《心理统计学》重要知识点
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《心理统计学》重要知识点
第二章统计图表
简单次数分布表的编制:Excel数据透视表
列联表(交叉表):两个类别变量或等级变量的交叉次数分布,Excel数据透视表
直方图(histogram ):直观描述连续变量分组次数分布情况,可用Excel图表向导的柱形图来绘制散点图(Scatter plot):主要用于直观描述两个连续性变量的关系状况和变化趋向。
条形图(Bar chart):用于直观描述称名数据、类别数据、等级数据的次数分布情况。
简单条形图:用于描述一个样组的类别(或等级)数据变量次数分布。
复式条形图:用于描述和比较两个或多个样组的类别(或等级)数据的次数分布。
圆形图(circle graph )、饼图(pie graph ):用于直观描述类别数据或等级数据的分布情况。
线形图(line graph ):用于直观描述不同时期的发展成就的变化趋势;
第三章集中量数
集中趋势和离中趋势是数据分布的两个基本特征。
集中趋势:就是数据分布中大量数据向某个数据点集中的趋势。
集中量数:描述数据分布集中趋势的统计量数。
离中趋势:是指数据分布中数据分散的程度。
差异量数:描述数据分布离中趋势(离散程度)的统计量数
常用的集中量数有:算术平均数、众数( M O )、中位数(M d)
1.算术平均数(简称平均数,M、X、Y ) :X X
Excel统计函数AVERAGE
i n
算术平均数的重要特性:
(1)一组数据的离均差(离差)总和为0,即(X i x) 0
(2)如果变量X的平均数为X,将变量X按照公式y a bx转换为Y变量后,
那么,变量Y的平均数Y a bX
2. 中位数(median , M d):在一组有序排列的数据中,处于中间位置的数值。中位数上下的数据出现次数各
占50%。
3. 众数(mode, M O):一组数据中出现次数最多的数据。
正偏态分裔W n
W i
6. 调和平均数(harmonic mean , M H ): 一组数值倒数的平均数的倒数。
(1)用于描述同一个体(或一组个体)不同时间段的平均学习速度、平均工作效率。 (2 )用于描述不同能力水平个体的平均学习速度、平均工作效率。
(2)用于计算平均学习进步速度、平均发展速度(平均发展倍数)
第四章差异量数
差异量数:描述一组数据离散程度(离中趋势)的统计量数。差异量数较大,说明数据分布得比 较分散,数据之间的差异较大;差异量数较小,说明数据分布的比较集中,数据间的差异较小。
差异量数还能反映平均数对一组数据的代表性。差异量数越小,平均数的代表性越好;差异量数 越大,平均数的代表性越差。
常用的差异量数是标准差、方差、差异系数
(1)用于比较不同观测工具测量结果(数据单位不同)的离散程度,例如,身高离散程度大,还
是体重离散程度大?
(2)用于比较用同一观测工具测得的、均数差异较大的不同样本数据的离散程度。例如:
儿童和13组岁儿童的体重离散程度,哪个较大? 标准差的重要特性:
如果变量X 的标准差为S X ,将变量X 按照公式y a bx 转换为Y 变量后, 那么,变量
Y 的标准差S Y bS X
(1) 一组数据中少部分偏大 数
据的集中趋势。
(或偏小),数据分布呈偏态时,几何平均数比算术平均数更能反映
7.几何平均数(geometric mean , Mg )是指n 个观察值连乘积的 n 次方根
n
X 1 X 2
X
n
M g
Excel 统计函数GEOMEAN
M H
X 2
丄)/n
X n
X i
Excel 统计函数HARMEAN
,即环比的几何平均数。
M g
n1X 2 X 3 X 4 X n :X1
X 2
X 3
X n 1
(洛、x 2、 、x n 为各个时间段的成果数据)
标准差 S n-1 : s n !
方差s 2
:
(X i X) 方差 s n
2
!: s 2
1
(X i
X)
Excel 统计函数STDEVP (给定样本总体的标准偏差)
Excel 统计函数STDEV (给定样本的标准偏差)
Excel 统计函数VARP (给定样本总体的方差)
Excel 统计函数VAR (给定样本的方差)
差异系数(又称变异系数、离散系数、相对标准差)
CV
7岁组
平均增长率:M g 1
n
标准差s : s
相对位置量数:反映个体(数据)在团体中相对位置的统计量数。 主要有标准分数及其线性转换分数( Z 分数、T 分数)、百分等级(PR )、正态化标准分数等。
X X X
1 •标准分数的计算与应用:
Z i
或:Z 一 ,
S T 10Z 50, CEEB 100Z
500
Z 分数的特点:Z 分数的平均数为 0,即Z 0,标准差为1,即Z 1 T 分数的平均数 T 50,标准差为 T 10
CEEB 分数的平均数 = ____________ ?,标准差= ____________ ? (1) 可用于比较个体各方面水平高低(横向比较,个体内差异评价)
。
(2) 对被试多方面的测量结果进行综合,如对高考各科成绩的综合,各分测验分数的综合。 (3) 可用于对个体或样组某方面水平进行前后比较(纵向比较)
,判断其水平是提高了,退 步
了,还是没有变化。
2 •原始分数X 的百分等级的含义与计算
根据简单次数分布表计算:
PR x
0.5f F b
b
100
N
X.L b ?f F b
根据分组次数分布表计算:
PR x
1
100 N
第五章相关关系
相关关系的描述方法
(1) 相关散点图:适用于直观描述两个连续性数值变量(等距数据、比率数据)之间的关系。 可用Excel
图表向导中的 “XY 散点图”绘制。
(2) 双向次数分布表 (交叉表、列联表):适用于描述两个等级变量 (或称名变量、类别变量 ) 之间
的关系。可用 Excel 数据透视表编制列联表)。 (3) 相关系数(相关关系的特征值)。 相关系数:描述两个变量相关关系的统计量数,在
-1.00~1.00之间取值,绝对值越大,越接近
1,
说明两个变量之间的关系程度越密切;绝对值越小,越接近 0,说明两个变量的关系程度越低。
常用的相关系数:
1 •积差相关:r (Xi X)(y y)
ng
Excel 统计函数CORREL
适用条件: (1)
X 、Y 两个变量都是连续性变量(等距数据或比率数据) 2 •斯皮尔曼等级相关:
是一对(两列)名次变量的积差相关。对数据变量的分布形态没有要 Excel 统计函数CORREL
(2) X 、Y 两个变量总体上为正态分布或接近正态分
布。
(1 )等级积差相关法(名次积差相关
法)
(R X R X )(R Y 心
NS R X
S R ,