心理统计学
与心理统计学相关的书籍
与心理统计学相关的书籍与心理统计学相关的书籍有很多，它们涵盖了从基础概念到具体应用的各个方面。
下面将介绍几本与心理统计学相关的经典著作。
1. 《心理统计学导论》这本书是心理统计学领域的经典著作之一，由美国心理学家Frederick J. Gravetter和Larry B. Wallnau合著。
该书首先介绍了心理统计学的基本概念和方法，包括描述统计和推论统计。
然后，它详细介绍了常见的统计分析方法，如t 检验、方差分析和相关分析等。
此外，书中还包含了许多实例和应用案例，帮助读者理解和应用统计学在心理学研究中的重要性。
2. 《实用心理统计学》这本书由美国心理学家帕特里克·J·克尼和罗伯特·A·布克合著，通过简洁明了的语言和实用的示例，向读者介绍了心理统计学的基本概念和技术。
书中涵盖了描述统计学和推论统计学的基本知识，以及常见的统计分析方法，如相关分析、回归分析和因子分析等。
此外，该书还介绍了如何使用统计软件进行数据分析，帮助读者更好地理解和应用心理统计学知识。
3. 《心理学研究设计与统计分析》这本书由美国心理学家克里斯汀·纽曼合著，重点介绍了心理学研究的设计和统计分析方法。
书中首先讲解了实验设计的基本原则和步骤，包括随机分组设计、协方差设计和重复测量设计等。
然后，它详细介绍了常用的统计分析方法，如方差分析、非参数检验和多元分析等。
此外，书中还提供了一些常见的研究设计案例，帮助读者理解和应用统计学在心理学研究中的作用。
4. 《多元统计分析方法》这本书由美国心理学家理查德·A·约翰逊和迈克尔·R·赖安合著，重点介绍了多元统计分析方法在心理学研究中的应用。
该书首先讲解了多元统计分析的基本概念和原理，包括多元方差分析、聚类分析和因子分析等。
然后，它详细介绍了常见的多元统计方法，如结构方程模型、多元回归分析和判别分析等。
心理统计学知识点完整版资料整理
心理统计学知识点完整版资料整理1.数据的概念：在心理统计学中，数据是指信息的收集和组织形式。
数据可以是数字，也可以是文字或符号。
数据的收集可以通过实验、调查、观察等方式进行。
2.数据的分布：在心理统计学中，数据的分布是指通过统计方法和图表来展示数据的特征和规律。
常用的数据分布包括正态分布、偏态分布、均匀分布等。
3.描述性统计：描述性统计是用来描述和总结数据的方法。
常见的描述性统计包括均值、中位数、众数、标准差、变异系数等。
4.推论统计：推论统计是根据样本数据来对总体进行推断的方法。
推论统计主要包括参数估计和假设检验两个方面。
5.参数估计：参数估计是用样本数据来估计总体参数的值。
常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
6.假设检验：假设检验是用来判断总体参数是否满足一些假设的方法。
其中包括设置原假设和备择假设、选择显著性水平、计算统计量、确定拒绝域等步骤。
7.相关分析：相关分析用来研究两个或多个变量之间的关系。
其中最常用的是皮尔逊相关系数，可以用来衡量变量之间的线性相关程度。
8.回归分析：回归分析用来研究一个或多个自变量和因变量之间的关系。
通过回归分析可以得到回归方程，进而预测因变量的值。
9.方差分析：方差分析是一种用来研究多个样本之间差异的方法。
方差分析可以判断不同组之间的均值是否存在显著差异。
10.非参数统计：非参数统计是一种不依赖于总体参数的方法。
非参数统计主要包括秩次统计和分布自由度较小的统计方法。
11.实验设计：实验设计在心理统计学中扮演着重要的角色。
良好的实验设计可以保证实验的可靠性和有效性，并排除干扰因素。
12.抽样方法：抽样方法是指如何从总体中选取样本的方法。
常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、整群抽样等。
以上是心理统计学的一些主要知识点的简要整理。
了解这些知识点可以帮助我们更好地理解和应用统计方法来分析心理学中的数据。
当然，心理统计学的内容还非常广泛，还有更多的知识点值得深入学习和研究。
心理统计学概述
心理统计学概述心理统计学是统计学方法在心理学以及教育学测量领域的应用统计学分支。
它的目的是测量人的能力、知识、态度、性格特征等，并且发展相应的工具心理统计学是心理学研究的有效工具之一。
心理学发展的历史证明，科学心理学离不开科学实验或调查，而心理实验或调查又必然要面临处理数字资料的问题。
例如：怎样收集资料才能使数字最有意义、最能反映所研究的课题；采用什么方法整理和分析所得数据，才能最大限度地显现这些数据所反映的信息，从而对实验或调查结果作出科学的解释；怎样才能从所得局部结果推论到总体，作出一般规律性的科学结论等等。
要解决这些问题就必须依靠科学的统计方法。
心理统计学与教育统计学、生物统计学、医学统计学等相似，都是数理统计学在某一学科的具体应用。
数理统计学提供了许多处理数字资料的一般方法，心理统计学则针对心理学的特点，研究如何应用这些方法去解决心理实验或调查中的数据问题，两者既有密切联系又不等同。
随着心理学的发展，必然会有更多的数理统计方法被引进心理统计学中来，这样也会促进心理统计学的发展。
心理统计学的起源与背景在心理统计学早期的理论和应用之中，重点集中在测量人的智力。
Francis Galton经常被认为是心理统计学之父。
他设计和应用了一系列的心理测试。
但是，心理统计学的起源经常和心理物理学联系到一起。
心理统计学的先驱Charles Spearman曾经从师于心理物理学家Wilhelm Wundt。
Spearman设计了测量智力的早期方法之一。
著名的心理统计学家L.L.Thurstone曾经发展了后来被称为比较判断法则的测量方法，这个方法被认为和由Ernst Heinrich Weber与Gustav Fechner这两位心理物理学家所发明的测量方法有紧密联系。
他们所发展的统计测量方法现在也在心理统计学界广泛应用。
近几十年，心理统计学被广泛应用于测量人的性格、态度和信仰、教育产出、以及健康相关的领域。
心理统计学考研题库及答案
心理统计学考研题库及答案心理统计学是心理学研究中的一个重要分支，它涉及到数据的收集、处理、分析和解释，以支持心理学理论和实证研究。
