心理统计——点估计和区间估计
现代心理与教育统计学第07章习题解答
1. 何谓点估计与区间估计，它们各有哪些优缺点？点估计就是总体参数不清楚时，用一个特定的值，即样本统计量对总体参数进行估计，但估计的参数为数轴上某一点。
区间估计是用数轴上的一段距离来表示未知参数可能落入的范围，它不具体指出总体参数是多少，能指出总体未知参数落入某一区间的概率有多大。
点估计的优点是能够提供总体参数的估计值，缺点是点估计总以误差的存在为前提，且不能提供正确估计的概率。
区间估计的优点是用概率说明估计结果的把握程度，缺点是不能确定一个具体的估计值。
2以方差的区间估计为例说明区间估计的原理根据χ2分布：总体方差的.95或.99置信区间为： 即总体参数（方差）落入上述区间的概率为1-α，其值为95%或99%3.总体平均数估计的具体方法有哪些？总体方法为点估计好区间估计，区间估计又分为：（1） 当总体分布正态方差已知时，样本平均的分布为正态分布，故依据正态分布理论估计其区间；（2）当总体分布正态方差未知时，样本平均数的分布为T 分布，依据T 分布理论估计其区间；（3）当总体非分布正态方差未知时，只有在n 大于30时渐近T 分布，样本平均数的分布渐近T 分布，依据T 分布理论估计其区间。
4总体相关系数的置信区间，应根据何种分布计算？应根据Fisher 的Z 分布进行计算5.解依据样本分布理论该样本平均数的分布呈正态其标准误为： 其置信区间为：该科成绩的真实分数有95%的可能性在78.55----83.45之间。
6.解：此题属于总体分布正态总体方差未知的情形，故样本平均数的分布呈T 分布 其标准误为： 用df=99差T 值表，然后用直线内插法求得t α/2=1.987其置信区间为： 该学区教学成绩的平均值有95%的可能在78.61---81.39之间。
7解：此题属于总体分布正态总体方差已知 计算标准误 ()()222212221σσσχnS S n X X n =-=-=-∑()()22/121222/2111）（ααχσχ----<<-n n S n S n 25.1165===n x σσ45.8355.7825.1*96.18125.1*96.1812/2/<<+<<-∙+<<∙-μμσμσαα所以：即x x Z X Z X 7.09971==-=n s x n σ39.8161.787.0*987.1807.0*987.1802/2<<+<<-+<<-μμσμσαα即：x x t X t X 789.1208===n x σσ506.3171789.1*96.117121±=±=±-x z x σα总体平均数的.95置信区间为所以总体平均数Λ在167.493―――174.506之间，作出这种判断的时候犯错误的比率是5％。
2019年中级统计师考试考点：点估计与区间估计
2019年中级统计师考试考点：点估计与区间估计点估计，是用样本统计量的实现值来近似相对应的总体参数。
区间估计，是根据估计可靠水准的要求，利用随机抽取的样本的统计量确定能够覆盖总体参数的可能区间的一种估计方法。
区间估计是包括样本统计量在内(有时是以统计量为中心)的一个区间，该区间通常是由样本统计量加减估计标准误差得到的。
与点估计不同，实行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布，能够对统计量与总体参数的接近水准给出一个概率度量。
标准正态分布为N(0，1)分布，将概率分布标准化的公式为：
将z所对应的概率称为置信度或置信水平，将表示的范围称为置信区间。
以68.73%的置信水平推断总体参数推断总体参数的置信区间为(z=1)
以95.45%的置信水平推断总体参数推断总体参数的置信区间为(z=2)
以99.73%的置信水平推断总体参数推断总体参数的置信区间为(z=3)。
参数的点估计及区间估计
参数的点估计及区间估计点估计的基本思想是根据样本数据，通过统计量来估计总体参数的值。
常用的点估计方法有最大似然估计和矩估计。
最大似然估计是找到一个参数值，使得样本观察值的概率最大。
矩估计是根据样本矩的性质来估计总体参数的值。
例如，如果总体服从正态分布，那么样本均值和样本方差就是总体均值和总体方差的估计量。
区间估计的基本思想是给出一个区间，使得总体参数落在该区间内的概率达到一定的置信水平。
在区间估计中，置信水平通常是根据统计学的理论设定的，常见的有95%和99%置信水平。
区间估计的计算方法主要有正态分布法和t分布法。
正态分布法适用于大样本情况下，而t分布法适用于小样本情况下。
对于点估计，我们需要考虑估计量的偏倚和方差。
偏倚表示估计量的期望值与总体参数的真实值之间的差异。
如果估计量的期望值与总体参数的真实值之间没有差异，就称为无偏估计；否则，就称为有偏估计。
方差表示估计量的离散程度。
我们通常希望找到无偏估计，并且方差越小越好。
对于区间估计，我们需要考虑置信水平和置信区间的宽度。
置信区间的宽度越小，说明估计的精度越高。
但是，要得到一个狭窄的置信区间就需要使用更大的样本量，或者降低置信水平。
在进行区间估计时，需要根据具体需求平衡估计的精度和置信水平。
在实际应用中，点估计和区间估计通常是一起使用的。
点估计提供了一个具体的估计值，而区间估计提供了一个参数值可能的范围。
通过点估计和区间估计，我们可以对总体参数进行合理的估计，并且给出估计的精度和可靠性的度量。
总之，参数的点估计和区间估计是统计学中常用的两种估计方法。
点估计通过选择适当的统计量来估计总体参数的值，而区间估计通过给出参数值可能的范围来表示估计的不确定性。
点估计和区间估计是统计学中重要的概念，对于数据分析和决策制定具有重要的指导意义。
心理统计——点估计和区间估计
令枢轴量落在大概率事件范围内，反解出未知参数的 范围，此范围即为待估计总体参数的取值范围，即置 信区间。
总体均值估计实例
一位研究者希望研究体育锻炼对心理健康的影响， 他随机抽取了100名被试，并让他们参加为期半 年的体育锻炼。在随后实施的心理健康测试表明， 该样本的心理健康均值为85分，同类所有人口的 心理健康常模分数为80±10分。 请问参加体育锻炼半年后，总体的心理健康水平 的均值是多少？
标准误
S X的标准误＝S X n n
心理统计和SPSS 7
想想看！
假设你正在研究平均一个驾车的中国人一年要 得到多少交通罚单，报告研究结果的方法有两 种：10或者“8－12之间”，你更喜欢用哪一个 值来代表一个驾车的中国人一年领到的交通罚 单数？为什么？
心理统计和SPSS
8
点估计(point estimation)
参数估计
郭璐 Margaret_guo@
本章你将学到什么？
什么是参数估计
点估计 区间估计
点估计的步骤
无偏估计的标准
区间估计的步骤
置信区间的 影响因素
心理统计和SPSS
2
一起来思考！
Gallup就消费者对美国产品质量的看法，对美国、德国、 日本的消费者分别进行了调查，结果表明：有55％的美 国人相信美国产品的质量非常好，而持同样看法的德国 人和日本人的比例分别是 26 ％和 17 ％。其抽样误差为 3%, 怎么来估测美国、德国和日本总人口对美国产品的 看法呢？ 你是否认为美国、德国和日本的消费者在评价美国产品 的质量时所持的观点的确不同呢？
总体
样本
（随机子集）
心理统计和SPSS
5
总体和样本的关系
点估计和区间估计
点估计和区间估计
统计学是通过什么检测两个变量之间是否有关系？
例如⾝⾼和性别是否有关系
答：通过检测男性样本的⾝⾼均值 VS ⼥性样本的⾝⾼均值是否有差异，
有差异就说明两个变量之间存在关系。
检验均值的差异是否为零，不看⼤⼩只看是否为零
参数估计
例题：北京市领导想知道当年住宅价格增长率是否达到了国家限定的阈值，⽐如10%
1.我们需要的是总体数据，但总体⽆法全部获取到，所以我们只能抽样，⽤样本去估计总体参数
