平方和Total variation, 总变异Transformation, 转换Treatment, 处理Trend, 趋势Trend of percentage, 百分比趋势Trial, 试验Trial and error method, 试错法Tuning constant, 细调常数Two sided test, 双向检验Two-stage least squares, 二阶最小平方Two-stage sampling, 二阶段抽样Two-tailed test, 双侧检验Two-way analysis of variance, 双因素方差分析Two-way table, 双向表Type I error, 一类错误/α错误Type II error, 二类错误/β错误UMVU, 方差一致最小无偏估计简称Unbiased estimate, 无偏估计Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归Unequal subclass number, 不等次级组含量Ungrouped data, 不分组资料Uniform coordinate, 均匀坐标Uniform distribution, 均匀分布Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计Unit, 单元Unordered categories, 无序分类Upper limit, 上限Upward rank, 升秩Vague concept, 模糊概念Validity, 有效性VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计Variability, 变异性Variable, 变量Variance, 方差Variation, 变异Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转Volume of distribution, 容积W test, W检验Weibull distribution, 威布尔分布Weight, 权数Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验Weighted linear regression method, 加权直线回归Weighted mean, 加权平均数Weighted mean square, 加权平均方差Weighted sum of square, 加权平方和Weighting coefficient, 权重系数标准Weighting method, 加权法W-estimation, W估计量W-estimation of location, 位置W估计量Width, 宽度Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验Wild point, 野点/狂点Wild value, 野值/狂值Winsorized mean, 缩尾均值Withdraw, 失访Youden's index, 尤登指数Z test, Z检验Zero correlation, 零相关Z-transformation, Z变换文案。
spss描述性统计分析实验总结(3篇)
spss描述性统计分析实验总结(3篇)为期半个学期的统计学试验就要完毕了，这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进展处理，比方抽样分析，方差分析等，经过这段时间的学习我学到了许多，把握了许多应用软件方面的学问，真正地学与实践相结合，加深学问把握的同时也熬炼了操作力量，回忆整个学习过程我也有许多体会。
统计学是比拟难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。
因此，每次试验课我都坚持按时到试验室，试验期间仔细听教师讲解，看教师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教教师和同学，有时也跟同学商议找到更好的解决方法。
几次试验课下来，我感觉我的力量的确提高了不少。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观看系统的数据，进展量化的分析、总结，并进而进展推断和猜测，为相关决策供应依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
可见统计学的重要性，仔细学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多把握一门学科，对自己对社会都有好处。
几次的试验课，我每次都有不一样的体会。
个人是理科出来的，对这种数理类的课程原来就很感兴趣，经过书本学问的学习和试验的实践操作更加加深了我的兴趣。
每次做试验后回来，我还会不定时再独立操作几次为了不遗忘操作方法，这样做可以加深我的记忆。
依据记忆曲线的理论，学而时习之才能保证对学问和技能的真正以及把握更久的把握。
就拿最近一次试验来说吧，我们做的是“平均进展速度”的问题，这是个比拟简单的问题，但是放到软件上进展操作就会变得麻烦，书本上只是直接给我们列出了公式，但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多，在做试验的时候难免会有许多问题。
不惊奇的是这次试验好多人也都是不明白，操作不好，不像以前几次试验教师讲完我们就差不多把握了，但是这次好像遇到了大麻烦，由于内容比拟多又是一些没接触过的东西。
spss统计相关重要名词解释
频数：将样本按照一定的方法分成若干组,每组内含有这个样本的个体的数目叫做频数。
（各组段内的数据个数，频数分布类型有正态，左偏态和右偏态）百分比：又称百分率、百分数（符号为%）是一种表达比例,比率或分数数值的方法,使用100作为分母。
当前频数/总数（包括缺失值）。
有效百分比：总数是剔除可缺失值等过滤因素的百分比.比如第一项是40%，第二项是30%，第三项是20%，第四项是10%，那么前三项的累计百分比就是90%。
当前频数/有效总数（不包括缺失值）。
累计百分比：前几项按照指示从上而下的累加，加到最后一项就是100%。
累计频数/有效总数（不包括缺失值）。
分位数：当随机变量X的分布函数为F(x)，实数α满足0 <α<1 时，α分位数是使P{X< x α}=F(xα)=α的数xα，上侧α分位数是使P{X >λ}=1-F(λ)=α的数λ，双侧α分位数是使P{X<λ1}=F(λ1)=0.5α的数λ1、使P{X>λ2}=1-F(λ2)=0.5α的数λ2。
正态分布：若随机变量服从一个位置参数为、尺度参数为的概率分布，且其概率密度函数为则这个随机变量就称为正态随机变量，正态随机变量服从的分布就称为正态分布，记作，读作服从，或服从正态分布。
（见课本）均值（平均数）：平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。
它是表示一组数据集中趋势的量数,它是反映数据集中趋势的一项指标。
解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。
在统计工作中,平均数(均值)和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。
方差：统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。
标准差：标准差是方差的算术平方根。
标准差能反映一个数据集的离散程度。
卡方统计量：当观察频数与期望频数完全一致时，χ2值为0；观察频数与期望频数越接近，两者之间的差异越小，χ2值越小；反之，观察频数与期望频数差别越大，两者之间的差异越大，χ2值越大。
第一章教育统计与SPSS
人的心理特征，如能力，与身高、体重、 温度等生理特征不同，无法直接观察。因 此，教育和心理测量中只能通过定义而不 是比较来确定测量量表。测量中根据四个 不同的性质来定义测量量表，即区分性、 顺序性、等间距和绝对零点。
教育统计及软件应用
学习目标
• 针对教育中的各种数据，知道应该运用 何种统计技术。
• 熟悉SPSS的各种统计功能，并能够熟练 操作。
• 能够读懂SPSS统计分析结果。
第一章 教育统计与SPSS
• 教育统计的性质与任务 • 教育统计的基本概念 • SPSS概述
生活中的“统计”
• 体育比赛，如进球率、犯规次数等； • 天气预报，如降水量、空气污染指数等； • 企业生产销售与利润情况； • 国民生产总值、物价指数和证券指数； • 福利彩票；民意调查；人口普查等 • 学生的考试成绩和名次； • ……
区分性（distinctiveness）是指量表将不同的数 值赋予能力水平不同的测量对象。
顺序性（order in magnitude）是指量表将大的 数值赋予能力水平高的对象，将小数值赋予能力 水平相对较低的测量对象。
等间距（equal interval）是指对象的能力水平差 异相等时，赋予的数值的差异也相等。
教育统计的基本概念
（4）指标值（变量值）或数据（Data） 在研究一个总体时，所要研究的每个特征 （指标或变量）在每个个体上，都有一个 反映该特征的具体描述（可以是数字，也 可以是文字），这些特征的具体描述被称 育测量中，将组织数值方式称为测量
或因素之间的关系。
教育统计学的具体内容
spss统计的名词解释
spss统计的名词解释统计学在现代社会中起着重要的作用，它能够帮助我们理解和解释数据背后的现象和趋势。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）统计软件则是一个强大而广泛使用的工具，它能够帮助研究人员进行数据分析和统计计算。
本文将解释一些与SPSS统计相关的重要名词，帮助读者更好地理解和使用这个软件。
一、数据预处理数据预处理是任何统计分析的重要步骤，它包括数据清洗、数据缺失的处理、异常值的检测和数据变换等。
在SPSS中，可以使用多种方法来进行数据预处理。
例如，数据清洗可以通过删除重复值、处理无效数据等方式实现。
对于缺失数据，可以通过插补（如均值插补或回归插补）或删除缺失值的方式进行处理。
当有异常值出现时，可以使用箱线图或离群值分析来检测和处理异常值。
另外，SPSS还提供了数据变换的功能，如对数变换、标准化等，以满足不同分析需求。
二、描述统计描述统计是对收集到的数据进行总结和描述的方法。
SPSS提供了众多描述统计的指标，包括均值、中位数、众数、标准差、方差、偏度和峰度等。