以下是一套心理统计学考研题库及答案，供同学们复习和参考。
一、选择题1. 在心理统计学中，描述数据集中趋势的常用指标是：A. 方差B. 标准差C. 平均数D. 中位数答案：C2. 以下哪个不是心理统计学中的假设检验类型？A. 单样本t检验B. 配对样本t检验C. 方差分析D. 相关分析答案：D3. 以下哪个是描述数据分布形态的统计量？A. 均值B. 方差C. 偏度D. 标准差答案：C二、简答题1. 简述正态分布的特点。
答案：正态分布是一种连续概率分布，其特点是：- 呈钟形曲线，对称分布。
- 均值、中位数和众数相等。
- 大部分数据集中在均值附近，数据的分布遵循3σ规则。
2. 解释什么是效应量，并说明其在心理统计学中的重要性。
答案：效应量是衡量实验处理效应大小的一个指标，它反映了自变量对因变量的影响程度。
效应量在心理统计学中非常重要，因为它提供了实验结果的解释力度，帮助研究者判断实验结果的实用性和推广性。
三、计算题1. 给定一组数据：3, 5, 7, 9, 11，计算其平均数和标准差。
答案：- 平均数：(3 + 5 + 7 + 9 + 11) / 5 = 35 / 5 = 7- 标准差：首先计算每个数据与平均数的差的平方，然后求和，除以数据个数，最后取平方根。
\( \sqrt{\frac{(3-7)^2 + (5-7)^2 + (7-7)^2 + (9-7)^2 +(11-7)^2}{5}} = \sqrt{\frac{16 + 4 + 0 + 4 + 16}{5}} =\sqrt{\frac{40}{5}} = 2 \)四、论述题1. 论述在心理统计分析中，样本大小对研究结果的影响。
答案：样本大小对心理统计分析有重要影响。
较大的样本可以提高统计检验的统计功效，减少抽样误差，使得研究结果更加稳定和可靠。
心理统计学数据分析技巧
心理统计学数据分析技巧在当今社会，无论是心理学研究、市场调研，还是教育评估等众多领域，数据的收集和分析都变得至关重要。
而心理统计学作为一门专门研究如何对心理数据进行收集、整理、分析和解释的学科，其数据分析技巧更是我们理解和解读数据背后含义的有力工具。
一、数据收集与准备在进行数据分析之前，首先要确保收集到的数据是准确、完整且具有代表性的。
这就需要我们在设计研究方案和收集数据的过程中，精心规划，避免偏差和误差。
比如，在抽样时要遵循随机原则，以确保样本能够反映总体的特征。
同时，对收集到的数据进行初步的整理和清洗也是必不可少的步骤。
这包括检查数据的缺失值、异常值和错误录入。
对于缺失值，可以根据具体情况选择合适的处理方法，如删除含有缺失值的样本、采用均值或中位数进行填充等。
对于异常值，要仔细判断其是真实的极端情况还是数据错误，如果是后者，就需要进行修正或删除。
二、描述性统计分析描述性统计是对数据的基本特征进行概括和描述，让我们对数据有一个初步的了解。
常用的描述性统计量包括均值、中位数、众数、标准差、方差、最小值和最大值等。
均值反映了数据的平均水平，但容易受到极端值的影响。
中位数则是将数据按大小排序后位于中间位置的数值，对极端值不敏感，更能反映数据的集中趋势。
众数是数据中出现次数最多的数值。
标准差和方差用于衡量数据的离散程度，即数据的分布范围。
标准差越大，说明数据的离散程度越大，反之则越小。
通过绘制直方图、箱线图等图形，能够更直观地展示数据的分布情况，帮助我们快速发现数据的特点和规律。
三、相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的线性关系。
常见的相关系数有皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）、斯皮尔曼等级相关系数（Spearman rank correlation coefficient）等。
皮尔逊相关系数适用于测量两个连续变量之间的线性关系，其取值范围在－1 到 1 之间。
心理统计学常用公式总结
心理统计学常用公式总结心理统计学是心理学中的一个重要分支，它通过应用统计方法和概率理论来研究心理现象，分析和解释心理数据。
在心理统计学中，有许多常用的公式和方程式，用于计算和分析心理测量数据。
下面是一些常用的心理统计学公式总结。
1. 平均数（Mean）平均数是一组数值的总和除以数量的结果。
它是一组数据的集中趋势的一种度量。
平均数计算公式如下：平均数=总和/数量2. 中位数（Median）中位数是一组有序数据的中间值，将数据分为两个等长的部分。
对于一个有奇数个数据的数据集，中位数就是中间的值；对于有偶数个数据的数据集，中位数是中间两个值的平均数。
3. 众数（Mode）众数是一组数据中出现频率最高的值。
一个数据集可以有一个以上的众数，也可以没有众数。
4. 方差（Variance）方差是一组数据离其平均数的距离的平方的平均值。
方差用于衡量数据的离散程度。
方差计算公式如下：方差=Σ(数据-平均数)²/数量5. 标准差（Standard Deviation）标准差是方差的平方根，它是一组数据离其平均数的距离的平均值。
标准差也用于衡量数据的离散程度。
标准差计算公式如下：标准差=√方差6. 相关系数（Correlation Coefficient）相关系数衡量两个变量之间的关系强度和方向。
它是一个介于-1和1之间的值，越接近-1或1表示关系越强，越接近0表示关系越弱。
相关系数计算公式如下：相关系数=协方差/(标准差1*标准差2)7. 正态分布（Normal Distribution）正态分布是在统计学中经常出现的一种分布模式。
它呈钟形曲线，对称分布在平均数周围。
正态分布可以由均值和标准差来完全描述。
8. 标准分数（Standard Scores）标准分数是将原始分数转化为以标准差为单位的分数。
它表示一个分数距离平均数的几个标准差。
标准分数=(原始分数-平均数)/标准差9. 置信区间（Confidence Interval）置信区间是对总体参数的估计范围，常用来估计平均值或比例的范围。
心理统计学
实验因子的合理设置及各因子应取的不同水平，使实验更加
有效。 Βιβλιοθήκη 心理统计学 psychological statistics
研究在心理实验或调查中如何收集、整理、分析数字资