2.拿到样本后，我们能得到样本的统计量（样本均值x、样本⽅差s2、样本标准差s）
3.我们实际想要的其实是总体参数（总体均值µ、总体⽅差σ2、总体标准差σ）
4.既然要⽤样本参数去估计总体参数，就有两种估计⽅法，⼀种是点估计，⼀种是区间估计。
点估计记住下⾯两个公式
5.点估计的准确性如何呢？它取决于抽样的偏差，如果我们抽样不均衡会出现偏差，因此就出现了另⼀种估计⽅法，也就是区间估计。
既然⽤⼀个点去估计存在偏差，那我们就使⽤⼀段区间，也就是所谓的置信区间。
置信区间怎么得到呢？以95%置信度为例，置信区间为，以样本均值为中⼼左右两个标准差之间的范围。
标准差从何⽽来呢？它是样本均值的标准差，也即标准误。
为了计算样本均值的标准差，我们需要抽取多个样本，然后计算每个样本的均值，获得⼀组样本均值，然后再计算这些均值的标准差，这样就得到了标准误。
但是，缺点是我们需要多次取样，⽅能计算出标准误。
不过统计学家给出了计算标准误的公式，这样就⽆需多次取样了。
这样我们就能可以计算置信区间了。
心理与统计学名词,概念(按首字母顺序排序)
B比例数据——既表明量的大小，也有相等的单位，同时还具有绝对零点。
如身高、体重、反应时等。
可进行加减乘除运算。
变量：是试验、观察、调查中想要获得的数据，是一种特征或条件，其本身是变化的或对不同的个体有不同的值。
统计观察的指标都是具有变异的指标。
当我们用一个量表示这个指标的观察结果时，这个指标是一个变量。
标准差：方差的平方根.作为样本统计量用符号s表示，作为总体参数用符号σ表示。
性质①每一个观测值都加一个相同的常数C之后，计算得到的标准差等于原来的标准差②每一个观测值都乘以一个相同的常数C，所得到的标准差等于原标准差乘以这个常数意义:方差与标准差是表示一组数据离散程度的最好指标，它们是统计描述与统计推断分析中最常用的差异量数优点有:反应灵敏、计算严谨、计算容易、适合代数运算、受抽样变动影响小、意义简单明了变异系数:当遇到下列情况时，不能用绝对差异量来比较不同样本的离散程度，而应当使用相对差异量数，最常用的就是差异系数。
①两个或两个以上样本所使用的观测工具不同，所测的特质相同②两个或两个以上样本使用的是同种观测工具，所测的特质相同，但样本间水平差异较大百分位差：指量尺上的一个点，再次点以下数据的个数占全部数据个数的百分比百分位数：在整个分布中，在某一值之下或等于该值的分数的百分比，所对应的分数.百分位数和百分等级是同一操作定义的两端。
当我们求累计次数占总体的百分比是，所对应的分数和百分比的值分别为百分位数和百分等级。
百分等级：常模团体中低于该分数的人所占总体的百分比.百分等级一定要对应分数区间的精确上限。
百分等级和百分位数都可以由已知数据用差值法求解。
标准分数：以标准差为单位表示一个原始分数在团体中所处位置的相对位置量数，也叫Z 分数.离平均数有多远，即表示原始分数在平均数以上或以下几个标准差的位置。
性质①Z分数无实际单位，是以平均数为参照点，以标准差为单位的一个相对量②一组原始分数转换得到的Z分数可正可负，所有原始分数的Z分数之和为零③原始数据的Z分数的标准差为1④若原始分数呈正态分布，则转换得到的所有Z分数均值为0，标准差为1的标准正态分布优点①可比性——不同性质的成绩，一经转换为标准分数，就可在同一背景下比较②可加性——不同性质的原始数据具有相同的参照点，因此可相加③明确性——知道了标准分数，利用分布寒暑表就能知道其百分等级④稳定性——转换成标准分数之后，规定了标准差为1，保证了不同性质分数在总分数中权重一样应用①比较几个分属性质不同的观测值在各自数据分布中相对位置的高低②计算不同质的观测值得总合或平均值，以表示在团体中的相对位置③若标准分数中有小数、负数等不易被人接受的问题，可通过 Z'=aZ+b 的线性公式将其转化成新的分数（如韦氏成人智力量表）标准误：样本平均数分布的标准差。
07心理统计学-第七章 参数估计
犯错误的概率，常用α（或p）表示。则1-α为置信 度。（显著性水平越高表示的是α值越小，即犯错误的可
能性越低） α为预先设定的临界点，常用的如.05、.01、.001；p 为检验计算所得的实际（犯错误）概率。
第一节 点估计、区间估计与标准误
三、区间估计与标准误
3、区间估计的原理与标准误
转换成比率为
p
n
p, SE p
n
pq n
同理可得公式7-17。自习[例7-12、例7-13]
1、从某地区抽样调查400人，得到每月人均文化消费为 160元。已知该地区文化消费的总体标准差为40元。试 问该地区的每月人均文化消费额。（α=.05，总体呈正态
分布）
2、上题中总体方差未知，已知Sn-1=44元。 3、已知某中学一次数学考试成绩的分布为正态分布，总 体标准差为5。从总体中随机抽取16名学生，计算得平 均数为81、标准差为Sn=6。试问该次考试中全体考生成 绩平均数的95%置信区间。 4、上题中总体方差未知，样本容量改为17人。 5、假定智商服从正态分布。随机抽取10名我班学生测 得智商分别为98、102、105、105、109、111、117、 123、124、126（可计算得M=112，Sn≈9.4），试以95% 的置信区间估计我班全体的智商平均数。 返回
值表，求tα /2（df）。
5、计算置信区间CI。
σ2已知，区间为M-Zα /2 SE <μ< M+Zα /2 SE；
σ2未知，区间为M-tα /2(df)SE <μ< M+tα /2(df)SE。
6、对置信区间进行解释。
二、σ2已知，对μ的区间估计（Z分布，例7-1 & 2） 三、σ2未知，对μ的区间估计（t分布，例7-3 & 4）
《统计心理学》易混淆知识点辨析
《统计心理学》易混淆知识点辨析统计心理学吓到你了吗？文科生的你是不是还在担心学不好统心？其实吧，统计心理学一般不会考你具体如何运算的，即使考了计算，也只有那几个常考点。
在心理学考研中，统计心理学这块，考得最多的还是易混淆知识点的辨析，下面博仁老师汇总统计心理学里面的易混淆知识点，提供给大家。
统计心理学思维导图一、称名数据、顺序数据、等距数据和比率数据的区别★★★（常考选择题辨析）1.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，比如性别、颜色类别、人口数、学校数、被试对某一事物的态度（赞成、反对、没有意见）等等。
2.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。
如学生的等级评定、喜爱程度、品质等级、能力等级、兴趣等。
3.等距数据是由相等单位，但无绝对零的数据，只能使用加减运算，不能使用乘除运算，如温度、各种能力分数、智商等。
4.比率数据既表明量的大小，也有相等的运算，同时还具有绝对零点，如身高、体重、反应时、各种感觉阈值的物理量。
5.四种数据与测量心理学方面的联系各类量表所对应数据处理方法表量表类型称名量表顺序量表等距量表比率量表单位和零点无（名字）无（名词）有相等单位（温度）有相等单位，绝对零点（时间）四则运算无无加减加减乘除统计方法百分比、次数、总数、卡方检验中位数、百分位数均数、标准差、积差相关、t检验等几何平均数、变异系数二、平均数、中数、众数的优缺点与应用★★（有可能考简答题）（一）平均数1.优点：①反应灵敏；②计算严密；③计算简单；④简明易解；⑤适合于进一步用代数方法演算；⑥较少受抽样变动的影响。
2.缺点：①易受极端数据的影响；②若出现模糊数据时，无法计算平均数。
3.应用：①加权平均数；②离差、相关计算，进行统计推断等；③用于等距、等比数据。
心理及教育统计学第7章参数估计
章节内容
第一节 点估计、区间估计及标准误 第二节 总体平均数的估计 第三节 标准差与方差的区间估计 第四节 相关系数的区间估计 第五节 比率及比率差异的区间估计