这些指标可以帮助我们了解数据的分布情况和集中趋势，从而更好地理解数据。
在SPSS中，我们可以使用“统计”菜单下的“描述统计”来生成这些统计量。
三、t检验t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两组样本均值是否存在显著差异。
SPSS提供了不同类型的t检验，包括独立样本t检验和配对样本t检验。
独立样本t检验用于独立的两组样本，而配对样本t检验用于配对的两组样本。
这些检验可以帮助研究人员判断两组样本是否具有显著差异。
四、方差分析方差分析是一种用于比较多个样本均值是否存在显著差异的方法。
它可以用于比较两个以上的样本组，以确定是否存在组间差异。
在SPSS中，我们可以使用“分析”菜单下的“方差分析”来进行此类分析。
方差分析还可以进行多因素的分析，以探索多个因素对于因变量的影响。
五、回归分析回归分析是用于研究自变量和因变量之间关系的一种统计方法。
教育统计学重要的名词解释
教育统计学重要的名词解释教育统计学是研究教育领域中的数量和数据的学科，旨在帮助教育决策者和研究人员更好地理解和应用数据来改善教育系统。
本文将介绍一些教育统计学中的重要名词和概念，涵盖教育评估、测量、调查等方面。
一、教育评估1. 标准化测试标准化测试是一种常用的评估方法，用于衡量学生在特定领域或主题上的知识、技能和能力水平。
标准化测试通过统一的测试内容、时间和评分标准，使得不同学生的成绩可以进行比较和分析。
例如，SAT和PISA都是广泛应用的标准化测试工具。
2. 教育效果评估教育效果评估旨在衡量教育政策、项目或教学方法对学生学习成果的影响。
通过设计实验、对照组或纵向研究等方法，研究者可以确定教育干预措施是否有效，以及效果的大小和持久性。
这有助于制定更科学和有效的教育政策。
3. 面向结果的评估面向结果的评估是一种以学生学习成果为核心的评估方法。
它强调对学生实际达到的能力和知识水平进行评估，而不仅仅关注课程完成情况或教学过程。
通过面向结果的评估，可以更准确地了解学生的学习状况，为针对性的教学和干预提供依据。
二、测量与调查1. 测验测验是一种常用的教育测量工具，用于评估学生在特定知识领域中的表现。
与标准化测试不同，测验往往是教师在课堂上使用的一种测评方式。
通过测验，教师可以了解学生对教学内容的掌握程度，并根据测验结果进行课程调整和学生辅导。
2. 问卷调查问卷调查是收集数据的常见方法之一，用于了解学生、教师、家长或其他教育参与者的意见、态度和行为。
通过设计合适的问题，研究者可以获取参与者的主观反馈，进而分析教育环境和教育政策的影响。
3. 抽样在教育统计学中，抽样是指从整个人群中选择一部分人或单位来进行调查和研究。
抽样方法的选择和实施对于数据的可靠性和代表性至关重要。
通过合理抽样，研究者可以从大规模人群中获取信息，减少研究成本和工作量。
三、数据分析与解释1. 描述统计描述统计是对收集到的数据进行整理、概括和分析的方法。
统计学分析与常用SPSS方法
统计学分析与常用SPSS方法统计学分析是利用统计学方法对收集的数据进行分析和解释的过程。
它广泛应用于各个领域，包括社会科学、医学、工程学、经济学等等。
在统计学分析中，借助于计算机软件工具，如SPSS，可以更快速、准确地进行数据整理、统计分析和结果呈现。
本文将介绍统计学分析的一些常用方法和SPSS软件的使用。
统计学分析的基本步骤包括：数据清理和整理、描述性统计分析、推断性统计分析和结果呈现。
首先，数据清理和整理是确保数据的完整性和一致性的重要步骤。
它包括去除缺失值、异常值和离群值，并进行数据转换或缩放，以满足统计分析的要求。
描述性统计分析是对数据的总体特征进行描述的方法。
常见的描述性统计量有均值、中位数、众数、标准差等。
这些统计量可以帮助我们理解数据的分布、集中趋势和离散程度。
此外，描述性统计图也是展示数据特征的重要工具，如直方图、箱线图、散点图等。
推断性统计分析是通过从样本中得出结论来推断总体特征的方法。
常用的推断性统计方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验用于判断样本数据是否与一些假设相符。
其中，显著性水平是一个重要的概念，它表示在零假设成立的情况下，观察到的差异发生的概率。
在假设检验中，常用的方法有t检验、方差分析、相关分析、回归分析等。
置信区间估计是对总体特征的一个区间范围的估计。
它表示我们对总体特征的不确定性。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个功能强大的统计分析软件。
它提供了丰富的统计分析功能和用户友好的操作界面。
SPSS中常用的方法包括数据的导入和导出、数据整理和变换、描述性统计分析、推断性统计分析、因子分析和聚类分析等。
在SPSS中，数据的导入包括从Excel、文本文件或数据库中导入数据。
数据整理和变换功能包括去除无效数据、添加变量、生成新变量和数据的转换等。
描述性统计分析功能可以计算数据的均值、中位数、标准差、众数、偏度和峰度等统计量，并展示相关的频数分布、累积百分比和分布图。
教育统计基础及SPSS软件的使用
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描述统计
3．标准分数 平均值与标准差用来考察与分析同质的统计资料是有价值的，但对于不同质 的考试，如不同学科、或同一学科不同考试意义就不大。这样就要计算相对位置 量数。相对位置量数有百分等级与标准分数两种。这里就常用标准分数作些介绍。 标准分数，又称Z分数，它是一种以平均数为参照点，以标准差为单位的，表 示一个分数在团体分数中所处位置的量数，其计算方法为：由原始分数与平均分 数的离差除以标准差所得的量数，其符号为“Z”，计算公式是：
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例题1： 某校在教改实验中采用五级计分考核，实验班与对照班的数学成绩如下: 实验班:
等第
优秀
良好
中等
及格
不及格
人数
对照班:
27
7
2
4
0
等第
优秀
良好
中等
及格
不及格
人数
12
16
11
2
1
规定优秀为90分，良好为80分，中等为70分，及格为60分，不及格为50分， 问哪个班的成绩较好？ 解：实验班 对照班 ＝ (90×27＋80×7＋70×2＋60×4)/40≈84(分) ＝(90×12＋80×16＋70×11＋60×2＋50×1)/42≈79(分)
经比较，实验班的成绩好。
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例题2：
写出3，5，1，9，8的中位数和3，5，1，9，8，6的中位数 解： 3，5，1，9，8从大到小排列为9，8，5，3，1处在最中间的数是5 。
3，5，1，9，8，6共6个数，从大到小排列为9，8，6，5，3，1，排列 后处在最中间的两个数的平均数为5.5，5.5就是这组数据的中位数。
外语教学科研中的统计与SPSS实现
序，如受教育程度（1＝小学，2＝初中，3＝高中， 4＝大学，5＝研究生）；又如态度（1＝完全不适 合，2＝通常不适合，3＝有时适合，4＝通常适合， 5＝完全不适合） 称名变量：变量值没有大小之分，只有类别之分， 如性别（1＝男，2＝女）
举例3：为了解对住房改革政策的态度，学校随机调查了 125名教师。其中有41人表示赞成（1），37人表示反对 （2），47人不置可否（3）。试问不同态度之间是否存 在显著性差异？
X
5.具体统计分析的SPSS实现
5.2.2前提条件二
如果数据是来自相同样本，比较的是两组数据之问的差 异，那么：
参数检验：配对样本T 检验
的样本称为小样本，大于等于30（50、100）的为大样 本。
教育统计学简要介绍
样本容量的标准A Sudman（1976）： 样本的大小取决于总体的分布区域。 地区性研究：平均样本数在500至1000之间； 全国性研究：平均样本数在1500至2500之间。 重复前人的研究或进行类似研究时，可参考他人的样本
教育统计学简要介绍
1.概念 将数理统计学的理论和方法应用于教学实际、通过对
所获得数据分析和处理，达到探索教学规律、制定方 案、作出决策和预测。 2.性质 应用性：更重应用，不细究数理 方法性：只是工具，不负责研究何种现象、提出何种 假设、结论是否正确等。
教育统计学简要介绍
3.分类 描述统计（descriptive statistics） 描述数据全貌。包括数据分组，使用统计图表描述数
X
5.具体统计分析的SPSS实现
单一样本参数检验：单一样本t 检验(one-sample t-test) 因为单样本t检验是对样本与总体的平均值进行比较，因
SPSS名词解释
SPSS（统计）名词解释2007-11-13 16:29:16| 分类：学习| 标签：|举报|字号大中小订阅Absolute deviation, 绝对离差Absolute number, 绝对数Absolute residuals, 绝对残差Acceleration array, 加速度立体阵Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度Acceleration normal, 法向加速度Acceleration space dimension, 加速度空间的维数Acceleration tangential, 切向加速度Acceleration vector, 加速度向量Acceptable hypothesis, 可接受假设Accumulation, 累积Accuracy, 准确度Actual frequency, 实际频数Adaptive estimator, 自适应估计量Addition, 相加Addition theorem, 加法定理Additivity, 可加性Adjusted rate, 调整率Adjusted value, 校正值Admissible error, 容许误差Aggregation, 聚集性Alternative hypothesis, 备择假设Among groups, 组间Amounts, 总量Analysis of correlation, 相关分析Analysis of covariance, 协方差分析Analysis of regression, 回归分析Analysis of time series, 时间序列分析Analysis of variance, 方差分析Angular transformation, 角转换ANOVA （analysis of variance）, 方差分析ANOVA