料，以及如何根据这些资料所传递的信息，作出科学推论的
应用统计学分支。心理统计学的内容，按其目的与功能可分
为描述统计、推论统计和实验设计3部分。
描述统计研究如何将实验或调查得到的大量数据简缩成
问题。一般包括总体参数的估计，即通过适当的样本统计量
来估计反映总体特征的总体参数，以及假设检验，即检验从
样本得到的统计量差异，究竟是真实代表总体之间的相应参
数的差异，还是仅仅由取样误差所造成。
实验设计主要研究如何运用统计手法决定样本的选择及
其合理的分组方式，发现对实验数据的变异有影响的因子 ，
一些有代表性的数字，使其能客观地、全面地描述这组数据
的全貌，将其所提供的信息充分显现出来，并为进一步统计
分析和推论提供可能。描述统计所要描述的一组数据的特征
包括：数据的分布特征、数据的集中趋势和离中趋势、两列
变量变化之间的关系或一致性程度等。
推论统计以描述统计为基础，解决由局部到全体的推论
心理统计学
心理统计学一一名词解释[1]1随机现象：在肯定条件下，可能消失也可能不消失，或者可能这样消失也可能那样消失的一类现象。
2统计学：讨论随机现象的数量规律性的应用数学分支。
3大数定理：虽然每次观看结果可能都不同（偶然性），但是大量重复观看的结果可以形成稳定的数量特征（必定性）。
4统计学科学：以统计学方法为主要定量分析手段的科学。
心理学就是一门统计性科学。
5数理统计学：以概率论为基础，阐明统计学的数学原理，推导和证明有关的数学公式的数学分支。
6应用统计学：数理统计学理论在各个学科领域中的应用产生的统计学分支。
7心理统计学：心理学领域的应用统计学分支。
8描述统计学：阐述搜集、提炼和描述资料的方法，是推断统计学的基础。
9推断统计学：运用概率论讨论如何依据样变的信息推断出样原来自的总体的相应信息，包括参数估量和假设检验两种形式。
10随机变量:表示随机现象的各种可能结果的变量。
11个体：所讨论的随机现象的载体，具有某种共同特性，是组成总体的基本单位。
12总体：具有某（些）共同特性的个体的总和。
13样本:从总体中抽取的作为观测对象的一部分个体。
14样本容量：样本包含的个体数no n>=30 的样本称为大样本，n<30的样本称为小样本。
15参数:依据总体中全部个体的观看值计算出来的数量指标，即总体上的数字特征。
16统计量:依据样本中全部个体的观看值计算出来的数量指标，即样本上的数字特征。
[2]1间断变量：其可能取值在数轴上不连续的变量。
2连续变量：其可能取值在数轴上连续地布满某一区间的变量。
3称名量表：各个数字表示的是观看值的不同质别，起到的是名称的作用，数据之间不行以进行任何数学运算。
4挨次量表：各个数字表示的是个体某方面特征所对应的名次或等级；数据之间可以进行比较运算。
5等距量表：表示测量上具有相等单位的观看值，而且有一个相对零点；数据之间可以进行加减运算。
6比率量表：表示测量上具有相等单位的观看值，而且有一个肯定零点；等距量表的数据之间可以进行乘除法运算。
[教育学]心理统计学
![[教育学]心理统计学](https://img.taocdn.com/s3/m/eb00c9df09a1284ac850ad02de80d4d8d15a01be.png)
心理统计学第一节统计方法在心理学研究中的应用一、心理统计的定义和性质♦统计学最初指的是对一个国家情况的描述。
♦现代意义上的统计指的是对与随机现象有关的数据资料进行收集、整理、计算和分析的过程。
♦统计学大致分为理论统计学和应用统计学。
♦理论统计学研究如何从局部的样本观测数据资料来推断总体的特征，并得出合乎规律的科学结论的原理和方法。
♦应用统计学研究如何运用经理论统计学证明的各种原理和方法解决实际问题。
♦心理统计学属于应用统计学。
♦心理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活动规律的一门学科。
♦心理统计学作为一门应用统计学科，与数理统计学既有密切联系，又不完全相同。
♦心理统计偏重于数理统计方法如何在心理和教育科学研究中的应用，着重介绍各种统计方法在不同的心理学研究中应用的条件和具体方法，及其统计计算结果的解释。
二、心理学研究数据的特点♦心理学研究数据与结果多用数字形式呈现。
♦心理学研究数据具有随机性和变异性。
♦心理学研究数据具有规律性。
心理学研究的目标：通过部分数据来推测总体特征。
♦心理统计使我们能以最少的样本含量，达到我们所需要的精确度，对总体的有关参数等作出判断，同时又给出发生错误的可能性。
它保证了科学研究的精确性、可靠性和经济性。
三．学习心理统计的意义♦数学化是自然科学成熟的标志。
心理学也必然会向数学化的方向发展，而心理统计就是用数学方法研究心理活动的重要工具。
♦学习心理专业的课程需要统计学知识。
♦从事心理学相关工作需要统计学知识。
♦进行心理学研究需要统计学知识。
♦科学的思维需要统计学知识。
四、学习心理统计应注意的事项（一）学习心理统计学要注意的几个问题♦必须要克服畏难情绪。
♦注意重点掌握各种统计方法使用的条件。
♦要做一定的练习。
（二）应用心理统计方法时要切记的要点♦克服“统计无用”与“统计万能”的思想，注意科研道德♦正确选用统计方法，防止误用和乱用统计第二节心理统计学的内容一、描述统计描述统计主要研究如何整理心理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。
心理统计学
心理统计学——名词解释【1】1随机现象：在一定条件下，可能出现也可能不出现，或者可能这样出现也可能那样出现的一类现象。
2统计学：研究随机现象的数量规律性的应用数学分支。
3大数定理：虽然每次观察结果可能都不同（偶然性），但是大量重复观察的结果可以形成稳定的数量特征（必然性）。
4统计学科学：以统计学方法为主要定量分析手段的科学。
心理学就是一门统计性科学。
5数理统计学：以概率论为基础，阐明统计学的数学原理，推导和证明有关的数学公式的数学分支。
6应用统计学：数理统计学理论在各个学科领域中的应用产生的统计学分支。
7心理统计学：心理学领域的应用统计学分支。
8描述统计学：阐述搜集、提炼和描述资料的方法，是推断统计学的基础。
9推断统计学：运用概率论研究如何根据样变的信息推断出样本来自的总体的相应信息，包括参数估计和假设检验两种形式。