总体参数估计：在研究中从样本获得一组数 据后，通过这组信息，对总体特征进行估计， 即从局部结果推论总体的情况。
总体参数估计分点估计和区间估计两种。
7 8 2 . 2 6 2 2 . 6 7 7 8 2 . 2 6 2 2 . 6 7
71.9684.04
当n2=36时，df2=35，t0.05/2=2.042
7 9 2 . 0 4 2 1 . 5 2 7 9 2 . 0 4 2 1 . 5 2
75.982.1
【例7-4】
根据n2=36的样本估计总体参数μ：
0.95的置信区间 7 8 1 . 9 6 1 . 1 8 7 9 1 . 9 6 1 . 1 8
76.781.3
0.99的置信区间
7 9 2 . 5 8 1 . 1 8 7 9 2 . 5 8 1 . 1 8
75.782.04
83.686.4
总体方差σ2未知，对总体平均数的估计
总体方差未知，用样本的无偏方差(
s
2 n 1
)作为总体
方差的估计值，实现对总体平均数μ的估计。因为在总
体方差未知时，样本平均数的分布为t分布，故应查t值
表，确定t/2或t(1－)/2。
有两种情况：
（1）总体的分布为正态时，可不管n之大小。
（2）总体分布为非正态时，只有n＞30，才能用概率对 其抽样分布进行解释，否则不能推论。
0.05水平和0.01水平是人们习惯上常用的两个显著性 水平。
区间估计的原理是抽样分布理论。在计算区间估计值， 解释估计的正确概率时，依据的是该样本统计量的分 布规律及抽样分布的标准误(SE)。
心理统计学精析
心理统计学一．描述统计（一）统计图表 1、统计图次数分布图——①直方图：用以矩阵的面积表示连续性随即变量次数分布的图形。
②次数多边形图：一种表示连续性随机变量次数分布的线形图，属于次数分布图。
③累加次数分布图：分为累加直方图和累加曲线图；其中累加曲线的形状大约有三种：一种是曲线的上枝长于下枝（正偏态），另一种是下枝长于上枝（负偏态），第三种是上枝，下枝长度相当（正态分布）。
其他统计图：条形图：用于离散型数据资料； 圆形图：用于间断性资料；线形图：更多用于连续性资料，凡预表示两个变量之间的函数关系，或描述某种现象在时间上的发展趋势，或一种现象随另一种现象变化的情况，用这种方法比较好。
散点图： 2、统计表①简单次数分布表 ②分组次数分布表③相对次数分布表：将次数分布表中各组的实际次数转化为相对次数，即用频数比率表示。
④累加次数分布表⑤双列次数分布表：对有联系的两列变量用同一个表来表示其次数分布。
（二）集中量数 1、算术平均数M1nii XX N==∑优点：反应灵敏；计算严密；计算简单；简明易解；适合于进一步用代数方法演算；较少受抽样变动的影响；缺点：受极端数据的影响；若出现模糊不清的数据时，无法计算平均数； 计算和运用平均数的原则： 同质性原则；平均数与个体数值相结合的原则； 平均数与标准差、方差相结合原则； 性质：①在一组数据中每个变量与平均数之差的总和等于零②在一组数据中，每一个数都加上一个常数C ，所得的平均数为原来的平均数加常数C ③在一组数据中，每一个数都乘以一个常数C ，所得的平均数为原来的平均数乘以常数C 2、中数：Md 按顺序排列在一起的一组数据中居于中间位置的数，即这组数据中，一般数据比它大，一般数据比它小。
注意计算方法；3、众数：Mo 是指在次数分布中出现次数最多的那个数值；三者的关系：正偏态分布中，M>Md>Mo 负偏态分布中，M<Md<MoMo=3Md-2M （自己推导一下）（三）差异量数差异量数就是对一组数据的变异性，即离中趋势特点进行度量和描述的统计量，也称为离散量数。
心理统计学名词解释
心统名词解释：统计学：是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。
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。
它提供各种统计方法的应用条件，对统计计算结果进行解释。
随机变量：表示随机现象各种结果的变量。
总体：是具有某（些）共同特征的总和。
样本：是从总体中抽取的作为观测对象的一部分个体。
描述性统计(Descriptive Statistics)：研究如何整理实验或调查得到的大量数据，找出这些数据的分布特征。
集中量(CENTRAL TENDENCY)：是代表一组数据典型水平或集中趋势的量。
（种类：平均数(MEAN) ; 中位数(MEDIAN) ; 众数(MODE)等）中位数：是位于依一定大小顺序排列的一组数据中央位置的数值，大于及小于这一数值各有一半数据分布着。
众数：是集中量的一种指标，用Mo表示，它有理论众数和粗略众数两种。
理论众数是指与频数分布曲线最高点相对应的横坐标上的一点。
粗略众数是指一组数据中频数出现最多的那个数。
差异量：表示一组数据变异程度或离散程度的量称为差异量。
四分位数：将一组已排序的数据按个数四等分的百分数，分别是位于25%，50%，75%的百分位数。
相关量：相关系数？相关：两个变量之间不精确、不稳定的变化关系。
推断统计(Inferential Statistics)：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。
二项分布：重复进行n次二项试验后不同成功次数x所对应的概率分布。
正态分布：如果随机变量X的概率密度函数为f（x）=（自己写公式），则称X服从正态分布。
t分布：又称“学生分布”，如果随机变量t的概率密度函数为f（t）=（自己写公式），则称t服从t分布。
自由度：总体参数估计量中变量值独立自由变化的个数。
简单随机抽样：从总体中完全以随机形式抽取若干个个体组成一个样本。
心理学考研之心理统计学笔记
心理学考研之心理统计学笔记The document was prepared on January 2, 2021心理统计学笔记1基本概念总体：具有某些共同的、可观测特征的一类事物的全体,构成总体的每个基本单元称为个体样本：由于不能或没必要对整个总体进行研究,我们只能从总体中选择出一些个体代表总体,这些个体的集合叫样本变量：本身是变化的或者对于不同个体有不同值得特征或条件常量：本身不变且对不同的个体的值也相同参数：描述总体的数值,它可以从一次测量中获得,也可以从总体的一系列测量中推论得到比例：全组中取值为X的比例,p=f/N插值法：一种求两个已知数值之间中间值的方法,其假设所求解点附近数据呈线性变化统计量：描述样本的数值,与参数的获得方式相同随机取样：从总体抽取样本的一种策略,要求总体中的每一个个体被抽到的机会均等取样误差：样本统计量与相应的总体参数之间的差距偏态分布：分数堆积在分布的一端,而另一端成为比较尖细的尾端,其与对称分布对应次数分布：一批数据在某一量度的每一个类目所出现的次数情况离散型变量：由分离的、不可分割的范畴组成,临近范畴之间没有值存在连续型变量：在任何两个观测值之间都存在无限多个可能值,它可被分割成无限多个组成部分2学习建议①将注意放在概念上,心理统计应该是一门概念性的科学,而非纯数学.②一定要将统计方法与心理学研究的情景结合起来学习.③弄懂一个概念再开始学习下一个,心理统计中的概念应用性较差却是之后做题的基础.④做题按照推荐格式能避免出错几率.3统计检验总表数据类型单样本问题独立样本比较相关样本比较多组样本的比较相关问题独立样本重复测量等距型总体正态分布单样本t/z检验独立样本t/z检验相关样本t检验独立样本方差分析重复测量方差分析Pearson积差相关分布形态未知大样本下的相应的t/z检验大样本下的相应的t/z检验大样本下的相应的t检验转化为顺序型转化为顺序型顺序型符号检验法曼-惠特尼维尔克松克-瓦氏单向弗里德曼双向等级SpearmanU检验T检验方差分析方差分析等级相关命名型χ2匹配度检验χ2独立性检验符号检验法χ2独立性检验χ2独立性检验一、描述统计描述统计是指用来整理、概括、简化数据的统计方法,侧重于描述一组数据的全貌,表达一件事物的性质.