心理统计学思维导图
考研心理学心理统计假设检验思维导图
假设检验两类假设H0,H1两个思想
反证法
小概率事件原理
两类错误
Ⅰ型错误 弃真错误（α型错误）
Ⅱ型错误 取伪错误 （β型错误）
平均数的显著性检验（样本vs总体）
平均数差异的显著性检验（样本vs样本）通过对样本平均数差异来检验两总体之间的差异
总正态方差已知
独立样本
相关样本
总体正态，方差未知 t检验
独立样本
方差齐性 df=n1+n2-2
方差不齐 柯克兰-柯克斯t‘检验 同Z
相关样本
r已知 df=n-1同Z
r未知 df=n-1
总体非正态，但n1n2均大于30 使用Z检验，公式同第一种
方差的差异检验
样本方差与总体方差样本方差与总体方差比值服从卡方分布 df=n-1
样本方差之间，也叫方差齐性检验
独立样本 F检验
相关样本 t检验df=n-2
相关系数的显著性差异积差相关系数显著性检验
ρ=0时t检验
ρ≠0 Z检验
统计功效与效果量统计功效1-β影响因素
处理效应 正相关
离散程度 负相关
样本容量 正相关
显著性水平 正相关
方向性 单侧检验大于双侧检验。
《心理统计学》课件
介绍心理统计学在不同领域的研究中的实际应用，如认知心理学、社会心理学和发展 心理学。
2
心理统计学在临床研究中的应用
探讨心理统计学在临床心理学研究和评估中的关键应用，如治疗效果评估和抗抑郁药 物疗效分析。
3
心理统计学在教育研究中的应用
讨论心理统计学在教育心理学研究中的应用，如学生表现评估和教育干预效果评估。
《心理统计学》PPT课件
# 心理统计学PPT课件大纲
第一部分：介绍心理统计学
心理统计学是研究心理学数据收集、处理和分析的方法和技术。它是心理学 研究中的重要组成部分，为心理学研究提供了可靠的数据支持。
第二部分：基本概念和方法
变量与数据类型
介绍心理统计学中的变量及其不同的数据类 型，如名义变量、顺序变量和
介绍心理统计学在市场营销调研和消费者行为研究中的关键应用，如市场细分和产品 定价。
第四部分：心理统计学的思考
数据伦理和数据管理
探讨心理统计学中的数据伦理 原则和数据管理措施，确保研 究数据的合理使用和保护。
大数据时代的心理统计学
讨论大数据时代对心理统计学 的影响和挑战，如数据量的增 加和数据分析方法的创新。
心理统计学未来的发展 趋势
展望心理统计学未来的发展方 向，如智能化数据分析和统计 学在人工智能中的应用。
结束语
心理统计学在心理学研究中的重要性不可忽视。建议有兴趣的人学习和研究心理统计学，以提升心理学 研究的质量和可信度。 *字数：243*
参数估计和假设检验
讨论心理统计学中的参数估计和假设检验方 法，包括均值差异检验和相关性检验。
描述性统计分析
解释心理统计学中常用的描述性统计方法， 如平均数、标准差和百分位数。
标准误和置信区间
大一心理统计学知识点总结
大一心理统计学知识点总结心理统计学作为一门重要的学科，为心理学研究提供了有力的工具和方法。
在大一的学习过程中，我们接触到了一些基本的心理统计学知识点，这些知识点对我们理解和分析心理学实验数据具有重要的意义。
本文将对这些知识点进行总结和归纳。
一、数据的基本概念在心理统计学中，数据是研究的基础。
我们首先要了解数据的基本概念。
数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是以数字或者数字形式表示的数据，例如身高、年龄等；而定性数据则是以描述性的文字形式表示的数据，例如性别、性格等。
在心理研究中，我们常常需要收集和分析这两种类型的数据。
二、描述统计学描述统计学是心理统计学中的一大分支，它帮助我们对数据进行整理、概括和描述。
常用的描述统计学方法有集中趋势和离散程度的度量。
集中趋势包括均值、中位数和众数，它们反映了数据的平均水平；而离散程度包括极差、方差和标准差，它们描述了数据的变异程度。
通过描述统计学的分析，我们可以更好地了解和概括数据的特征。
三、概率与抽样分布概率与抽样分布是进行统计推断的基础。
概率是描述随机事件发生可能性的数值，它帮助我们对事件发生的概率进行估计。
抽样分布是从总体中抽取样本后得到的分布，它帮助我们对样本统计量的分布进行推断。
通过理解概率与抽样分布的知识，我们可以进行样本数据的统计推断，从而对总体的性质进行估计和推测。
四、假设检验与参数估计假设检验是心理统计学中非常重要的方法之一，它用于判断总体特性的假设是否可被接受。
我们首先提出原假设和备择假设，然后通过收集样本数据，计算样本统计量，从而得到一个用于决策的统计量，最后来判断是否接受或拒绝原假设。
参数估计是对总体参数的估计，通过采用样本统计量，根据抽样分布推断总体参数的范围。
假设检验与参数估计相互联系，共同用于对总体特性进行推断和研究。