Models, 方差分析模型Arcing, 弧/弧旋Arcsine transformation, 反正弦变换Area under the curve, 曲线面积AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计Arithmetic grid paper, 算术格纸Arithmetic mean, 算术平均数Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系Assessing fit, 拟合的评估Associative laws, 结合律Asymmetric distribution, 非对称分布Asymptotic bias, 渐近偏倚Asymptotic efficiency, 渐近效率Asymptotic variance, 渐近方差Attributable risk, 归因危险度Attribute data, 属性资料Attribution, 属性Autocorrelation, 自相关Autocorrelation of residuals, 残差的自相关Average, 平均数Average confidence interval length, 平均置信区间长度Average growth rate, 平均增长率Bar chart, 条形图Bar graph, 条形图Base period, 基期Bayes' theorem , Bayes定理Bell-shaped curve, 钟形曲线Bernoulli distribution, 伯努力分布Best-trim estimator, 最好切尾估计量Bias, 偏性Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归Binomial distribution, 二项分布Bisquare, 双平方Bivariate Correlate, 二变量相关Bivariate normal distribution, 双变量正态分布Bivariate normal population, 双变量正态总体Biweight interval, 双权区间Biweight M-estimator, 双权M估计量Block, 区组/配伍组BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包Boxplots, 箱线图/箱尾图Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点Canonical correlation, 典型相关Caption, 纵标目Case-control study, 病例对照研究Categorical variable, 分类变量Catenary, 悬链线Cauchy distribution, 柯西分布Cause-and-effect relationship, 因果关系Cell, 单元Censoring, 终检Center of symmetry, 对称中心Centering and scaling, 中心化和定标Central tendency, 集中趋势Central value, 中心值CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测Chance, 机遇Chance error, 随机误差Chance variable, 随机变量Characteristic equation, 特征方程Characteristic root, 特征根Characteristic vector, 特征向量Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图Chi-square test, 卡方检验/χ2检验Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解Circle chart, 圆图Class interval, 组距Class mid-value, 组中值Class upper limit, 组上限Classified variable, 分类变量Cluster analysis, 聚类分析Cluster sampling, 整群抽样Code, 代码Coded data, 编码数据Coding, 编码Coefficient of contingency, 列联系数Coefficient of determination, 决定系数Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数Coefficient of partial correlation, 偏相关系数Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数Coefficient of rank correlation, 等级相关系数Coefficient of regression, 回归系数Coefficient of skewness, 偏度系数Coefficient of variation, 变异系数Cohort study, 队列研究Column, 列Column effect, 列效应Column factor, 列因素Combination pool, 合并Combinative table, 组合表Common factor, 共性因子Common regression coefficient, 公共回归系数Common value, 共同值Common variance, 公共方差Common variation, 公共变异Communality variance, 共性方差Comparability, 可比性Comparison of bathes, 批比较Comparison value, 比较值Compartment model, 分部模型Compassion, 伸缩Complement of an event, 补事件Complete association, 完全正相关Complete dissociation, 完全不相关Complete statistics, 完备统计量Completely randomized design, 完全随机化设计Composite event, 联合事件Composite events, 复合事件Concavity, 凹性Conditional expectation, 条件期望Conditional likelihood, 条件似然Conditional probability, 条件概率Conditionally linear, 依条件线性Confidence interval, 置信区间Confidence limit, 置信限Confidence lower limit, 置信下限Confidence upper limit, 置信上限Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析Confirmatory research, 证实性实验研究Confounding factor, 混杂因素Conjoint, 联合分析Consistency, 相合性Consistency check, 一致性检验Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计Consistent estimate, 相合估计Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归Constraint, 约束Contaminated distribution, 污染分布Contaminated Gausssian, 污染高斯分布Contaminated normal distribution, 污染正态分布Contamination, 污染Contamination model, 污染模型Contingency table, 列联表Contour, 边界线Contribution rate, 贡献率Control, 对照Controlled experiments, 对照实验Conventional depth, 常规深度Convolution, 卷积Corrected factor, 校正因子Corrected mean, 校正均值Correction coefficient, 校正系数Correctness, 正确性Correlation coefficient, 相关系数Correlation index, 相关指数Correspondence, 对应Counting, 计数Counts, 计数/频数Covariance, 协方差Covariant, 共变Cox Regression, Cox回归Criteria for fitting, 拟合准则Criteria of least squares, 最小二乘准则Critical ratio, 临界比Critical region, 拒绝域Critical value, 临界值Cross-over design, 交叉设计Cross-section analysis, 横断面分析Cross-section survey, 横断面调查Crosstabs , 交叉表Cross-tabulation table, 复合表Cube root, 立方根Cumulative distribution function, 分布函数Cumulative probability, 累计概率Curvature, 曲率/弯曲Curvature, 曲率Curve fit , 曲线拟和Curve fitting, 曲线拟合Curvilinear regression, 曲线回归Curvilinear relation, 曲线关系Cut-and-try method, 尝试法Cycle, 周期Cyclist, 周期性D test, D检验Data acquisition, 资料收集Data bank, 数据库Data capacity, 数据容量Data deficiencies, 数据缺乏Data handling, 数据处理Data manipulation, 数据处理Data processing, 数据处理Data reduction, 数据缩减Data set, 数据集Data sources, 数据来源Data transformation, 数据变换Data validity, 数据有效性Data-in, 