一统计图表统计表和统计图简单明确、生动直观地表达数量关系,具有一目了然、整洁美观、容易理解等特点.它们是对数据进行初步整理,以简化的形式加以表现的两种最简单的方式.在制定统计图表之前,一般首先要对数据进行以下两种初步整理：①数据排序：按照某种标准,对收集到的杂乱无章的数据按照一定顺序标准进行排列②统计分组：根据被研究对象的特征,将所得到数据划分到各个组别中去1．统计图统计图：用点、线、面的位置、升降或大小来表达统计资料数量关系的一种陈列形式组成：坐标轴、图号、图题、图目、图尺、图形、图例、图注分类：条形图、圆图、线性图、直方图、散点图、茎叶图2．统计表统计表：将要统计分析的事物或指标以表格的形式列出来,以代替烦琐文字描述的一种表现形式组成：隔开线、表号、名称、标目、数字、表注分类：简单表、分组表、复合表二集中量数集中量数又叫集中趋势,是体现一组数据一般水平的统计量.它能反映频数分布中大量数据向某一点集中的情况.1．算数平均数1定义算数平均数：即所有观察值的总和与总频数之商,简称为平均数或均数平均数一般与标准差、方差相结合使用.2特点①在一组数据中每个变量与平均数之差的总和等于零②在一组数据中,每一个数都加上一个常数C,所得的平均数为原来的平均数加常数C③在一组数据中,每一个数都乘以一个常数C,所得的平均数为原来的平均数乘以常数C3意义算数平均数是应用最普遍的一种集中量数,它在大多情况下是真值最好的估计值.4优缺点优点：反应灵敏、计算严密、计算简单、简明易解、适合于进一步用代数方法盐酸、较少受抽样变动的影响缺点：易受极端数据的影响、不能在出现模糊数据时计算2．中数1定义中数：按顺序排列在一起的一组数据中居于中间位置的数,在这组数据中,有一半数据比它大,一般数据比它小,等价于百分位数是50的那个数.2算法①数列总个数为奇数时,第 n+1/2 个数就是中数②数列总个数为偶数时,可取位于中间的两个数的平均数作为中数③分布中有相等的数时,将重复的数字看成一个连续体,利用中间分数的精确上下限使用插值法3优缺点优点：计算简单、容易理解、不受极端值影响、能在有模糊数据情况下使用、可在顺序型数据时使用缺点：代表性低、不够灵敏、稳定性低、需要排序、不能进一步做代数运算3．众数1定义众数：在次数分布中出现次数最多的那个数的数值众数可能不只一个.在正偏态分布时,平均数最靠近尾端,中数位于其与众数之间. 2优缺点优点：能在数据不同质的情况使用,能避免极端值干扰缺点：不稳定、代表性差、不够灵敏、不能做进一步的代数运算三差异量数差异量数就是对一组数据的变异性,即离中趋势特点进行度量和描述的统计量,也称为离散量数.1．离差与平均差离差：分布中的某点到均值得距离,其符号表示了某分属于均值之间的位置关系而数值表示了它们之间的绝对距离离差之和始终为零.平均差：次数分布中所有原始数据与平均数绝对离差的平均值2．方差与标准差和方：每一个离差值平房求和由于离差正负值互相抵消无法代表离中趋势我们引入和方的概念1总体的方差和标准差方差：每个数据与该组数据平均数之差乘方后的均值,即离均差平房后的均数作为样本统计量用符号s2表示,作为总体参数用符号σ2表示,也叫均方.标准差：方差的平方根作为样本统计量用符号s表示,作为总体参数用符号σ表示.2样本的方差和标准差样本的变异性往往比它来自的总体的变异性要小.为了校正样本数据带来的偏差,在计算样本方差时,我们用自由度来矫正样本误差,从而有利于对总体参数更好的无偏差估计：3性质①每一个观测值都加一个相同的常数C之后,计算得到的标准差等于原来的标准差②每一个观测值都乘以一个相同的常数C,所得到的标准差等于原标准差乘以这个常数4意义方差与标准差是表示一组数据离散程度的最好指标,它们是统计描述与统计推断分析中最常用的差异量数,它们的优点有：反应灵敏、计算严谨、计算容易、适合代数运算、受抽样变动影响小、意义简单明了3．变异系数当遇到下列情况时,不能用绝对差异量来比较不同样本的离散程度,而应当使用相对差异量数,最常用的就是差异系数.①两个或两个以上样本所使用的观测工具不同,所测的特质相同②两个或两个以上样本使用的是同种观测工具,所测的特质相同,但样本间水平差异较大差异系数：一种最常用的相对差异量,为标准差对平均数的百分比四相对量数1．百分位数百分位数：在整个分布中,在某一值之下或等于该值的分数的百分比,所对应的分数百分位数和百分等级是同一操作定义的两端.当我们求累计次数占总体的百分比是,所对应的分数和百分比的值分别为百分位数和百分等级.2．百分等级百分等级：常模团体中低于该分数的人所占总体的百分比百分等级一定要对应分数区间的精确上限.百分等级和百分位数都可以由已知数据用差值法求解.3．标准分数1定义标准分数：以标准差为单位表示一个原始分数在团体中所处位置的相对位置量数,也叫Z 分数离平均数有多远,即表示原始分数在平均数以上或以下几个标准差的位置.2性质①Z分数无实际单位,是以平均数为参照点,以标准差为单位的一个相对量②一组原始分数转换得到的Z分数可正可负,所有原始分数的Z分数之和为零③原始数据的Z分数的标准差为1④若原始分数呈正态分布,则转换得到的所有Z分数均值为0,标准差为1的标准正态分布3优点①可比性——不同性质的成绩,一经转换为标准分数,就可在同一背景下比较②可加性——不同性质的原始数据具有相同的参照点,因此可相加③明确性——知道了标准分数,利用分布寒暑表就能知道其百分等级④稳定性——转换成标准分数之后,规定了标准差为1,保证了不同性质分数在总分数中权重一样4应用①比较几个分属性质不同的观测值在各自数据分布中相对位置的高低②计算不同质的观测值得总合或平均值,以表示在团体中的相对位置③若标准分数中有小数、负数等不易被人接受的问题,可通过 Z'=aZ+b 的线性公式将其转化成新的分数如韦氏成人智力量表五相关量数由于实验法适用范围的限制,有的时候我们只能对变量间进行相关研究,也就是看两者是否有互相跟随的变化关系.相关研究所得到的是一种描述统计,我们仅仅能用其描述两个变量互相跟随的程度大小,至于他们之间是否有因果关系或者是共变关系则不可妄下定论.相关系数：两列变量间相关程度的数字表现形式作为样本的统计量用r表示,作为总体参数一般用ρ表示.正相关：两列变量变动方向相同负相关：两列变量中有一列变量变动时,另一列变量呈现出与前一列变量方向相反的变动零相关：两列变量之间没有关系,各自按照自己的规律或无规律变化1．积差相关也就是Pearson相关.1前提①数据要成对出现,即若干个体中每个个体都有两种不同的观测值,并且每队数据与其它对子相互独立②两列变量各自总体的分布都是正态的,至少接近正态③两个相关的变量是连续变量,也即两列数据都是测量数据④两列变量之间的关系应是直线性的2公式r也就等于X和Y共同变化的程度除以X和Y各自变化的程度.2．等级相关也就是Spearman相关1适用范围①当研究考察的变量为顺序型数据时,若原始数据为等比货等距,则先转化为顺序型数据②当研究考察的变量为非线性数据时2公式将原始数据转化为顺序型数据,仍然用Pearson相关公式计算即可.3．肯德尔等级相关1肯德尔W系数也叫肯德尔和谐系数,原始数据资料的获得一般采用等级评定法,即让K个被试对N件实物进行等级评定.其原理是评价者评价的一致性除以最大变异可能性.代表评价对象获得的K个等级之和RiN代表等级评定的对象的树木K代表等级评定者的数目2肯德尔U系数其与肯德尔W系数所处理的问题相同,但评价者采用对偶比较法,即将N件事物两两配对分别进行比较为对偶比较记录表中i>j格中的择优分数rij4．