10随机变量：表示随机现象的各种可能结果的变量。
11个体：所研究的随机现象的载体，具有某种共同特性，是组成总体的基本单位。
12总体：具有某（些）共同特性的个体的总和。
13样本：从总体中抽取的作为观测对象的一部分个体。
14样本容量：样本包含的个体数n。
n>=30的样本称为大样本，n<30的样本称为小样本。
15参数：根据总体中所有个体的观察值计算出来的数量指标，即总体上的数字特征。
16统计量：根据样本中所有个体的观察值计算出来的数量指标，即样本上的数字特征。
【2】1间断变量：其可能取值在数轴上不连续的变量。
2连续变量：其可能取值在数轴上连续地充满某一区间的变量。
3称名量表：各个数字表示的是观察值的不同质别，起到的是名称的作用，数据之间不可以进行任何数学运算。
4顺序量表：各个数字表示的是个体某方面特征所对应的名次或等级;数据之间可以进行比较运算。
5等距量表：表示测量上具有相等单位的观察值，而且有一个相对零点；数据之间可以进行加减运算。
6比率量表：表示测量上具有相等单位的观察值，而且有一个绝对零点；等距量表的数据之间可以进行乘除法运算。
心理统计学概述
心理统计学概述心理统计学是统计学方法在心理学以及教育学测量领域的应用统计学分支。
它的目的是测量人的能力、知识、态度、性格特征等，并且发展相应的工具。
心理统计学是心理学研究的有效工具之一。
心理学发展的历史证明，科学心理学离不开科学实验或调查，而心理实验或调查又必然要面临处理数字资料的问题。
例如：怎样收集资料才能使数字最有意义、最能反映所研究的课题；采用什么方法整理和分析所得数据，才能最大限度地显现这些数据所反映的信息，从而对实验或调查结果作出科学的解释；怎样才能从所得局部结果推论到总体，作出一般规律性的科学结论等等。
要解决这些问题就必须依靠科学的统计方法。
心理统计学与教育统计学、生物统计学、医学统计学等相似，都是数理统计学在某一学科的具体应用。
数理统计学提供了许多处理数字资料的一般方法，心理统计学则针对心理学的特点，研究如何应用这些方法去解决心理实验或调查中的数据问题，两者既有密切联系又不等同。
随着心理学的发展，必然会有更多的数理统计方法被引进心理统计学中来，这样也会促进心理统计学的发展。
心理统计学的起源与背景在心理统计学早期的理论和应用之中，重点集中在测量人的智力。
Francis Galton经常被认为是心理统计学之父。
他设计和应用了一系列的心理测试。
但是，心理统计学的起源经常和心理物理学联系到一起。
心理统计学的先驱Charles Spearman曾经从师于心理物理学家Wilhelm Wundt。
Spearman设计了测量智力的早期方法之一。
著名的心理统计学家L.L.Thurstone曾经发展了后来被称为比较判断法则的测量方法，这个方法被认为和由Ernst Heinrich Weber 与Gustav Fechner这两位心理物理学家所发明的测量方法有紧密联系。
他们所发展的统计测量方法现在也在心理统计学界广泛应用。
近几十年，心理统计学被广泛应用于测量人的性格、态度和信仰、教育产出、以及健康相关的领域。
心理统计学
推断统计的方法有：
(1) 记数资料检验方法。包括：比例检验、卡方检验等； (2) 假设检验的各种方法。包括：大样本的检验方法（z检 验法）；小样本的检验方法（t 检验法）；方差分析； 回 归分析方法等； (3) 总体特征数（总体参数）的估计方法； (4) 各种非参数的统计方法。
理论统计学：
指统计学的数学原理。它主要研究 统计学的一般理论和统计方法的数学理 论。它是统计学的理论基础。
1.5.2总体、样本、个体
总体（Population）：指具有某种特征 的一类事物的全体，又称母体。
个体（Element）：构成总体的每个基 本单元。
样本（Sample）：从总体中抽取的一
部分个体，即总体的一个子集。
1.5.3 次数、频率、百分比、概率
1、次数（Frequency）：也叫频数，落在各类别中 的数据个数。 2、频率：也叫相对次数或比例，一个总体中各个部 分的数量占总体数量的比重。 3、百分比（Percentage）：比例乘以100就是百分 比或百分数。 4、比率（Ratio）：各不同类别的数量的比值。 ５、概率：某一事件发生的可能性大小的量。
区别：
（1）数学研究的是抽象的数量规律，而统计学 是研究具体的、实际现象的数量规律；数学研 究的是没有量纲或单位的抽象的数，而统计学 研究的是有具体实物或计量单位的数据。
（2）二者使用的逻辑方法不同。数学是纯粹的 演绎，而统计学是演绎与归纳相结合。
1.3.2 统计学与其他学科的关系
统计方法可以帮助其他学科探索学科内 在的数量规律性，而对这种数量规律性的解 释并进而研究各学科内在的规律，只能由各 学科的研究来完成。统计方法仅仅是一种有 用的定量分析的工具，它不是万能的，不能 解决我们想要解决的所有问题。
心理统计学
第四章重点知识本章核心概念：1、差异量数分为：绝对差异量数和相对差异量数2、绝对差异量数：标准差：标准差是一组数据中每个数据与其算术平均数之差的平方和，除以总的数据个数，再求算术平方根。
方差：标准差是一组数据中每个数据与其算术平均数之差的平方和，除以总的数据个数四分差：四分差通常用符号Q来表示，指在一个次数分配中，中间50％的次数的全距之半，也就是上四分点与下四分点之差的一半。
3、相对差异量数：差异系数：差异系数，又称变异系数、相对标准差等，使一组数据标准差与平均数的比率。
通常用符号CV表示。
4、另外，本章还讲到相对地位量数：标准分数，百分等级。
标准分数：它是一个数与平均数之差除以标准差所得的商数，它无实际单位。
百分等级：指任意分数在整个分数分布中所处的百分位置。
本章重点难点：差异量数的概念及适用条件；各种差异量数的计算方法；标准分数及百分等级的概念、适用条件及计算方法。
知识要点详情：一、标准差1、概念及计算公式方差的平方根，用s或SD表示，若用σ表示，是指总体的标准差。
方差与标准差是最常用的描述次数分布离散程度的差异量数。
2、标准差的适用条件（1）与算术平均数配合使用，与算术平均数的适用条件相同。