数据输入Data-out, 数据输出Dead time, 停滞期Degree of freedom, 自由度Degree of precision, 精密度Degree of reliability, 可靠性程度Degression, 递减Density function, 密度函数Density of data points, 数据点的密度Dependent variable, 应变量/依变量/因变量Dependent variable, 因变量Depth, 深度Derivative matrix, 导数矩阵Derivative-free methods, 无导数方法Design, 设计Determinacy, 确定性Determinant, 行列式Determinant, 决定因素Deviation, 离差Deviation from average, 离均差Diagnostic plot, 诊断图Dichotomous variable, 二分变量Differential equation, 微分方程Direct standardization, 直接标准化法Discrete variable, 离散型变量DISCRIMINANT, 判断Discriminant analysis, 判别分析Discriminant coefficient, 判别系数Discriminant function, 判别值Dispersion, 散布/分散度Disproportional, 不成比例的Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量Distribution free, 分布无关性/免分布Distribution shape, 分布形状Distribution-free method, 任意分布法Distributive laws, 分配律Disturbance, 随机扰动项Dose response curve, 剂量反应曲线Double blind method, 双盲法Double blind trial, 双盲试验Double exponential distribution, 双指数分布Double logarithmic, 双对数Downward rank, 降秩Dual-space plot, 对偶空间图DUD, 无导数方法Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法Effect, 实验效应Eigenvalue, 特征值Eigenvector, 特征向量Ellipse, 椭圆Empirical distribution, 经验分布Empirical probability, 经验概率单位Enumeration data, 计数资料Equal sun-class number, 相等次级组含量Equally likely, 等可能Equivariance, 同变性Error, 误差/错误Error of estimate, 估计误差Error type I, 第一类错误Error type II, 第二类错误Estimand, 被估量Estimated error mean squares, 估计误差均方Estimated error sum of squares, 估计误差平方和Euclidean distance, 欧式距离Event, 事件Event, 事件Exceptional data point, 异常数据点Expectation plane, 期望平面Expectation surface, 期望曲面Expected values, 期望值Experiment, 实验Experimental sampling, 试验抽样Experimental unit, 试验单位Explanatory variable, 说明变量Exploratory data analysis, 探索性数据分析Explore Summarize, 探索-摘要Exponential curve, 指数曲线Exponential growth, 指数式增长EXSMOOTH, 指数平滑方法Extended fit, 扩充拟合Extra parameter, 附加参数Extrapolation, 外推法Extreme observation, 末端观测值Extremes, 极端值/极值F distribution, F分布F test, F检验Factor, 因素/因子Factor analysis, 因子分析Factor Analysis, 因子分析Factor score, 因子得分Factorial, 阶乘Factorial design, 析因试验设计False negative, 假阴性False negative error, 假阴性错误Family of distributions, 分布族Family of estimators, 估计量族Fanning, 扇面Fatality rate, 病死率Field investigation, 现场调查Field survey, 现场调查Finite population, 有限总体Finite-sample, 有限样本First derivative, 一阶导数First principal component, 第一主成分First quartile, 第一四分位数Fisher information, 费雪信息量Fitted value, 拟合值Fitting a curve, 曲线拟合Fixed base, 定基Fluctuation, 随机起伏Forecast, 预测Four fold table, 四格表Fourth, 四分点Fraction blow, 左侧比率Fractional error, 相对误差Frequency, 频率Frequency polygon, 频数多边图Frontier point, 界限点Function relationship, 泛函关系Gamma distribution, 伽玛分布Gauss increment, 高斯增量Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量General census, 全面普查GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型Geometric mean, 几何平均数Gini's mean difference, 基尼均差GLM (General liner models), 通用线性模型Goodness of fit, 拟和优度/配合度Gradient of determinant, 行列式的梯度Graeco-Latin square, 希腊拉丁方Grand mean, 总均值Gross errors, 重大错误Gross-error sensitivity, 大错敏感度Group averages, 分组平均Grouped data, 分组资料Guessed mean, 假定平均数Half-life, 半衰期Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量Happenstance, 偶然事件Harmonic mean, 调和均数Hazard function, 风险均数Hazard rate, 风险率Heading, 标目Heavy-tailed distribution, 重尾分布Hessian array, 海森立体阵Heterogeneity, 不同质Heterogeneity of variance, 方差不齐Hierarchical classification, 组分组Hierarchical clustering method, 系统聚类法High-leverage point, 高杠杆率点HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型Hinge, 折叶点Histogram, 直方图Historical cohort study, 历史性队列研究Holes, 空洞HOMALS, 多重响应分析Homogeneity of variance, 方差齐性Homogeneity test, 齐性检验Huber M-estimators, 休伯M估计量Hyperbola, 双曲线Hypothesis testing, 假设检验Hypothetical universe, 假设总体Impossible event, 不可能事件Independence, 独立性Independent variable, 自变量Index, 指标/指数Indirect standardization, 间接标准化法Individual, 个体Inference band, 推断带Infinite population, 无限总体Infinitely great, 无穷大Infinitely small, 无穷小Influence curve, 影响曲线Information capacity, 信息容量Initial condition, 初始条件Initial estimate, 初始估计值Initial level, 最初水平Interaction, 交互作用Interaction terms, 交互作用项Intercept, 截距Interpolation, 插法Interquartile range, 四分位距Interval estimation, 区间估计Intervals of equal probability, 等概率区间Intrinsic curvature, 固有曲率Invariance, 不变性Inverse matrix, 逆矩阵Inverse probability, 逆概率Inverse sine transformation, 反正弦变换Iteration, 迭代Jacobian determinant, 雅可比行列式Joint distribution function, 分布函数Joint probability, 联合概率Joint probability distribution, 联合概率分布K means method, 逐步聚类法Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图Kendall's rank correlation, Kendall等级相关Kinetic, 动力学Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验Kurtosis, 