点二列相关与二列相关1点二列相关适用于一列数据为等距正态变量,另一列为离散型二分变量.X是与二分称名变量的一个值对应的连续变量的平均数pX是与二分称名变量的另一个值对应的连续变量的平均数qp与q是二分称名变量两个值各自所占的比率s是连续变量的标准差t2二列相关适用于两列变量都是正态等距变量,但其中一列变量被人为地分成两类.y为标准正态曲线中p值对应的高度,查正态分布表能得到5．Ф相关适用于两个变量都是只有两个点值或只表示某些质的属性.其中a、b、c、d分别为四格表中左上、右上、左下、右下的数据二、推断统计推论统计就是指运用一系列的数学方法,将从样本数据中获得的结果推广到样本所在的总体.进行推论统计的关键在于所抽取的样本要能够尽量接近所要研究的总体.一推断统计的数学基础1．概率概率：表明随即时间出现可能性大小的客观指标概率的定义包含以下两种,当观测次数够多时他们是相等的.后验概率：对随机事件进行n次观察,某一事件A出现的次数m与观测次数n的比值在n趋近无穷时所稳定在的常数p先验概率：在满足试验可能结果数有限且每一种结果出现的可能性相等的条件下,随机事件包含的结果数除以结果总数2．正态分布当样本量足够大时,我们会发现生活中许多变量的分布都近似于正态曲线,因此有“上帝偏爱正态分布”一说.1特点①正态曲线的形状就像一口挂钟,呈对称分布,其均值、中数、众数实际上对应于同一个数值②大部分的原始分数都集中分布在均值附近,极端值相对而言比较少③曲线两端向靠近横轴处不断延伸,但始终不会与横轴向交④正态分布曲线转化为z分数后人以z分数与零点对应曲线下面积固定2用法①依据Z分数求概率,即已知标准分数求面积②从概率求Z分数,即从面积求标准分数值③已知概率或Z值,求概率密度,即正态曲线的高3．二项分布二项分布：对于一个事件有两种可能A和B,但我们对这一事件观察n次,事件A发生的总次数的概率分布就是二项分布μ=二项分布的均值为pnσ=方差公式为2npq标准差的公式为σ=4．抽样原理与抽样方法1抽样原理抽样的基本原则是随机性原则,所谓随机性原则,是指在进行抽样时,总体中每一个个体是否被抽选的概率完全均等.由于随机抽样使每个个体有同等机会被抽取,因而有相当大的可能使样本保持和总体有相同的结构,或者说,具有最大的可能使总体的某些特征在样本中得以发现,从而保证由样本推论总体.2抽样方法①简单随机取样法②系统随机取样法③分层随机取样法④多段随机取样法5．抽样分布样本分布：样本统计量的分布,是统计推论的重要依据1正态分布及渐近正态分布样本统计量为正态分布或者接近正态分布的情况都可根据正态分布的概率进行统计推论.总体分为正态或接近正态,方差已知,样本平均数和方差的分布为正态分布①样本平均数分布的平均数和方差与母体的平均数和方差有如下关系：②样本的方差及标准差的分布也渐趋于正态分布,其分布的平均数与标准差和总体有如下关系：2t 分布t 分布是一种与方差无关而与自由度有关的分布,很类似正态分布,我们可以将正态分布看作t 分布当自由度为正无穷时的特例.总体分布为正态,方差未知时,样本平均数的分布为t 分布：X σ= 其中1n s -= 3χ2分布χ2分布的构造是从一个服从正态分布的总体中每次抽去n 个随机变量,计算其平方和之后标准化的一个分布.分布曲线下的面积都是1,但伴随着n 取值的不同,自由度改变,曲线分布形状不同,而当自由度趋近于正无穷时χ2分布即为正态分布,因此其于t 分布一样都是一族分布,而正态分布都是其中的特例.4F 分布如果有两个正态分布的总体,我们从其中各自取出两个样本,各自计算出χ2,则： 更多情况下,我们所计算的F 两样本取自相同总体,此时可将上式化简为：二参数估计当在研究中从样本获得一组数据后,如何通过这组信息,对总体特征进行估计,也就是如何从局部结果推论总体的情况,称为总体参数估计.总体参数估计问题可以分为点估计与区间估计.1．点估计、区间估计与标准误良好估计量的标准①无偏性——用多个样本的统计量估计总体参数的估计值,其偏差的平均数为零②有效性——当总体参数的无偏估计不止一个统计量时,无偏估计变异小者有效性高,变异大者有效性低,即方差越小越好③一致性——当样本容量无限增大时,估计值应能够越来越接近它所估计的总体参数④充分性——样本的统计量是否充分地反映了全部n个数据所反映总体的信息点估计：用样本统计量来估计总体参数,因为样本统计量为数轴上某一点值,估计结果也以一个点的数值表示区间估计：根据估计量以一定可靠程度推断总体参数所在的区间范围,这个区间就叫做置信区间,相应的概率成为置信度,这两个量是共通变化的,置信区间越大,置信度越高；区间估计是用数轴上的一段距离表示未知参数可能落入的范围及落入该范围的概率.标准误：样本平均数分布的标准差总体方差未知时用估算的总体方差计算标准误.2．总体平均数的估计当总体方差未知时,则使用t分布对应置信度3．标准差与方差的区间估计1标准差的区间估计2方差的区间估计三假设检验可以说,每一个实验的存在,仅仅是为了给事实一个反驳虚无假设的机会. ——1．假设检验的原理假设检验：统计学中的一种推论过程,通过样本统计量得出的差异作为一般性结论,判断总体参数之间是否存在差异假设检验的实质是对可置信性的评价,是对一个不确定问题的决策过程,其结果在一定概率上正确的,而不是全部.1两类假设对于任何一种研究而言,其结果无外乎有两种可能,即是否符合我们预期.一般来说证伪一件事情比证实一件事容易,在行为科学的研究中,由于我们无法了解总体中除样本以外的个体情况,因此尝试拒绝虚无假设的方法优于证明备择假设.备则假设：因变量的变化、差异却是是由于自变量的作用往往是我们对研究结果的预期,用H1表示.虚无假设：实际上什么也没有发生,我们所预计的改变、差异、处理效果都不存在观察到的差异只是随机误差在起作用,用H0表示.2小概率原理小概率原理：小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的至于什么就算小概率事件,那就是我们在计算前明确的决策标准,也就是显着性水平α.在检验过程中,我们假设虚无假设是真实的,同时计算出观测到的差异完全是由于随机误差所致的概率.之后将其与我们实现界定好的显着性水平比较,从而考虑是否依据小概率原理来拒绝虚无假设.3两类错误本部分内容请参照实心信号检测论对照来看. ——MJ注Ⅰ型错误：当虚无假设正确时,我们拒绝了它所犯的错误,也叫α错误研究者得出了处理有效果的结论,而实际上并没有效果,即所谓“无中生有”Ⅱ型错误：当虚无假设是错误的时候,我们没有拒绝所犯的错误,也叫β错误假设检验未能侦查到实际存在的处理效应,即所谓“失之交臂”两类检验的关系①α+β不一定等于1②在其他条件不变的情况下,α与β不可能同时减小或增大4检验的方向性单侧检验：强调某一方向的检验,显着性的百分等级为α双侧检验：只强调差异不强调方向性的检验,显着性百分等级为α/2对于同样的显着性标准,在某一方向上,单侧检验的临界区域要大于双侧检验,因此如果差异发生在该方向,单侧检验犯β错误的概率较小,我们也说它的检验效力更高.5假设检验的步骤①根据问题要求,提出虚无假设和备择假设②选择适当的检验统计量③确定检验的方向性并规定显着性水平④计算检验统计量的值⑤将统计量的值与临界值对比做出决策2．样本与总体平均数差异的检验1总体正态分布且方差已知obs X X z μσ-=其中X σ=0μ和0σ分别为总体的平均数和方差2总体正态分布而方差未知0obs X X t s μ-=其中X s =S =S 为用样本和方估算出的总体方差3．两样本平均数差异的检验12obs obs D X X X Z t σ-==这是两样本平均数检验的通用公式,所不同的仅在于标准误的计算1总体方差已知①独立样本②相关样本D X σ=r 为两组变量之间的相关系数2总体方差未知①独立样本方差差异不显着时②相关样本a.相关系数未知：D X σ=其中d 为每一对对应数据之差b.相关系数已知：D X σ=4．