即一组数据的一般水平适合（2）用算术平均数描述时，其离散程度宜用标准差描述；（3）计算其他统计量时，如差异系数，标准分数，相关系数等，需要用到标准差；（4）在推论统计中，尤其是进行方差分析时，常用方差表示数据的离散程度。
3、标准差的计算方法（1）基本公式法（2）原始数据法（3）分组资料标准差的计算方法（4）由各部分的标准差合成总标准差的计算方法4、方差和标准差的意义方差与标准差是表示一组数据离散程度的最好的指标。
其值越大，说明离散程度大，其值小说明数据比较集中，它是统计描述与统计分析中最常应用的差异量数。
它基本具备一个良好的差异量数应具备的条件：①反应灵敏；②有一定的计算公式严密确定；③容易计算；④适合代数运算；⑤受抽样变动的影响小；⑥简单明了。
心理统计学总结
心理统计学总结（皖南医学院适用）（人民卫生出版社第二版姚应水）1、心理统计学:应用统计学的分支，是运用统计学的原理和方法，专门研究如何整理与分析由实验和测试所获得的数据资料，找出客观规律，进行科学推论的一门应用学科，是心理学研究的科学方法和工具学科。
2、同质:是指观察单位或观察指标受共同因素制约的部分。
变异：个体间的差异。
总体：是指根据研究目的所确定的同质观察单位的全体，是同质的所有观察单位某项观察值的集合。
样本：是指从总体中随机抽取部分观察单位其某项观察值的集合。
3、参数：又称总体参数，是反映总体特征或情况的统计指标，由各种方式得到的表示总体特征的量数称为参数。
统计量：对样本观察测量数据进行统计分析所获得的统计指标值称为统计量。
4、误差(1)系统误差(2)随机测量误差(3)抽样误差：由抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差异称为抽样误差。
5、概率：描述某一事件发生的可能性大小的指标。
小概率事件：p<=0.05或p<=0.01称为小概率事件，表示事件发生的可能性很小，在实际的一次抽样中可以认为不会发生。
6、心理统计资料的类型(1)数值变量资料-----计量资料(2)分类变量资料无序分类变量-----计数资料有序分类变量-----等级资料7、心理统计工作的基本步骤（1）研究设计（2）收集资料资料来源：统计报表，医疗卫生工作记录，专题调查或实验研究（3）整理资料1)分析资料2）统计描述（集中趋势，离散趋势）3)统计推断（总体参数的估计方法、假设检验的各种方法）（4）统计分析8、频数:是指变量值出现的次数或人数9、频数分布表的编制（1）求极差（2）确定组距（3）列表划记并统计频数10、频数分布表和图的用途（1）揭示计量资料的分布类型（2）揭示计量资料的资料分布的重要特征（3）便于发现某些特大或特小的可疑值（4）作为陈述资料的形式（5）提供分组数据，便于进一步计算统计描述指标的统计分析。
11、集中趋势：描述一组数据的观察水平或平均水平（1）算术平均数：适用于对称分布尤其是正态分布(2)几何均数使用条件：原始数据呈倍数关系变化，且经一定形式转化后呈正态分布或近似正态分布(3)中位数：一组观察值从小到大排列位置居中的值适用条件：a偏态分布b一端或两端资料分布不明确c资料分布类型不明确d等级资料12、离散趋势：描述数据的离散水平(1)极差（全距）任何分布(2)四分位数间距偏态分布(3)方差和标准差正态分布作用：描述一组观察值的离散程度，S结合样本均数用来描述正态分布，S结合n用来描述标准误，制定一些参考值范围(4)变异系数适用条件：变量单位不同时，均数相差很大13、正态分布的特点（1）曲线在横轴上方，均数所在处最高（2）以均数为中心，左右对称（3）两个参数，形态参数和位置参数（4）曲线下面积有一定规律14、均数的抽样误差：由个体变异产生的，抽样造成的样本均数与总体均数之间的差异以及各样本之间的差异。
心理统计学全套课件
答案
组别 组中值 次数(f) 相对 累积 累积相 累积百 次数 次数 对次数 分比
95-99 97
2
.04 50 1.00 100
90-94 92
3
.06 48
.96
96
85-89 87
2
.04 45
.90
90
80-84 82
6
.12 43
.86
86
75-79 77
14 .28 37
.74
74
70-74 72
二项分布的平均数和标准差
• 当二项分布接近于正态分布时，在n次二 项实验中成功事件出现次数的平均数和 标准差分别为： μ=np
•和
npq
做对题数
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 总和
二可能项结果分数 布的概应率用
1
0.001
10
0.010
45
0.044
120
0.117
210
0.205
例题
• 某学生从5个试题中任意抽选一题，如 果抽到每一题的概率为1/5，那么抽到 试题1或试题2的概率为多少？
概率的乘法
• A事件出现的概率不影响B事件出现的概 率，这两个事件为独立事件。
• 两个独立事件积的概率，等于这两个事 件概率的乘积。用公式表示为： P(A ·B) = P(A) ·P(B) 其推广形式是 P(A1 ·A2 … An) = P(A1) ·P(A2) … P(An)
四种数据水平
• 称名量表 • 学号、房间号、邮政编码、 号码 • 顺序量表〔等级量表〕 • 名次、等级、五分制得分 • 等距量表 • 温度计读数、百分制得分 • 等比〔比率〕量表 • 长度、时间
心理统计学学习心理数据分析与解释
心理统计学学习心理数据分析与解释心理统计学是研究心理学中与数据收集、数据分析和数据解释相关的方法和技巧的学科。
在心理学研究和实践中，经常需要对所得到的数据进行统计分析，并据此得出合理的结论和解释。
本文将介绍心理数据分析与解释的基本概念、方法和步骤。
一、数据的收集和整理心理数据的收集包括问卷调查、实验、观察等方法。
在收集数据之前，需要明确研究目的、设计合适的实验方案或问卷内容，并制定数据收集的具体步骤和流程。
数据的整理包括对数据的录入、清洗和编码等工作，确保数据的可靠性和一致性。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体描述和概括的分析方法。
主要包括以下几个方面：1. 频数分析：统计每个变量的不同取值出现的频率和比例，以了解样本的特征和分布情况。