峰度Lack of fit, 失拟Ladder of powers, 幂阶梯Lag, 滞后Large sample, 大样本Large sample test, 大样本检验Latin square, 拉丁方Latin square design, 拉丁方设计Leakage, 泄漏Least favorable configuration, 最不利构形Least favorable distribution, 最不利分布Least significant difference, 最小显著差法Least square method, 最小二乘法Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线Legend, 图例L-estimator, L估计量L-estimator of location, 位置L估计量L-estimator of scale, 尺度L估计量Level, 水平Life expectance, 预期期望寿命Life table, 寿命表Life table method, 生命表法Light-tailed distribution, 轻尾分布Likelihood function, 似然函数Likelihood ratio, 似然比line graph, 线图Linear equation, 线性方程Linear programming, 线性规划Linear regression, 直线回归Linear Regression, 线性回归Linear trend, 线性趋势Loading, 载荷Location and scale equivariance, 位置尺度同变性Location equivariance, 位置同变性Location invariance, 位置不变性Location scale family, 位置尺度族Log rank test, 时序检验Logarithmic curve, 对数曲线Logarithmic normal distribution, 对数正态分布Logarithmic scale, 对数尺度Logarithmic transformation, 对数变换Logic check, 逻辑检查Logistic distribution, 逻辑斯特分布Logit transformation, Logit转换LOGLINEAR, 多维列联表通用模型Lognormal distribution, 对数正态分布Lost function, 损失函数Lower limit, 下限Lowest-attained variance, 最小可达方差LSD, 最小显著差法的简称Lurking variable, 潜在变量Main effect, 主效应Major heading, 主辞标目Marginal density function, 边缘密度函数Marginal probability, 边缘概率Marginal probability distribution, 边缘概率分布Matched data, 配对资料Matched distribution, 匹配过分布Matching of distribution, 分布的匹配Matching of transformation, 变换的匹配Mathematical expectation, 数学期望Mathematical model, 数学模型Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量Maximum likelihood method, 最大似然法Mean, 均数Mean squares between groups, 组间均方Mean squares within group, 组均方Means (Compare means), 均值-均值比较Median, 中位数Median effective dose, 半数效量Median lethal dose, 半数致死量Median polish, 中位数平滑Median test, 中位数检验Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量Minimum distance estimation, 最小距离估计Minimum effective dose, 最小有效量Minimum lethal dose, 最小致死量Minimum variance estimator, 最小方差估计量MINITAB, 统计软件包Minor heading, 宾词标目Missing data, 缺失值Model specification, 模型的确定Modeling Statistics , 模型统计Models for outliers, 离群值模型Modifying the model, 模型的修正Modulus of continuity, 连续性模Morbidity, 发病率Most favorable configuration, 最有利构形Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归Multiple comparison, 多重比较Multiple correlation , 复相关Multiple covariance, 多元协方差Multiple linear regression, 多元线性回归Multiple response , 多重选项Multiple solutions, 多解Multiplication theorem, 乘法定理Multiresponse, 多元响应Multi-stage sampling, 多阶段抽样Multivariate T distribution, 多元T分布Mutual exclusive, 互不相容Mutual independence, 互相独立Natural boundary, 自然边界Natural dead, 自然死亡Natural zero, 自然零Negative correlation, 负相关Negative linear correlation, 负线性相关Negatively skewed, 负偏Newman-Keuls method, q检验NK method, q检验No statistical significance, 无统计意义Nominal variable, 名义变量Nonconstancy of variability, 变异的非定常性Nonlinear regression, 非线性相关Nonparametric statistics, 非参数统计Nonparametric test, 非参数检验Nonparametric tests, 非参数检验Normal deviate, 正态离差Normal distribution, 正态分布Normal equation, 正规方程组Normal ranges, 正常围Normal value, 正常值Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数Null hypothesis, 无效假设Numerical variable, 数值变量Objective function, 目标函数Observation unit, 观察单位Observed value, 观察值One sided test, 单侧检验One-way analysis of variance, 单因素方差分析Oneway ANOVA , 单因素方差分析Open sequential trial, 开放型序贯设计Optrim, 优切尾Optrim efficiency, 优切尾效率Order statistics, 顺序统计量Ordered categories, 有序分类Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归Ordinal variable, 有序变量Orthogonal basis, 正交基Orthogonal design, 正交试验设计Orthogonality conditions, 正交条件ORTHOPLAN, 正交设计Outlier cutoffs, 离群值截断点Outliers, 极端值OVERALS , 多组变量的非线性正规相关Overshoot, 迭代过度Paired design, 配对设计Paired sample, 配对样本Pairwise slopes, 成对斜率Parabola, 抛物线Parallel tests, 平行试验Parameter, 参数Parametric statistics, 参数统计Parametric test, 参数检验Partial correlation, 偏相关Partial regression, 偏回归Partial sorting, 偏排序Partials residuals, 偏残差Pattern, 模式Pearson curves, 皮尔逊曲线Peeling, 退层Percent bar graph, 百分条形图Percentage, 百分比Percentile, 百分位数Percentile curves, 百分位曲线Periodicity, 周期性Permutation, 排列P-estimator, P估计量Pie graph, 饼图Pitman estimator, 皮特曼估计量Pivot, 枢轴量Planar, 平坦Planar assumption, 平面的假设PLANCARDS, 生成试验的计划卡Point estimation, 点估计Poisson distribution, 泊松分布Polishing, 平滑Polled standard deviation, 合并标准差Polled variance, 合并方差Polygon, 多边图Polynomial, 多项式Polynomial curve, 多项式曲线Population, 总体Population attributable risk, 人群归因危险度Positive correlation, 正相关Positively skewed, 正偏Posterior distribution, 后验分布Power of a test, 检验效能Precision, 精密度Predicted value, 预测值Preliminary analysis, 预备性分析Principal component analysis, 主成分分析Prior