五、相关与回归分析相关分析与回归分析是心理统计学中用于分析变量关联关系的方法。
相关分析用于研究两个变量之间的线性关系，通过相关系数来衡量两个变量的相关程度。
《心理统计学》重要知识点
《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 ）：nx X i∑= Excel 统计函数AVERAGE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0)(=-∑x x i（2）如果变量X 的平均数为X ，将变量X 按照公式bx a y +=转换为Y 变量后，那么，变量Y 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。
4．算术平均数、中数、众数之间的关系。
《心理统计学》总复习要点1-7章[4]
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《心理统计学》总复习要点1-7章[4]《心理统计学》总复习要点第一章、第二章基本概念及次数分布表第一节基本概念一、基本概念1．连续变量与离散变量(不连续变量)变量分为连续变量与离散变量(不连续变量)。
连续变量则可以在量表上的任何两点加以细分，可以取得无限多个大小不同的数值。
不连续变量又称离散变量或间断变量，则在量表上的任何两点中只能取得有限个数值。
是一种只能取特殊值而不能取任何值的变量，它代表一个点，而不是一段距离。
2．总体、样本、个体总体是指具有某一种特征的一类事物的全体，构成总体的每一个基本元素称为个体，在总体中按一定规则抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。
二、测量水平心理测量的工具一般可以分为四种水平，它们是由测量工具——量尺的水平决定的，量尺也称为尺度。
（一）量尺(Ratio Measurement)用这样的量尺测量出的数据，可以进行加、减、乘和除运算。
这种测量水平的数据特征是有相等单位和绝对零点。
用这种量尺测量得到的数据变量为比率（或等比）变量。
（二）等距量尺(Interval Measurement)只有相等单位，没有绝对零点，这种测量工具称为等距量尺。
等距量尺测出的数据可以进行加和减的运算，而不能进行乘和除的运算。
但是，等距数据的差值可以进行乘、除运算，因为等距数据的差值有一个绝对零点，两个数值相等，差值即为零。
用这种量尺测量得到的数据变量为等距变量。
（三）顺序量尺(Ordinal Measurement)顺序量尺又叫等级量尺，它的特点是：既无绝对零点，又无相等单位。
用这种量尺对研究对象进行测量，只能给对象排个顺序。
顺序量尺的测量结果原则上不能进行加、减、乘、除四则运算。
如有必要的话，只能进行不等式运算。
用这种量尺测量得到的数据变量为顺序变量。
（四）分类量尺(Nominal Measurement)分类测量不包含任何类间数量关系的假定，仅仅是把测量对象分为相同或相异，但在性质上没有哪一类较大，哪一类较小之分。
心理与教育统计学第2章统计图表
身高（厘米） 体重（kg）
140 120 100
80 60 40 20 0
0
10 20 30 40 50 60 时间（月）
图2-8 0-60个月婴儿身高
25 20 15 10
5 0
0
10 20 30 40 50 60 时间（月）
图2-9 0-60个月婴儿体重
表2-5 31人的视听反应时（单位：毫秒）
心理与教育统计学
第2章 统计图表
• 2.1 数据的初步整理 • 2.2 次数分布表 • 2.3 次数分布图 • 2.4 计算机绘制统计图表
2.1 数据的初步整理
• 心理和教育研究中收集的各种原始 资料杂乱无章，只有经过整理分析 才能从中提取出有用的信息。
样本一 样本二
6, 4, 1, 12, 7, 5 3, 6, 5, 8, 11, 5 2, 9, 7, 9, 4, 10 8, 6, 6, 7, 5, 7
2.1.2 数据排序
• 数据排序，就是按照某种标准，对 收集到的杂乱无章的数据进行排列。
• 年龄、性别等 • 数值大小升序或降序排列 • 数据排序是整理数据最简单的方法
2.1.3 统计分组
• 统计分组，根据被研究对象的特征，将 所得数据划分到各个组别中去。
• 分组要以被试对象的本质特征为基础。 • 分类标志要明确，要能包括所有数据
例如，有的被试填答的问卷全部选同一个选 项（如全选A或全选B）；有的被试填答的 结果可以看到是一种规则的排列方式（如A B C D E D B C A B C D E……）。
• 失误：指存在明确差错的数据或答案。
• 在剔除不合格问卷的过程中，注意 不能把一些不符合自己主观假设的 数据随意去掉。因此这项工作一定 要非常慎重。对于个别极端数据是 否该剔除，应遵循三个标准差法则。