2. 中心趋势测量：通过平均数、中位数和众数等统计指标来描述数据的集中趋势，反映数据的一般水平。
3. 离散程度测量：通过标准差、方差和极差等统计指标来描述数据的离散程度，反映数据的分散程度和变异程度。
4. 数据可视化：使用图表和图形等可视化方法，直观地展示数据的分布和趋势，如直方图、散点图和折线图等。
描述性统计分析可以帮助研究者更好地了解数据的基本特征，提供数据描述和总结的依据。
三、推论性统计分析推论性统计分析是基于样本数据，对总体做出推断或进行比较的分析方法。
主要包括以下几个方面：1. 参数估计：通过样本数据对总体参数进行估计，如均值、比例和方差等。
常见的估计方法有点估计和区间估计。
2. 假设检验：基于参数估计，对研究假设进行验证。
将样本数据与经验分布或假设分布进行比较，判断样本与总体之间的差异是否显著。
3. 方差分析：用于比较两个或多个总体均值是否存在显著差异的统计方法。
根据不同的设计和假设条件，进行单因素方差分析、双因素方差分析等。
4. 相关分析：用于探究变量之间关系的统计方法，如皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
可以判断变量之间的相关性和相关方向。
心理统计学(全套课件)
心理统计学（全套课件）第一部分：心理统计学导论一、引言心理统计学是心理学研究中的重要工具，它帮助我们从大量数据中提取有意义的信息，以便更好地理解人类行为和心理过程。
本课程将介绍心理统计学的基本概念、原理和方法，以及如何运用这些工具来分析心理学数据。
二、心理统计学的基本概念1. 变量：在心理学研究中，变量是指可以被测量的特征或属性。
变量可以分为连续变量和离散变量，以及自变量和因变量。
2. 数据：数据是变量的具体值，可以是数值型数据或非数值型数据。
3. 样本与总体：样本是从总体中抽取的一部分个体，而总体是所有可能个体的集合。
4. 随机抽样：随机抽样是从总体中随机抽取样本的过程，以确保样本能够代表总体。
三、描述性统计1. 频数分布：频数分布是描述数据分布情况的一种方法，它显示了每个数值或数值区间出现的次数。
2. 集中趋势：集中趋势是指数据分布的中心位置，常用的指标有均值、中位数和众数。
3. 离散程度：离散程度是指数据分布的分散程度，常用的指标有方差、标准差和变异系数。
四、推断性统计1. 概率与概率分布：概率是描述事件发生可能性大小的数值，概率分布是描述随机变量取值的概率分布情况。
2. 假设检验：假设检验是通过对样本数据进行统计分析，来判断总体参数是否符合某种假设的方法。
3. 参数估计：参数估计是通过对样本数据进行统计分析，来估计总体参数的方法。
五、心理统计学软件1. SPSS：SPSS是一种常用的心理统计学软件，它提供了丰富的数据分析功能，包括描述性统计、推断性统计、数据管理等功能。
2. R语言：R语言是一种开源的统计编程语言，它提供了强大的数据分析功能，包括数据可视化、机器学习等功能。
心理统计学是心理学研究中的重要工具，它帮助我们从大量数据中提取有意义的信息，以便更好地理解人类行为和心理过程。
本课程将介绍心理统计学的基本概念、原理和方法，以及如何运用这些工具来分析心理学数据。
通过学习本课程，学生将能够掌握心理统计学的基本知识和技能，为今后的心理学研究打下坚实的基础。
心理统计学常用概念总结
心理统计学常用概念总结心理统计学是心理学中的一个分支，主要研究心理学中的数据分析和统计方法。
以下是心理统计学常用的概念总结：1. 总体和样本：总体指研究对象的全体，样本指从总体中抽取的一部分。
心理研究通常无法对整个总体进行观察和统计，因此需要从总体中抽取一个样本来进行研究。
2. 变量：心理研究中要研究的对象称为变量。
变量可以是人的特征，也可以是心理过程或行为的指标。
常见的变量包括性别、年龄、情绪状态、智力水平等。
3. 测量：测量是指将抽象的概念转化为具体的可观察和可计量的指标。
心理研究中的测量可以采用调查问卷、实验任务和观察等方法。
4. 中心趋势：中心趋势是描述数据集中位置的统计指标，常用的包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有观察值的总和除以观察值的数量，中位数是将所有观察值按大小排列后的中间值，众数则是出现次数最多的观察值。
5. 变异度：变异度是描述数据分散程度的统计指标，常用的包括标准差和方差。
标准差是观察值与平均值之间的差异的平均水平，方差则是标准差的平方。
6. 正态分布：正态分布是指符合高斯分布曲线的数据分布。
在心理研究中，很多变量的分布都服从正态分布，这可以方便我们进行统计推断和参数估计。
7. 相关分析：相关分析是用来研究两个变量之间关系的统计方法。
常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数，用来度量两个连续变量之间的线性和非线性关系。
8. t检验和方差分析：t检验和方差分析是用来比较两个或多个组别之间均值差异的统计方法。
t检验适用于比较两个组别之间的均值差异，方差分析则适用于比较两个或多个组别之间的均值差异。
9. 回归分析：回归分析用于研究自变量对因变量的影响程度和方式。
常用的回归分析方法包括线性回归和多元回归。
10. 统计显著性：统计显著性是指在给定样本下，观察到的差异是否由于随机因素引起的概率。
通常以p值来表示，p值小于设定的显著性水平（通常为0.05）时，可以认为观察到的差异是真实存在的。
心理统计教学设计
心理统计教学设计前言心理统计学是心理学中的重要分支，主要研究心理学研究中使用的统计方法和技术。
在现代社会，心理统计学已成为心理学专业的必修课程之一，其教学设计对学生的学习效果至关重要。
本文将主要从课程概述、课程目标、教学方法、评估方法等方面来介绍心理统计教学的设计，希望能对心理学教学工作者提供一定的参考。
课程概述心理统计学是一门理论和实验性质并重的学科，旨在为心理学研究提供基础。
通过本课程的学习，学生将会了解到统计学的基本概念和方法，掌握应用心理学中的常见统计方法，培养统计思维和数据分析能力。
本课程的教学内容包括：数据的描述和概括、概率论、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析等。