distribution, 先验分布Prior probability, 先验概率Probabilistic model, 概率模型probability, 概率Probability density, 概率密度Product moment, 乘积矩/协方差Profile trace, 截面迹图Proportion, 比/构成比Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样Proportionate, 成比例Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量Prospective study, 前瞻性调查Proximities, 亲近性Pseudo F test, 近似F检验Pseudo model, 近似模型Pseudosigma, 伪标准差Purposive sampling, 有目的抽样QR decomposition, QR分解Quadratic approximation, 二次近似Qualitative classification, 属性分类Qualitative method, 定性方法Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图Quantitative analysis, 定量分析Quartile, 四分位数Quick Cluster, 快速聚类Radix sort, 基数排序Random allocation, 随机化分组Random blocks design, 随机区组设计Random event, 随机事件Randomization, 随机化Range, 极差/全距Rank correlation, 等级相关Rank sum test, 秩和检验Rank test, 秩检验Ranked data, 等级资料Rate, 比率Ratio, 比例Raw data, 原始资料Raw residual, 原始残差Rayleigh's test, 雷氏检验Rayleigh's Z, 雷氏Z值Reciprocal, 倒数Reciprocal transformation, 倒数变换Recording, 记录Redescending estimators, 回降估计量Reducing dimensions, 降维Re-expression, 重新表达Reference set, 标准组Region of acceptance, 接受域Regression coefficient, 回归系数Regression sum of square, 回归平方和Rejection point, 拒绝点Relative dispersion, 相对离散度Relative number, 相对数Reliability, 可靠性Reparametrization, 重新设置参数Replication, 重复Report Summaries, 报告摘要Residual sum of square, 剩余平方和Resistance, 耐抗性Resistant line, 耐抗线Resistant technique, 耐抗技术R-estimator of location, 位置R估计量R-estimator of scale, 尺度R估计量Retrospective study, 回顾性调查Ridge trace, 岭迹Ridit analysis, Ridit分析Rotation, 旋转Rounding, 舍入Row, 行Row effects, 行效应Row factor, 行因素RXC table, RXC表Sample, 样本Sample regression coefficient, 样本回归系数Sample size, 样本量Sample standard deviation, 样本标准差Sampling error, 抽样误差SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包Scale, 尺度/量表Scatter diagram, 散点图Schematic plot, 示意图/简图Score test, 计分检验Screening, 筛检SEASON, 季节分析Second derivative, 二阶导数Second principal component, 第二主成分SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型Semi-logarithmic graph, 半对数图Semi-logarithmic paper, 半对数格纸Sensitivity curve, 敏感度曲线Sequential analysis, 贯序分析Sequential data set, 顺序数据集Sequential design, 贯序设计Sequential method, 贯序法Sequential test, 贯序检验法Serial tests, 系列试验Short-cut method, 简捷法Sigmoid curve, S形曲线Sign function, 正负号函数Sign test, 符号检验Signed rank, 符号秩Significance test, 显著性检验Significant figure, 有效数字Simple cluster sampling, 简单整群抽样Simple correlation, 简单相关Simple random sampling, 简单随机抽样Simple regression, 简单回归simple table, 简单表Sine estimator, 正弦估计量Single-valued estimate, 单值估计Singular matrix, 奇异矩阵Skewed distribution, 偏斜分布Skewness, 偏度Slash distribution, 斜线分布Slope, 斜率Smirnov test, 斯米尔诺夫检验Source of variation, 变异来源Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关Specific factor, 特殊因子Specific factor variance, 特殊因子方差Spectra , 频谱Spherical distribution, 球型正态分布Spread, 展布SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包Spurious correlation, 假性相关Square root transformation, 平方根变换Stabilizing variance, 稳定方差Standard deviation, 标准差Standard error, 标准误Standard error of difference, 差别的标准误Standard error of estimate, 标准估计误差Standard error of rate, 率的标准误Standard normal distribution, 标准正态分布Standardization, 标准化Starting value, 起始值Statistic, 统计量Statistical control, 统计控制Statistical graph, 统计图Statistical inference, 统计推断Statistical table, 统计表Steepest descent, 最速下降法Stem and leaf display, 茎叶图Step factor, 步长因子Stepwise regression, 逐步回归Storage, 存Strata, 层（复数）Stratified sampling, 分层抽样Stratified sampling, 分层抽样Strength, 强度Stringency, 严密性Structural relationship, 结构关系Studentized residual, 学生化残差/t化残差Sub-class numbers, 次级组含量Subdividing, 分割Sufficient statistic, 充分统计量Sum of products, 积和Sum of squares, 离差平方和Sum of squares about regression, 回归平方和Sum of squares between groups, 组间平方和Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和Sure event, 必然事件Survey, 调查Survival, 生存分析Survival rate, 生存率Suspended root gram, 悬吊根图Symmetry, 对称Systematic error, 系统误差Systematic sampling, 系统抽样Tags, 标签Tail area, 尾部面积Tail length, 尾长Tail weight, 尾重Tangent line, 切线Target distribution, 目标分布Taylor series, 泰勒级数Tendency of dispersion, 离散趋势Testing of hypotheses, 假设检验Theoretical frequency, 理论频数Time series, 时间序列Tolerance interval, 容忍区间Tolerance lower limit, 容忍下限Tolerance upper limit, 容忍上限Torsion, 扰率Total sum of square, 总平方和Total variation, 总变异Transformation, 转换Treatment, 处理Trend, 趋势Trend of percentage, 百分比趋势Trial, 试验Trial and error method, 试错法Tuning constant, 细调常数Two sided test, 双向检验Two-stage least squares, 二阶最小平方Two-stage sampling, 二阶段抽样Two-tailed test, 双侧检验Two-way analysis of variance, 双因素方差分析Two-way table, 双向表Type I error, 一类错误/α错误Type II error, 二类错误/β错误UMVU, 方差一致最小无偏估计简称Unbiased