方差齐性检验1样本方差与总体方差当从正态分布的总体中随机抽取容量为n 的样本时,其样本方差与总体方差比值服从χ2分布：2220ns χσ=由自由度1df n =-查χ2表,依据显着性水平判断2两个样本方差之间①独立样本22s F s =大小其中当两样本自由度相差不大时可用n s 代替n-1s查表时11221,1df n df n =-=-②相关样本22t =其中2df n =-5．相关系数的显着性检验①积差相关a.当ρ=0时：t =其中2df n =-b.当ρ≠0时：先通过查表将r 和ρ转化为费舍Z r 和Z ρ然后进行Z 检验②等级相关和肯德尔W 系数在总体相关系数为零时：查各自的相关系数表,判定样本相关显着四方差分析1．方差分析的原理与基本过程1方差分析的概念方差分析的目的是推断多组资料的总体均数是否相同,也即检验多组数据之间的均数差异是否有统计意义.当我们用多个t 检验来完成这一过程时,相当于从t 分布中随机抽取多个t 值,这样落在临界范围之外的可能大大增加,从而增加了Ⅰ型错误的概率.我们可以把方差分析看作t 检验的增强版.2方差的可分解性方差分析依据的基本原理就是方差的可加性原则.作为一种统计方法,方差分析把实验数据的总变异分解为若干个不同来源的分量.数据的变异由两部分组成：组内变异：由于实验中一些希望加以控制的非实验因素和一些未被有效控制的未知因素造成的变异,如个体差异、随机误差组内变异是具体某一个处理水平之内的,因此在对总体变异进行估计的时候不涉及研究的处理效应.组间差异：不仅包括组内变异的误差因素,还包括了是不同组所接受的实验处理不同造成的影响如果研究数据的总变异是由处理效应造成的,那么组间变异在总变异中应该占较大比例.B MS 表示组间方差,B B B SS MS df =,1B df k =-,k 表示实验条件的个数 W MS 表示组内方差,W W WSS MS df =,()1W df k n =-,n 表示每种实验条件中的被试个数 3方差分析的基本假定①样本必须来自正态分布的总体②每次观察得到的几组数据必须彼此独立③各实验处理内的方差应彼此无显着差异为了满足这一假定,我们可采用最大F 比率法2max max2min s F s =,求出各样本中方差最大值与最小值的比,通过查表判断.4方差分析的基本步骤Ⅰ 求平方和①总平方和是所有观测值与总平均数的离差的平方总和 ()22T G SS X N =-∑其中G 表示所有数据的总合,N 表示总共的数据个数。
统计 名词解释
心理统计学名词解释随机变量：取值之前不能预料什么值的变量，就称随机变量。
总体：指具有某种特征的一类事物的全体样本：从总体中抽取的一部分个体，成为总体的一个样本。
个体：构成总体的每个基本单元称为个体。
次数：是指某一事件在某一类别中出现的数目，又称频数，用f 表示。
频率：又称相对次数，即某一事件发生的次数被总的事件数目除。
统计量：总体的那些特性称为统计量，统计量是从一个样本中计算出来的一些量数。
参数：总体的那些特性称为参数，是描述一个总体情况的统计指标。
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。
什么是相关：两类现象在发展变化的方向与大小方面存在一定的联系，但不是因果不变和共变的关系。
什么是概率：在对随机事件进行n次预测时，其中某一事件A 出现的次数m与观测次数n的比值。
当n→正无穷时，它将稳定在一个常数P上，这一常数叫做频数。
非参数估计：对非参数模型下的估计称作非参数估计。
点估计：用样本统计量来估计总体参数，因为样本统计量为数轴上的某一点值，估计的结果也以一个点的数值表示，所以叫做点估计。
区间估计：根据估计量从一定可靠程度推断总体参数所在的区间范围。
置信区间：是指在某一置信度时，总体参数所在的区域距离或区域长度。
什么叫假设检验：通过样本统计量得出的差异做出一般性的结论，判断总体参数之间是否存在差异。
一型错误：拒绝H。
时所犯的错误叫做一型错误。
二型错误：接受H。
时所犯的错误叫做二型错误。
什么叫做方差分析：一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。
配合度检验：检验单一变量的实际观察次数分布与某理论次数是否有差别。
独立性检验：用于两个或两个以上因素多项分类的计数资料分析。
非参数检验：在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。
回归分析：回归分析是探讨变量间数量关系的一种常用统计方法。
显著性水平：是指估计总体参数落在某一区间时，可能犯错误的概率，用符号表示。
点估计和区间估计的例子
点估计和区间估计的例子以点估计和区间估计为主题，以下是十个例子：1. 假设一家餐馆想要估计每天晚上的客流量，他们可以通过随机抽样，选择几个晚上记录客人的数量，并以此为基础估计整个晚上的客流量。
这个估计就是点估计。
2. 一家电子公司想要估计他们新产品的销售额，他们可以通过随机调查一部分消费者，询问他们是否有兴趣购买该产品以及他们预计的购买数量。
通过统计这些调查结果，他们可以得出一个销售额的点估计。
3. 一家医院想要估计某种疾病的发病率，他们可以通过抽取一部分患者的病历，统计患有该疾病的人数，并以此为基础估计整个人群的发病率。
这个估计也是一个点估计。
4. 一家市场调研公司想要估计某个市场上某种产品的平均价格，他们可以通过抽取一部分商家的价格信息，并计算这些价格的平均值作为估计值。
这个估计就是一个点估计。
5. 一家投资公司想要估计某个股票的未来收益率，他们可以通过研究该股票的历史数据，计算出平均收益率作为估计值。
这个估计也是一个点估计。
6. 假设一家制造公司想要估计他们生产的某个产品的平均寿命，他们可以随机抽取一些产品，进行寿命测试，并以测试结果的平均值作为估计值。
这个估计就是一个点估计。
7. 一家保险公司想要估计某个年龄段人群的平均医疗费用，他们可以通过抽取一部分被保险人的医疗费用信息，并计算这些费用的平均值作为估计值。
这个估计也是一个点估计。
8. 假设一家零售商想要估计某个商品的月销售量，他们可以通过随机抽取几个销售点，记录每个销售点的销售量，并以此为基础估计整个销售网络的销售量。
这个估计就是一个点估计。
9. 一家航空公司想要估计某个航班的平均延误时间，他们可以通过抽取一部分乘客的行程信息，记录他们的起飞和到达时间，并计算这些时间差的平均值作为估计值。
这个估计也是一个点估计。
10. 假设一家汽车制造公司想要估计某个车型的平均燃油效率，他们可以随机抽取一些车辆，测试它们的燃油消耗量，并以测试结果的平均值作为估计值。
参数的区间估计和点估计的算法
参数的区间估计和点估计的算法
参数的区间估计和点估计是统计学中常用的两种方法。
点估计是指通过样本数据估计总体参数的值，通常采用样本均值、样本方差等统计量来计算。
而区间估计则是指通过样本数据确定一个区间，以估计总体参数的值。
区间估计的结果通常表现为一个置信区间，该区间内包含了总体参数的真实值的可能范围。
在给定置信水平的情况下，置信区间的宽度与样本容量以及样本方差等因素有关。
对于区间估计，常见的算法有置信区间法和最大似然估计法。
置信区间法基于样本的统计量构造置信区间。
一般情况下，可以采用t 分布或者正态分布来计算置信区间。
最大似然估计法则是寻找使得样本数据出现概率最大的参数值。
在实际应用中，需要根据具体的问题和数据类型选择合适的估计方法。
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张厚粲心理统计所有名词解释
标准正态分布：P162标准正态分布又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）F分布：P189基于正态分布建立起来的，:设X、Y为两个独立的随机变量，X服从自由度为m的卡方分布，Y服从自由度为n的卡方分布，这2 个独立的卡方分布被各自的自由度除以后的比率这一统计量的分布即F=（x/m）/(y/n)服从自由度为（m,n)的F-分布，上式F 服从第一自由度为m，第二自由度为n的F分布。