同时，还将针对学生的实际需求，介绍SPSS等常用数据分析软件的使用，帮助学生更好地完成数据分析工作。
课程目标通过本课程的学习，期望学生能够达到以下目标：1.掌握基本的统计概念和方法，理解常见统计量的意义和计算过程；2.熟练应用概率和假设检验方法，能够运用适当的方法对心理学数据进行分析；3.理解心理学中常见的关系分析方法，能够熟练执行相关、卡方、方差分析等分析方法；4.掌握SPSS等常用数据分析软件的使用方法，能够利用软件完成心理学数据的分析和报告。
教学方法本课程的教学方法主要采用讲授、案例分析和实验演示相结合的方式。
具体措施如下：1.讲授：课程内容主要通过讲授的方式传授给学生。
讲授方式主要包括PPT展示和口头解释，旨在让学生快速了解、掌握课程内容。
2.案例分析：在课堂上使用一些实际案例来引导学生思考并分析应用统计方法的过程，培养学生的统计思维能力。
3.实验演示：使用SPSS等数据分析软件对实际心理学数据进行分析，帮助学生学会数据分析的步骤和方法。
在教学过程中，还应当重视互动和启发，鼓励学生发表自己的意见和看法，加强与学生的交流和互动，达到教师与学生互动的效果。
评估方法评估是教学过程中必不可少的一环，帮助教师了解学生的学习情况，指导和改进教学过程。
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心理统计学前言：本课程主要考察各种统计方法在不同的心理和教育研究中应用的条件和具体方法，及其统计计算结果的解释。
考试也主要在这两块，大家可以着重复习。
重点章节是第三章至第八章。
另：复习心统很枯燥，但是坚持下去你就不挂科了。
等下你看到不想看的时候就回来看这句话吧。
题型：1.选择：20X1=20分2.填空：8X1=8分3.判断：10X1=10分4.名词解释：5X3=15分5.问答：5X5X=15分6.计算：4题共12分一：概念1.数据类型：（一）观测方法和来源：①计数数据—计算个数的数据，具有独立的分类单位，如人口数、学校数②测量数据—借助于一定的测量工具或一定的测量标准而获得的数据，如身高、体重（二）反映的测量水平：①称名数据—某一事物与其他事物在属性上的不同或类别上的差异，具有独立的单位，其数值一般都取整数形式，只计算个数，不说明事物之间差异的大小，如性别、颜色类别②顺序数据—既无喜爱南瓜灯单位，也无绝对零的数据，是按实物某种属性的大小或多少，按次序将各个事物加以排列后获得的数据资料，如喜爱程度、能力等级、兴趣等③等距数据—有相等单位，但无绝对零的数据，如温度、智商等。
只能使用加减运算，不能使用乘除运算④比率数据—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（三）是否具有连续性：①离散数据—又称不连续数据，在任何两个数据点之间所取的数值的个数有限，如球赛分数、班级个数等②连续数据—任意两个数据点之间都可以细分出无限多个大小不同的数值，如年龄、长度、重量等2.变量：心理与教育实验、观察、调查中想要获得的数据，数据获得前用“X”表示，即为一个可以取不同数值的物体的属性或时间，其数值具有不确定性，如头发的颜色、自信心。
3.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，即具体数据4.随机变量：取值之前不能预料取到什么值的变量5.常数：与变量相反的6.总体：又称母全体、全域，指具有某种特征的一类事物的全体。
总体是所欲研究的某一类对象的全体，总体的大小随研究的问题而改变7.个体：构成总体的每个基本单位8.样本：从总体中抽取的一部分个体9.次数：某一事件在某一类别中出现的数目，又称为频数10.比率：两个数的比；当所比的两个数中，分子所表示的事物是做分母的那个数（基数）所表示事物的一部分时，比率又称为比例11.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，亦即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除12.概率：又称几率或然率，用P表示，指某一事件在无限的观测中所能预料的相对出现的次数，也就是某一事物或某种情况在某一总体中出现的比率，是反映某一事件发生可能性大小的量13.参数：又称总体参数，描述一个总体情况的统计指标，代表总体的特征，是一个常数14.统计量：样本的那些特征值，也称特征值。
代表样本的特性，是一个变量15.集中量数：对一组数据集中趋势的度量，就是确定描述一组数据这种特点的代表性的统计量。
用于描述数据集中程度的统计量，就是集中量数16.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，用A.D.或M.D.表示17.方差：也称变异数、均方，是每个数据与该组数据平均数之差乘方后的均值，即离均差平方后的平均数18.标准差：即方差的平方根。
19.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20.相关系数：两列变量间相关程度的数字表现形式，或者说是用来表示相关关系强度的指标21.概率的加法定理：两个互不相容事件A、B之和的概率，等于两个事件概率之和，写作P(A+B)=P(A)+P(B)22.概率的乘法定理：适用于几种情况组合的概率，即几种事件同时发生的情况，公式写作P(AB)=P(A)X(B)23.标准误：平均数分布的标准差，也称平均数的标准误，有时用SE表示24.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，所以估计的结果也以一个点的数值来表示25.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，它是用数轴上的一段距离表示未知参数可能落入的范围，它虽不具体指出总体参数等于什么，但能指出未知总体参数落入某一区间的概率有多大26.置信区间：在某一置信度时，总体参数所在的区域距离或区域长度。
其上下二端点值称置信界限27.显著性水平：估计总体参数落在某一区间时，可能犯错误的概率，用α表示。
有时也称为意义阶段、信任系数等。
1-α为置信度或置信水平。