estimate, 无偏估计Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归Unequal subclass number, 不等次级组含量Ungrouped data, 不分组资料Uniform coordinate, 均匀坐标Uniform distribution, 均匀分布Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计Unit, 单元Unordered categories, 无序分类Upper limit, 上限Upward rank, 升秩Vague concept, 模糊概念Validity, 有效性VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计Variability, 变异性Variable, 变量Variance, 方差Variation, 变异Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转Volume of distribution, 容积W test, W检验Weibull distribution, 威布尔分布Weight, 权数Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验Weighted linear regression method, 加权直线回归Weighted mean, 加权平均数Weighted mean square, 加权平均方差Weighted sum of square, 加权平方和Weighting coefficient, 权重系数Weighting method, 加权法W-estimation, W估计量W-estimation of location, 位置W估计量Width, 宽度Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验Wild point, 野点/狂点Wild value, 野值/狂值Winsorized mean, 缩尾均值Withdraw, 失访Youden's index, 尤登指数. . ..Z test, Z检验Zero correlation, 零相关Z-transformation, Z变换.资料. . .。
SPSS复习知识点及题目只是分享
SPSS复习知识点及题⽬只是分享教育统计与测量（SPSS）复习第⼀章：概述1．什么是信息？简单地讲，通过信息，可以告诉我们某件事情，可以使我们增加⼀定的知识。
英语中的信息是“information”，表⽰信息可以让受者产⽣某种形式的变化，这种变化可以让受者从认识上的不完全、不理解、不确定变为完全、理解和确定。
信息论的奠基者⾹农将信息定义为熵的减少，即信息可以消除⼈们对事物认识的不确定性，并将消除不确定程度的多少作为信息量的量度。
信息的价值因⼈⽽异。
所谓有⽤的信息，因⼈⽽异。
是否是信息，不是由传者，⽽是由受者所决定。
2．教育信息数量化的特点表⽰教育信息的数量与各种物理测量的数量有着明显的不同，在教育信息的统计处理中，应根据教育信息数量化的⽅法、特点不同，决定对这种信息进⾏统计处理的具体⽅法。
这是进⾏教育信息处理的重要关键。
3．教育信息数量化的尺度（1）名义尺度(nominal scale) ：名义尺度的数值仅具符号的意义。
名义尺度的数字多⽤于表⽰不同的数别，它为教育信息的表⽰，存贮带来了很⼤的⽅便。
（2）序数尺度(ordinal scale) ：序数尺度的数字多⽤于表⽰某些现象的排列顺序，可⽐较其⼤⼩，但不能进⾏四则运算，所以对这类数字的数值群的处理较多。
（3）距离尺度(interval scale，equal unit scale)：距离尺度⼜称间隔尺度，是指数值间的距离（间隔），具有加法性。
距离尺度要求具有等价的单位，但不要求确定的零点位置。
对距离尺度的数字可以计算算术平均值、计算标准差，求相关系数等各种统计处理。
（4）⽐例尺度(ratio scale) ：⽐例尺度是⼀种具有绝对零度的距离尺度值。
表⽰⾝长、体重的数值是⽐例尺度值。
对⽐例尺度的数字可进⾏各种统计处理。
4．数据的类型（1）定类数据（也称名义级数据），是数据的最低级。
（性别、编号）（2）定序数据（也称序次级数据），是数据的中间级。
（名次、优秀良好及格、有顺序的）（3）定距数据（也称间距级数据），是具有⼀定单位的实际测量值。
教育统计学课程 第一章 SPSS统计方法及应用 课件
机频率汇总； 以性别为分层变量，以生活费为行变量、换手
机频率为列变量制表。
二、统计图
练习： 根据“30人成绩.sav”绘制不同性别学生成绩的
简单箱图； 绘制语文和品德成绩间的散点图； 绘制不同学校的科学成绩高低图； 绘制小组分布的饼图； 绘制数学成绩直方图。
一、数据的录入
2.外部数据的获取
（2）其他类型文件
一、数据的录入
2.外部数据的获取
练习：针对demo.xls,进行以下练习： （1）将该文件读入SPSS中，仅包含：年龄、婚姻
状况、家庭住址、收入； （2）对变量Marital设置值标签。
二、数据的保存
（一）直接保存
数据保存*.sav 结果输出*.spv 选择变量进行保存
一、定量相关
案例：在《30人成绩》中，语文与品德成绩之 间的相关关系是怎样的？
一、定量相关
练习： 随机抽取某校数学系30名大一学生的高考和大
一数学成绩，求其效标关联效度。71页例题14
练习： 计算以下资料的区分度。70页例12
一、定量相关
（二）等级变量：Spearman，Kandall’s tau-b
五、数据的清理
（一）奇异数据的检查与清理
1.奇异数据的检查 缺失值、错误的值
[分析]——[描述统计]——[频率]：统计出奇异值 [数据]——[选择个案]：筛选出奇异值
2.变量间逻辑检查与清理
剔除不合逻辑的数据 方法同上
第三章 数据的基本统计量
一、常用统计量
（一）集中趋势
均值、中位数、众数
预测统计分析软件 2010年，IBM SPSS
第一章初识SPSS
SPSS教育统计学重点
教育统计学第一章绪论一、什么是教育统计学：教育统计学是运用数理统计的原理和方法，研究教育问题的一门应用科学。
主要任务是研究如何搜集、整理、分析由教育调查和教育试验所获得的数字资料，并以此为依据，进行科学推断，揭示教育现象所蕴含的客观规律。
二、统计学的分类：描述统计推断统计理论统计应用统计描述统计:描述统计就是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.推断统计: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，这种统计方法称为推断统计。
(内容:参数估计和假设检验目的：对总体特征作出推断)三、具有以下三个特性的现象，称为随机现象第一，一次试验有多种可能结果，其所有可能结果是已知的；第二，试验之前不能预料哪一种结果会出现；第三，在相同的条件下可以重复试验。
（延迟满足）四、样本容量（样本包含的个体数目大样本n＞30小样本n＜30五、参数和统计量参数(parameter)●描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的总体的某种特征值。
●所关心的参数主要有总体均值(μ)、标准差(σ)、总体比例(π)等●总体参数通常用希腊字母表示统计量(statistic)●用来描述样本特征的概括性数字度量，它是根据样本数据计算出来的一些量，是样本的函数●所关心的样本统计量有样本均值(⎺x)、样本标准差(s)、样本比例(p)等●样本统计量通常用小写英文字母表示●参数与统计量的符号系统第二章数据的处理一、名义、顺序、等距、比率①名义变量：是指一事物与其他事物在属性、类别上不同。
1表示男，0表示女，但这里的1，0并不说明事物间差异的大小，只是分类的符号而已，即名称变量不说明事物之间差别的大小，作比较时，只能说明被比事物相同，还是不同顺序变量（ordinal variable）。
②顺序变量：是事物的某一属性的多少或大小按顺序排列起来的变量。
如教师按能力大小或成绩高低排列等级：1，2，3，……，这一系列数据表明“大于”某某，即第1高于第2，第2高于第3……，而相邻两个等级的间隔是不等距的，即1与2和2与3之间并不等距。
学习SPSS在教育统计中的应用心得体会
学习SPSS在教育统计中的应用心得体会一、什么是SPSS？为什么要学习SPSS？新学期开始时，在信息化教育测量与评价的课程中第一次接触到SPSS这个软件，作为本科是计算机专业出身的我，当时只知道SPSS是一套统计软件，就是一套根据统计学原理所编写出来的统计分析软件，至于统计什么？分析什么？我一无所知，尤其是看到老师推荐的《SPSS在教育统计中的应用》这本书的时候，就简单的把它理解为用SPSS软件来统计、分析与教育相关的数据，最终得出想要的结论而已，而现在看来，我当初的想法未免有点简单与无知。
下面就来让我们了解一下SPSS。
SPSS软件是一组专业的、通用的统计软件包，同时它也是一个组合式软件包，兼有数据管理、统计分析、统计绘图和统计报表功能。
它广泛用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等研究领域，也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。
SPSS软件对计算机硬件系统的要求较低；对运行的软件环境要求宽松，有各种版本可运行在WINDOWS XP、WIN7系统环境下，SPSS统计软件采用电子表格的方式输入与管理数据，能方便地从其他数据库中读入数据（如Dbase，Excel，Lotus等）。
我为什么要学习SPSS呢？其实很简单，一方面，做为一名研究生，要具备一定的科研能力，如今量化研究的方法大行其道，一切要以事实说话、要以数据说话，有了数据支持的研究才能更容易被认可、被推论。
另一方面，根据对AECT94定义的理解，教育技术学研究的对象是学习过程和学习资源，包含大量的偶然现象和非精确现象。
因此，要深入研究教育技术现象及其规律，必须运用统计描述、统计分析方法和模糊数学分析方法，才可能使这门学科达到真正完善的地步。
教育技术学研究的现象多数是偶然的现象，其变化发展往往具有几种不同的可能性，究竟出现哪一种结果，那是带有偶然性的，是随机的。
这类偶然现象是遵循统计规律的，当随机现象是由大量的成份组成，或者随机现象出现大量的次数时，就能体现统计平均规律。