品质相关：用于表示R*C（行*列）表的两个变量之间的关联程度。
包括：四分相关、fai 相关、列联表相关。
相对位置量数：是通过描述一个数据在其总体中所处位置的情况来反映其差异程度。
集中量数：主要用来描述一组数据的集中趋势。
四分位数：把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的得分就是四分位数。
百分位数：将一组数据从大到小排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。
可表示为：一组n个观测值按数值大小排列如，处于p%位置的值称第p百分位数。
标准分数：又称基分数或Z分数，是以标准差为单位表示一个原始分数在团体中所处位置的相对位置量数。
Z=（X-μ）/σ 其中X-μ为离均差,σ表示标准差假设检验：假设检验有Z检验、T检验、配对检验、比例检验、秩和检验、卡方检验等假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。
两类错误：当检验结果为拒绝无效假设时，应注意有发生I类错误的可能性，即错误地拒绝了本身成立的H0，发生这种错误的可能性预先是知道的，即检验水准那么大；当检验结果为不拒绝无效假设时，应注意有发生II类错误的可能性，即仍有可能错误地接受了本身就不成立的H0，发生这种错误的可能性预先是不知道的，但与样本含量和I类错误的大小有关系。
统计量：样本的特征值。
虚无假设：(想要拒绝之假设)按事实推论相反方向所陈述的假设,其叙述变项间没有差异,没有影响,没有关系,但若经统计考验方法证实推翻虚无假设,则可获得与事实相符的结论。
心理统计名词解释点估计和区间估计
心理统计名词解释：1. 点估计点估计是一种通过样本数据估计总体参数的方法。
在心理统计学中，研究者通常只能获得一部分总体数据，因此需要利用样本数据来估计总体的特征。
点估计就是利用样本数据计算出一个数值作为总体参数的估计值，常见的点估计方法包括最大似然估计和矩估计。
2. 区间估计区间估计是一种用来估计总体参数范围的方法。
与点估计不同，区间估计不仅给出了参数的点估计值，还给出了参数估计的置信区间。
置信区间是总体参数的估计范围，通常表示为一个区间，例如(μ-δ, μ+δ)，其中μ为参数的点估计值，δ为置信区间的半径。
心理统计中的点估计和区间估计在研究中具有重要意义。
通过点估计和区间估计，研究者可以对总体的特征进行估计，并对估计结果的可靠性进行评估。
这两种估计方法在量化研究中被广泛应用，对于从样本数据推断总体特征具有重要的参考价值。
点估计和区间估计的应用：3. 点估计的应用在心理统计学中，点估计通常用来估计总体的各种参数，如均值、方差、比例等。
研究者利用样本数据计算出点估计值，并将其作为总体参数的估计值。
在一项实验中，研究者可以利用样本数据计算出实验组和对照组的平均得分，以此作为两组总体均值的估计值。
4. 区间估计的应用区间估计在心理统计学中具有重要意义，它不仅给出了总体参数的估计值，还给出了估计的可靠范围。
研究者通常会根据置信水平选择相应的置信区间，常见的置信水平包括95、99等。
在研究中，研究者可以利用区间估计来估计总体均值的置信区间，从而评估估计结果的可靠性。
点估计和区间估计的特点：5. 点估计的特点点估计给出了总体参数的一个具体数值估计，具有直观性和简单性。
研究者可以通过点估计方便地获得总体参数的估计值，并基于这一估计值进行推断和决策。
然而，点估计也存在一定局限性，它无法提供参数估计的置信范围，使得估计结果的可靠性无法直观评估。
6. 区间估计的特点区间估计不仅给出了总体参数的估计值，还给出了参数估计的可靠范围。
《点估计与区间估计》课件
目录 CONTENTS
• 点估计概述 • 点估计方法 • 区间估计概述 • 区间估计方法 • 点估计与区间估计的比较
01
点估计概述
点估计的定义
点估计
用样本统计量来估计未知的参数，如均值、方差等。
样本统计量
样本均值、样本中位数等。
参数
总体均值、总体方差等。
点估计的分类
有效性
在所有无偏估计中，有效估计应具有最小 的方差。
充分性
如果一个统计量是参数的函数，并且与该 参数的所有其他函数不相关，则称该统计 量为参数的充分统计量。
一致性
当样本容量趋于无穷大时，点估计量的分 布应趋于正态分布。
02
点估计方法
矩估计法
基于样本矩来估计未知参数的方法
矩估计法是一种常用的点估计方法，它通过使用样本矩来估计总体矩，进而求解未知参数。这种方法基于大数定律和中心极 限定理，具有简单、直观和易于计算的特点。
03
区间估计概述
区间估计的定义
区间估计的定义
区间估计是一种统计推断方法，它利用样本 统计量来估计未知参数的可能取值范围。具 体来说，它是以一定的可信度（或置信水平 ）来估计未知参数的取值范围。
区间估计的原理
区间估计基于大数定律和中心极限定理，通 过样本统计量来推断总体参数的可能取值范 围。它利用样本数据的分布特性，结合样本 数量ຫໍສະໝຸດ 置信水平，来计算未知参数的置信区 间。
置信区间法
适用场景
适用于样本量较大、分布较稳定的情况。
注意事项
需要合理选择置信水平和样本量，以确保估计的准确性和可靠性。
预测区间法
总结词
基于回归分析，通过建立自变量与因变量的关系来预 测因变量的取值范围。
参数的区间估计和点估计
参数的区间估计和点估计在统计学中，参数是描述总体的量，如总体均值、总体方差等。
当我们研究总体时，除了掌握总体参数的点估计外，我们还需要对总体参数进行区间估计。
本文就对参数的区间估计和点估计进行详细的介绍。
一、参数点估计参数点估计是指用样本数据推断出总体参数的一个近似值。
比如，从总体中抽取一些样本，计算出它们的平均值，把这个平均值作为总体均值的近似值。
常用的参数点估计方法有：1.极大似然估计极大似然估计法是指假设参数值已知，用样本数据来确定这个参数估计值，即找到一个参数估计值，使得这个参数值下，样本的似然函数取得最大值。
例如，抛硬币实验中，随机变量X表示正面出现的次数。
当硬币的正面概率p未知时，用样本求出p的极大似然估计，即：P（X=k|p） = Cnkp^k(1-p)^(n-k)为了找到样本数据下的极大似然估计值，将似然函数求导，令导数等于0，求得估计值。
在实际中，极大似然估计可以被广泛应用于估计均值、方差、参数等。
2.矩估计矩估计是利用样本的矩来推断总体参数的方法。
常见的矩估计方法有：（1）样本均值估计总体均值。
用矩估计法时，对于同一参数，不同样本可能得到不同的结果，但随着样本数的增加，结果会更加接近。
1.基于正态分布的参数区间估计如果总体服从正态分布，且总体方差未知，我们通常采用t分布来进行参数区间估计。
我们假设一个区间，称之为置信区间，该区间可以以某个概率（置信度）包含总体参数，置信度通常取0.9或0.95或0.99等常用值。
置信区间估计是指在某个置信度下，估计出总体参数的一个区间，称这个区间为置信区间。
置信区间可以通过以下步骤计算。
（1）计算样本平均数和标准差，以此估计总体均值和总体标准差，分别记为X和S。
（2）确定置信度和自由度n-1，从t分布表中查找t分布值tα/2。
（3）计算置信区间：X - ts/√n ≤ $\mu$ ≤ X + ts/√n，其中t为样本t统计量，s为标准差，n为样本量，α/2为置信水平。
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独立组总体均值差异的估计实例