28.假设检验：通过样本统计量得出的差异做出一般性结论，判断总体参数之间是否存在差异，这种推论的过程称作假设检验29.对立假设或者责备假设：在进行任何一项研究时，都需要根据已有的理论和经验事先对研究结果作出一种预想的希望证实的假设，这种假设称科学假设，统计术语称研究假设，记作H130.虚无假设：在统计学中不能对H1 真实性直接检验，需要建立与之对立的假设，就是虚无假设，也称无差假设、零假设、原假设，记作H031.Ⅰ型错误：拒绝H0 时所犯的错误，即虚无假设H0 本来是正确的，却拒绝了H0 ，这类错误也称α型错误32.Ⅱ型错误：接受H0 时所犯的错误，即虚无假设H0 本来是不正确的，却接受了H0 ，这类错误也称β型错误33.事后检验：当虚无假设被拒绝的结果一旦出现，就必须对各实验处理组的多队平均数进一步分析，做深入比较，判断究竟哪一对或者哪几对的差异显著，哪几对不显著，确定两变量关系的本质34.单侧检验：强调某一方向的检验35.双侧检验：只强调差异而不强调方向性的检验二：理解（一）统计图表：主要考察各种图表适用于什么情况。
1.次数分布表：①简单次数分布表--依据每一个分数值在一列数据中出现的次数或总计数资料编制成的统计表。
关于态度、兴趣、偏好等测验结果可以制成此表，计数数据和连续数据都可用，但更适合计数数据。
②分组次数分布表--当数据量很大时，把所有数据先划分为若干分组区间，之后将数据按其数值大小规划到相应的组别内，分别统计各个组别中包含的数据个数。
适用于连续数据。
③相对次数分布表--将次数分布表中各组实际次数转换为相对次数，即用频数比率或百分比来表示次数。
④累加次数分布表--把各组的次数由下而上或由上而下累加在一起，最后一组的累加次数等于数据的总次数。
心理实验中对感知阀限、各种心理量表的编制等都可使用。
⑤双列次数分布表--对有联系的两列变量用同一个表表示其次数分布。
⑥不等距次数分布表---适用于如工资级别、年龄分组等不等距情况。
2.次数分布图：①直方图--以矩形的面积表示连续性随机变量次数分布的图形，显示数据分布的情况会更生动、直观。
而没有画矩形，只使直方图包围的面积成封闭的图形，叫组织图。
②次数多边形图--表示连续性随机变量次数分布的线形图。
对次数的轮廓显示得更好，如果样本很大还可以描绘出一条分布曲线，并可据此找到次数分布的经验公式。
③累加次数分布图--累加直方图、累加曲线3.其他类型统计表：①简单表--只列出名称、地点时序或统计指标名称的统计表。
②分组表--只有一个分类标志的统计表，如年龄。
③复合表--统计分组的标志有两个（双向表）或两个以上（三个称为三向表）的表。
4.其他类型统计图：①条形图--主要用于表示离散型数据资料，即计数资料。
分为，简单条形图、分组条形图、分段条形图三种。
②圆形图--又称“饼图”，主要描述间断性资料，目的是为显示各部分在整体中所占的比重大小，以及各部分之间的比较。
③线形图--更多适用于连续性资料，能较好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形。
④散点图--用相同大小圆点的多少或疏密表示统计资料数量大小以及变化趋势的图。
（二）集中量数：主要考察各种集中量数适用于什么情况，不会单独考，但是是基础，所以会和其他的一起考。
1.平均数的特点：①在一组数据中每个变量与平均数之差（离均差）的总和等于0.②在一组数据中，每一个数都加上一常数C，则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.平均数的优点：①反应灵敏②计算严密③计算简单④简单易解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3.平均数的缺点：①易受极端数据的影响②若出现模糊不清的数据时，无法计算。
4.加权平均数：有些数据单位权重不相等时，计算平均数就要用加权平均数。
权数是指各变量在构成总体中的相对重要性。
公式参考书本P68-695.几何平均数：①一组数据中有少数数据偏大或偏小，数据的分布呈偏态时。
心理物理学的等距与等比量表实验中，只能用几何平均数。
②一组数据彼此间变异较大，几乎是按一定的比例关系变化时。
如学生人数的增长数等，都要用几何平均数计算平均比率。
公式参考课本P70。
6.调和平均数：主要用来描述学习速度方面的问题，公式参考书本P73。
（三）差异量数：主要考察各种差异量数适用于什么情况，不会单独考，但是是基础，所以会和其他的一起考。
1.百分位差：①百分位数是指量尺上的一个点，在此点一下，包括数据分布中全部数据各数的一定百分比，第P百分位数就是指在其值为P的数据一下，包括分布中全部数据的百分之p。
而百分位差就是用P10和P90之间的距离作为差异量数。
②百分等级是一种相对位置量数，就是利用百分位数的计算公式计算出任意分数在整个分数分布中所处的百分位置。
③四分位差是百分位差的一种，指在一个次数分配中，中间50％的次数的距离的一半。
在两极端数据不清楚时，可以计算四分位差，但其稳定性差。
不适合代数方法运算，反应不够灵敏。
2.平均差：是次数分布中所有原始数据与平均数绝对离差的平均值，可较好的反映次数分布的离散情况，属于一种低效差异量数，在统计实践中不太常用。
公式参考书本P86。
3.方差与标准差：主要了解其公式及概念。
概念参考上面，公式参考书本P87。
4.方差与标准差的性质：①方差是对一组数据中各种变异的综合的测量，具有可加性和可分解性。
②标准差是一组数据方差的平方根，它不可以进行代数运算，但有以下特性：（1）每一个观测值都加一个相同常数C后，计算得到的标准差等于原标准差。
（2）每一个观测值都乘以一个相同常数C后，所得的标准差等于原标准差乘以这个常数（3）以上两点相结合，每一个观测值都乘以用一个常数C（不等于0），再加上一个常数d，所得的标准差等于原标准差乘以这个常数C。
5.方差与标准差的意义：①反应灵敏②计算公式严密确定③容易计算④适合代数运算⑤受抽样变动影响小⑥简单明了6.差异系数：知道什么时候用，无需记公式但要认得。
适用情况：①同一团体不同观测值离散程度的比较。
②对于水平相差较大，但进行的是用一种观测的各种团体，进行观测值离散程度的比较。