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第一章导论（阅览前必读：书上每个章节后的名解我全都列出来了，黑色字体的都是书上原文，量多，但有些不重要的名解没必要背，你挑着背不要被吓到。
绿色是章节题目，红色的就是我的一些说明、补充、吐槽，一个人打字很无聊啊有木有！一直自言自语啊有木有！并非书上的名词解释，看看就好，可删。
这段紫色的也删了哈。
接下来……正文，走你！）统计学（statistics）：即研究统计原理与方法的科学。
教育统计学（educational statistics）：是专门研究如何搜集、整理、分析在心理和教育方面有实验或调查所获得的数字资料，如何根据这些资料所传递的信息，进行数学推论，找出客观规律的一门学科。
简言之，教育统计学是运用统计学的一般原理和方法研究教育科学领域数量关系的一门科学。
描述统计（descriptiive statistics）：是实验或调查所获得的数据加以整理（如制表、绘图），并计算其各种代表量数（如集中量数、差异量数、相关量数等），其基本思想是平均。
Or：是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的一种统计方法。
推断统计（inferencial statistics）：又称抽样统计，它是根据对部分个体进行观测所得到的信息，通过概括性的分析、论证，在一定可靠程度上去推测相应的团体。
Or：是研究如何通过局部数据所提供的信息，运用概率的理论进行分析论证，在一定可靠程度上推论总体或全局情形的统计方法。
这是统计学中的主要内容。
实验设计（experimental statistics）：是研究如何更加合理、有效的获得观测资料，如何更正确、更经济、更有效的达到实验目的，以揭示实验中各种变量关系的实验计划。
Or：实验者为了揭示实验中自变量与因变量的关系，在实验之前所制定的实验计划，称为实验设计。
他是研究如何科学地、经济地以及更有效地进行实验。
统计常态法则：从总体中随机抽取一部分个体所组成的样本，差不多可以保持总体的特征。
小数永存法则：从总体中抽取的第一个样本中所表现的特性，在其他样本中也会存在。
大量惰性原则：某一事物的某一性质或状态，在反复观察或试验中是保持不变的。
有效数字：是指能影响测量准确性的数字。
随机变量（random variable）：在统计学中把在取值之前不能预料到取什么值的量称为变量（随机变量）。
数据（data）：如果一旦某个数值被取定了，成这个数值为随机变量的一个观察值，即数据。
总体（population）：指客观存在的，并在同一性质的基础上结合起来的许多个别单位的整体，即具有某一特性的一类事物的全体，又叫母体或全域。
个体（individual）: 构成总体的基本单位或单元，又称元素或个案。
样本（sample）：从总体中抽取的一部分个体。
参数（parameter）：表示总体特征的量数。
统计量（statistic）：是直接从样本计算出的量数，代表样本的特征。
名称变量（nominal variable）：指一事物与其他事物在属性、类别上不同。
其数据形式是计数数据。
顺序变量（ordinal variable）：指事物的某一属性的多少或大小按顺序排列起来的变量。
等距变量（interval variable）：指只具有相等的单位，而没有绝对的零点的变量。
比率变量（ratio variable）：是一种既有相等的单位，又有绝对零点的变量，又称等比变量。
连续变量（continuous variable）：指取值可以是某区间内任一数值的随机变量，它是指测量单位之间可以划分成无限多个细的小单位的，其数字形式多取小数。
离散变量（discrete variable）：指测量单位之间不能再细分的数字资料，其数字形式常取整数。
计数数据（attribute data）：即计算人或物的个数所获得的数据。
度量数据（quantitative data）：用一定的测量工具或测量标准测量时所获得的数据。
指标（index）：表明总体数量特征的概念和具体数值，又称统计指标。
标志（mark）：指统计总体中各个个体共同具有的属性和特征，它是说明个体属性和特征的名称。
绝对数（absolute number）：是用来表明在一定时间、地点条件下某种教育、心理现象的总体规模和发展水平的统计指标，又称总量指标。
相对数（relative number）：教育与心理现象中两个单位相同的相互联系的指标数值的比率。
品质标志：主要是日常工作中的记录和统计报表等。
（p17 第四段里）数量标志：是在一定时限内所收集有关问题的资料，来源主要有调查、测量和实验。
（p17 第四段里）第二章数据的收集、整理与表达次数（frequency）：某一事件在某一类别中出现的数目，又叫频数，用f表示。
频率（relative frequency）：指每一组的数据个数除以数据的总和，又称相对次数，用p表示。
百分频率：是频率与百分数的乘积，即p%.组中值（class mid-value）：每一组的中点值，常用m或x c表示全距（range \Rg）：是全部数据的距离，也称极差，用最大值减去最小值。
组距(interval)：指每一组所包含的间隔或数据单位，用i表示。
组限（boundaries of group）：是每一组的起止点或每一组的界限。
统计表（statistical table）：以表格的形式表达统计资料数量关系的方式或工具。
统计图（statistical graph）：是以几何图形和形象图形表示统计资料数量关系的工具。
次数分布：（搞不清……）累积次数（cumulative frequency）：以简单次数为基础，从最低组开始逐级累加直至最高组，或从最高组开始逐级累加直至最低组。
累积百分频率：（无视……）一时性资料：（p24倒数第二段里）经常性资料：（p24倒数第一段里）直条图（thermometer chart）：用直条（或矩形）的长短表示统计数据多少的图形。
直方图（histogram）：以矩形面积表示连续变量的统计图。
折线图（line chart）：以纵轴的高度表示次数，并将各点用线段连接的统计图性。
散点图（scatter diagram）：用于表示事物相互关系的统计图。
圆形图（pie diagram）：用圆的面积表示一组数据的整体，用扇形表示各组成部分所占比重或百分比的统计图。
第三章集中量数集中量数（central measures）：（p42里）集中趋势（central tendency）：（p42里）（算数）平均数（arithmetic mean）：是所有观测值（或变量值）的总和除以总数所得的商。
简称平均数、均数或均值。
中数\中位数（Median）：是位于按一定顺序排列的一组数中央位置的数值，用符号Mdn或Md表示。
众数（Mode）：是指一群数据中出现次数最多的那个数值，又称范数，用符号Mo表示。
几何平均数（geometric mean）：几个变量值乘积的n次方根。
调和平均数（harmonic mean）：指一群数据倒数的算术平均数的倒数，又称倒数平均数。
百分位数（Percentile）：（呃……任意百分位上的数。
）四分位数：即四分之一位置和四分之三位置上的数。
第四章差异量数离中趋势（divergence tendency）：（p62最后一段里）差异量数（divergence measures）：（p62最后一段里）方差（variable）：是离均差平方的算术平均数，表示一列数据平均差距的平方，其样本方差用符号S2表示，总体方差用符号σ2表示。
标准差（Standard Deviation）：方差的算术平方根，表示一列数据的平均差距。
样本标准差用符号S或SD表示，总体标准差则用符号σ表示。
中心动差：以均数为原点计算的统计动差叫做中心动差。
平均差（Average Deviation）：是以离差绝对值的和除以总次数所得的商。
平均差用符号AD 表示。
全距（Range）：一列数据中最大数与最小数的差距，又称极差。
用符号Rg表示。
偏态量：（p73只可意会）峰态量：（p73不可言传）百分位差（Percentile deviation）：表示某两个百分位数之间差异程度的指标。
常用的百分位差如：P93-P7，P90-P10.四分位差（Quartile deviation）：（p70）统计动差：（p72中间）第五章相对量数相对地位量数：（p80中间）相对差异量数（Coefficient of Variation）：指差异量数与集中量数的百分比，又称作差异系数，用符号CV表示。
百分等级（Percentile Rank）：指把一组观测值先按高低次序排列起来，然后计算出某个个体的分数在百分位上超出多少人，或是在此分数下占多少百分比的一种量数，用符号P R表示。
标准分数（standard scare）：（p84标准分数有许多变形，其中最典型的标准分数为Z分数或称基分数。
没发现ta的定义）Z标准分数是以标准差为单位所表示的“原始分数”与平均数的偏差，亦即原始分数与其平均数之差除以标准差所得的商。
标准差系数：是标准差与平均数的百分比，用符号CV S表示。
第六章相关量数相关量数：（不认得）正相关（positive correlation）：指一列变量由大而小或由小而大变化时，另一列变量亦由大而小或由小而大的变化，即两列变量是同方向变化的，属“同增共减”的关系。
负相关（negative correlation）：指一列变量由大而小或由小而大的变化，另一列变量却反由小而大或由大而小的变化，即两列变量的变化方向是相反的，属“此增彼减”的关系。
零相关（zero correlation）：又称无相关，是一列变量由大而小或由小而大变化时，另一列变量则或大或小的变化，即两列变量的变化看不出一定的趋势，甚至毫无关系。
相关系数（correlation coefficient）：表示相关方向和大小的一种数值，用符号r表示。
其取值范围为-1≤r≤+1。
直线相关（line correlation）：指两列变量中的一列变量在增加时，另一列变量随之而增加；或一列变量在增加，另一列变量却相应地减少，形成一种直线关系。
曲线相关（curve correlation ）：指两列相伴随变化的变量，未能形成直线关系。
简（单）相关（simple correlation ）：指只有两个变量的相关。
复（杂）相关（complex correlation ）：指有三个或三个以上变量的相关。
积差相关（product moment correlation ）：又叫均方相关、积矩相关或皮尔逊相关用符号r XY 表示。
是利用离差乘积的关系来说明事物的关系，是将原始记分转换为离差乘积（即积差），再转换为标准积差后所求得的标准积差的平均数。