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-描述统计思维导图_免费思维导图分享
描述统计频数分析集中量数数据的集中趋势算数平均数（均值）arithmetic mean计算公式性质中位数 median众数 mode几何平均数 geometric mean调和平均数 harmonic mean特征比较离散量数数据的离散程度全距 range四分位差 quartile deviation平均差 average deviation方差 variance方差也叫变异数， 描述各个数据偏离中心的程度。
方差越大， 数据之间的差异越大。
总体方差&无偏估计总体方差样本数估计总体方差时， 分母为n会低估总体的变异。
可以证明，n -1 为分母时是无偏估计， 故将样本方差定义为平方和除以n-1。
这个n -1 是平和的自由度(degree of freedom)自由度自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时， 样本中独立或能自由变化的数据的个数。
为什么用样本估计总体方差时， 其自由度就是（ n -1 ） ？标准差 standard deviation代数和几何意义标准差即方差的算术平方根。
其最大的优点是与均值及原来变量有相同的见量单位。
计算方差时使了平方， 将数据与均值的" 直线距离“ 转化为“正方形面积” 将其开方， 则是将此面积再化会为直线距。
总体视角：样本均值（标准）估计各观测值时的平均误差个体视角：各观测值距离样本均值（标准）的平均差异应用：标准分数含义：以标准差为单位表示一个原始分数在团体中所处的相对位置，即原始分数在均值以上或以下几个标准差的位置标准分数的应用比较不同性质的观测值在各自数据分布中相对位置的高低身高和体重计算不同质的观测值的总和或者均值，以表示在团体中的相对位置。
高考的标准分线性转换后，表示标准测验分数IQ偏态系数数据的对称性统计图表统计图bar charthistogram chartpolygonline chartsequence chartpie chartscatter chartbox-and-whisker chart盒子的中间横线是中位线，盒子的上下两横线为上下四分位数；按照SPSS的默认选项，如果所有样本中的数目都在离四分位点1.5倍盒子高度之内， 则线的端点为最大和最小值， 否则线长就是1.5倍的盒子高度（ 盒子高度称为四分位间距), 在其外面的单独点出。
统计思维导图
统计思维导图 The document was finally revised on 2021第十一章 统计与概率第一节 统 计统计知识梳理学法指导总结升华统计的相关概念数据的收集与整理分析数据平均数中位数学习误区1.认真理解各个基本概念的实质，找出区别与联系. 知能提升理解各个统计量的作用，使分析数据更具有方向性. 样本估计总体的方法画统计图即通过从总体中抽取一个样本，根据样本的情况去估计总体的相应情况，常用于设计实际应用题.画频率分布直方图的步骤画频数分布折线图的方法取直方图中每个矩形上边的中点，把这些点用线段依次连接起来即可.平均数、众数和中位数的区别极差、方差与标准差利用统计量解决实际问题数形结合法总体 个体 样本样本容量统计图表调查的方式众数 极差方差标准差总体、样本的概念混乱.分不清集中趋势和离散趋势. 弄不清三种统计图的表达意义的侧重点. 3.注意题目的侧重点来选取合适的知识解题.1.收集数据；（放到统计图内）7.写出统计图的名称和数据来源.常见的命题形式（1）观察分析各类统计图表，解决相关问题. （2）根据已知条件，绘制或补全各类统计图.1.比赛成绩的评估.2.植物长势的判断.3.对事件提出合理化的建议.他们都是衡量一组数据波动大小的量.这三个量越小，这组数据的波动越小，也越稳定；反之亦然.平均数的大小与每一个数据有关，任一数据的变动都会引起平均数的变动.众数的大小只与数据中的部分数据有关.中位数只与数据的排列位置有关，某些数据的变动对它没有影响.2.计算数据中的最大值与最小值的极差；3.确定组距与组数；4.确定分点；5.列频率分布表；6.画直方图；在统计中，所有考察对象的全体.在统计中，组成总体的每一个考察对象.在统计中，实际观测或调查的那部分个体.在统计中，所提取的样本个数.扇形统计图.条形统计图.折线统计图. 频率分布图直方图普查抽样调查为了一定的目的，对考察对象进行全面的调查.从总体中，抽取部分个体进行调查的方式.算数平均数加权平均数n 个数据按大小顺序排列，处于中间位置的一个数据（或中间两个数据的平均数）.一组数据中，出现次数最多的那个数（注：有时会有多个）.一组数据中，最大与最小数据的差.。