某生产玩具的厂家注意到不同性别的个体可能在购买 玩具的花销上存在差异。 研究者随机调查了 62 名某年龄段的个体在一段时间内 在购买玩具上的消费情况，其中男女数目各半，男性 平均开销为 1200元，标准差为 200元，女性平均开销为 1600元，标准差为150元。 如果假设这个年龄段的男性和女性在一段时间内购买 玩具的开销均服从正态分布，且方差相等，现在问这 个年龄段的女性比男性在购买玩具上的支出多多少？
总体
样本
（随机子集）
心理统计和SPSS
5
总体和样本的关系
未知参数
均值 标准差 百分数
X S
P
已知统计量
心理统计和SPSS
6
抽样误差
抽样误差 (sampling error): 测量样本和总体特征 近似程度的量数，基本上就是样本统计量和总 体参数之间的差异。 我们如何得到抽样误差？
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总体均值的估计（正态分布）
总体正态分布，或非正态分布，但样本容量大 于30时，总体方差已知时，适用于正态分布进 行区间估计 SE 此时样本统计量为X ，标准误为 ，则总 n 体平均数在置信水平1－ 的置信区间为：
X Z 2 SE X Z 2 SE
标准误
S X的标准误＝S X n n
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想想看！
假设你正在研究平均一个驾车的中国人一年要 得到多少交通罚单，报告研究结果的方法有两 种：10或者“8－12之间”，你更喜欢用哪一个 值来代表一个驾车的中国人一年领到的交通罚 单数？为什么？
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点估计(point estimation)
D D t SD
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影响置信区间的因素
样本容量
大样本包含的信息量大，而信息量大的置信区间短 大样本的统计量值距离真值更近
置信水平
置信水平低，则置信区间短
样本方差
相同置信度时，样本方差越大（样本数据越分散），置 信区间越大
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心理统计和SPSS
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独立组总体均值差异的估计 （t分布）
好的点估计量 X 1 X 2 两独立样本，总体均为正态分布，且方差相等，样本 均值的差符合t分布
S df S 2 df2 2 1 1 总体方差的估计 S p df1 df2 S
2 X1 X 2 2 2
均值差异的标准误
令枢轴量落在大概率事件范围内，反解出未知参数的 范围，此范围即为待估计总体参数的取值范围，即置 信区间。
总体均值估计实例
一位研究者希望研究体育锻炼对心理健康的影响， 他随机抽取了100名被试，并让他们参加为期半 年的体育锻炼。在随后实施的心理健康测试表明， 该样本的心理健康均值为85分，同类所有人口的 心理健康常模分数为80±10分。 请问参加体育锻炼半年后，总体的心理健康水平 的均值是多少？
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总体均值估计（t分布）
总体正态分布，或非正态分布，但样本容量大 于30，总体方差未知时，适用于t分布进行总体 均值的区间估计。 S SE 此时样本统计量为X ，标准误为 ，则总 n 体平均数在置信水平1－ 的置信区间为： X t 2 SE X t 2 SE **注意：自由度df＝n－1
如果人群总体的焦虑属于正态分布，现在的问题是， 同质的人群总体在经过相同的体育锻炼后，焦虑分数 会减少多少分？
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相关组总体均值差异的估计 （t分布）
形成一个新的变量D，每个个体在D变量上的取 值为前后两次测量的差值 变量D符合df＝n－1的t分布，适用于t分布进行 区间估计
1 1 S df S 2 df2 1 1 S ( ) 1 1 ( ) n1 n2 df1 df2 n1 n2
2 pn2 2
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相关组总体均值差异的估计实例
某研究者希望研究体育锻炼对焦虑情绪的改善作用， 他随机选取了 10 名被试，首先采用焦虑量表获得其焦 虑情绪的分数；经过6个月的体育锻炼后，再次进行测 量，两次分数如下。 78 87 95 63 51 95 75 68 48 83 72 62 84 68 50 70 58 63 30 75
通常在问卷有常模时使用。
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总体均值估计实例
某心理学家开发了一套测量自尊的问卷，想 获得某总体自尊的总体均值。他随机选取了 40名个体并对其进行施测，得到的结果为： 该样本自尊水平的均值为43分，样本的方差 为10。 如果所有同类个体在这套问卷中的得分呈正 态分布，其均值是多少？
心理统计和SPSS
3
统计推断（推论统计）
统计推断是一个过程，它能从样本数据得出 与总体参数有关的结论。
参数估计(找出总体的参数是多少) 假设检验(考察总体的参数值是否等于某个感兴趣的值)
心理统计和SPSS
4
样本统计量和总体参数
样本统计量(sample statistics)：从样本数据中计算出来 的数值。通常用26个罗马字母进行表示。 总体参数(population parameter)：从理论上可以从整个 总体中计算出来的数值。通常用希腊字母进行表示。
参数估计
郭璐 Margaret_guo@
本章你将学到什么？
什么是参数估计
点估计 区间估计
点估计的步骤
无偏估计的标准
区间估计的步骤
置信区间的 影响因素
心理统计和SPSS
2
一起来思考！
Gallup就消费者对美国产品质量的看法，对美国、德国、 日本的消费者分别进行了调查，结果表明：有55％的美 国人相信美国产品的质量非常好，而持同样看法的德国 人和日本人的比例分别是 26 ％和 17 ％。其抽样误差为 3%, 怎么来估测美国、德国和日本总人口对美国产品的 看法呢？ 你是否认为美国、德国和日本的消费者在评价美国产品 的质量时所持的观点的确不同呢？
点估计即一个用来估计总体参数的数。 好的点估计的标准
大量样本的样本统计量的均值等于总体参数的真值（无偏估计） 许多重复抽样所得的估计值不应离真值太远 当样本容量趋于无穷的时候，统计量趋于被估计的参数，称该统 计量为一致的 例 58.0 57.8 61.0 59.4 55.8 63.2 59.0 60.6 57.4 58.6
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区间估计的步骤
获得一个样本统计量，该统计量应该为总体参数的一 个好的点估计量 确定该估计量的抽样分布 获得枢轴量也即某理论变量(只与待估计的总体参数有 关，与其他未知的总体参数无关) 确定枢轴量的范围(一次观测通常不是小概率事件)
显著性水平（小概率事件的标准） 置信水平
常用的好的点估计
X
S
心理统计和SPSS 9
区间估计
区间估计指明一个区间以及该区间覆盖总体未知 参数的概率的估计方法。
置信区间(confidence interval)：总体参数的取值范围。 置信度(置信水平)：该区间覆盖未知的总体参数的概率。
注意：置信区间的含义
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