现代心理与教育统计学张厚粲第4版配套练习题库
张厚粲《现代心理与教育统计学》配套题库【课后习题】(线性回归)【圣才出品】
第12章线性回归1．线性回归的基本假设是什么？答：（1）线性关系假设X与Y在总体上具有线性关系，这是一条最基本的假设。
回归分析必须建立在变量之间具有线性关系的假设成立上。
如果X与Y的真正关系不是线性，而回归方程又是按线性关系建立的，这个回归方程就没有什么意义了。
非线性的变量关系，需使用非线性模型。
（2）正态性假设正态性的假设系指回归分析中的Y服从正态分布。
（3）独立性假设①指与某一个X值对应的一组Y值和与另一个X值对应的一组Y值之间没有关系，彼此独立。
②指误差项独立，不同的X所产生的误差之间应相互独立，无自相关，而误差项也需与自变量X相互独立。
（4）误差等分散性假设误差等分散性是指特定X水平的误差，除了应呈随机化的常态分配，其变异量也应相等。
不相等的误差变异量（即误差变异歧异性），反应出不同水平的X与Y的关系不同，不应以单一的回归方程式去预测Y。
当研究资料具有极端值存在时，或非线性关系存在时，误差变异歧异性的问题就容易出现。
违反假设时，对于参数的估计检验力就会变得不足。
2．回归分析与相关分析的区别和联系是什么？答：（1）联系它们通常都是基于两正态连续变量的假设，都是处理两变量间相互关系的统计方法，通常两种方法不同时出现在文章中。
（2）区别①作为相互关系分析的方法，相关分析是通过提供一个相关系数来考察两变量间的联系程度，而回归分析则是重在建立两变量间的函数关系式，因此通常可以先考察相关系数的显著性，如果显著则可以进一步考虑建立变量间的回归方程。
②相关分析和回归分析各有一些具体方法用于处理不同的情况，如相关分析还包括等级相关、质量相关和品质相关，回归分析还包括非线性回归等。
3．解释回归系数。
答：在回归方程式Y∧＝a＋bX中常数b称为Y对X的回归系数，表示该直线的斜率，实际上也是Y∧的变化率，它表示当X增加1个单位时Y的平均增加或减少的数量，即当X 变化一个单位时，Y∧将变化b个单位。
4．利用下面的数据建立英语对语文的线性回归方程，并对方程进行检验，根据所建方程，若某学生语文40分，则其英语成绩的0.95预测区间是多少？答：（1）建立回归方程经计算X＿＝41，Y＿＝46.5，s X＝25.48，s Y＝19.88。
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第7章参数估计1．何谓点估计与区间估计，它们各有哪些优缺点？答：（1）点估计①定义点估计是指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，估计的结果也以一个点的数值表示。
②优缺点a．优点它能够提供总体参数的估计值。
b．缺点点估计以随机变量中的某一个值来做估计，很显然会产生一定的误差。
若误差较小，这个点估计值还是一个好的估计值，若误差较大，这个点估计便失去了意义。
（2）区间估计①定义区间估计是指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。
②优缺点a．优点不仅给出一个估计的范围，使总体参数包含在这个范围之内，而且还能给出估计精度并说明估计结果的有把握的程度。
b ．缺点 无法具体指出总体参数等于什么。
2．试以方差的区间估计为例说明区间估计的原理。
答：区间估计的原理是样本分布理论。
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样本分布的标准误（SE ）。
也就是说，只有知道了样本统计量的分布规律和样本统计量分布的标准误才能计算总体参数可能落入的区间长度，并对区间估计的概率进行解释，可见标准误及样本分布对于总体参数的区间估计是十分重要的。
样本分布可提供概率解释，而标准误的大小决定区间估计的长度。
一般情况下，加大样本容量可使标准误变小。
自正态分布的总体中，随机抽取容量为n 的样本，其样本方差与总体方差比值的分布为χ2分布。
根据χ2分布，可以说：σ2有1－α的概率落在与之间。
3．总体平均数估计的具体方法有哪些？答：总体平均数估计的具体方法有两种：（1）总体方差σ2已知时，用Z 分数对总体平均数μ的估计①当总体分布为正态时，不论样本n 的大小，其标准误X σ都是，这时样本的方差S 2在计算中没有用处。
依据上面所讲的步骤，查正态表，确定Z α/2，一般情况下显著性水平α确定为0.05或0.01。
()212/21n n s αχ--()()2121/21n n s αχ---②当总体为非正态分布时，只有当样本容量n ＞30以上，才能根据样本分布对总体平均数μ进行估计，否则不能进行估计。
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第8章假设检验一、单项选择题1．理论预期实验处理能提高某种实验的成绩。
一位研究者对某一研究样本进行了该种实验处理，结果未发现处理显著的改变实验结果，下列哪一种说法是正确的？（）A．本次实验中发生了Ⅰ型错误B．本次实验中发生了Ⅱ型错误C．需要多次重复实验，严格设定统计决策的标准，以减少Ⅰ型错误发生的机会D．需要改进实验设计，提高统计效力，以减少Ⅱ型错误发生的机会【答案】D【解析】总体的真实情况往往是未知的，根据样本推断总体，有可能犯两类错误：①虚无假设H0本来是正确的，但拒绝了H0，这类错误称为弃真错误，即Ⅰ型错误，这类错误的概率以α表示；②虚无假设H0本来不正确但却接受了H0，这类错误称为取伪错误，即Ⅱ型错误，这类错误的概率以β表示。
本次实验H0的正确性未知，所以只是可能出现Ⅱ型错误。
2．以下关于假设检验的命题，哪一个是正确的？（）A．如果H0在α＝0.05的单侧检验中被接受，那么H0在α＝0.05的双侧检验中一定会被接受B．如果t的观测值大于t的临界值，一定可以拒绝H0C．如果H0在α＝0.05的水平上被拒绝，那么H0在α＝0.01的水平上一定会被拒绝D．在某一次实验中，如果实验者甲用α＝0.05的标准，实验者乙用α＝0.01的标准。
实验者甲犯Ⅱ型错误的概率一定会大于实验者乙【答案】A【解析】A项，单侧时H0被接受，说明t的观测值的绝对值小于0.05临界值，那一定也会小于0.025的临界值了，也就是双侧的临界值，因此双侧的时候一定会被接受。
B项，如果t值为负，则小于临界值才能拒绝H0。
C项，在α＝0.05的水平上显著的在α＝0.01上可能不显著。
D项，因为α＋β不一定等于1，β还受其他因素的影响。
3．假设检验中的第二类错误是（）。
A．原假设为真而被接受B．原假设为真而被拒绝C．原假设为假而被接受D．原假设为假而被拒绝【答案】C【解析】总体的真实情况往往是未知的，根据样本推断总体，有可能犯两类错误：①虚无假设H0本来是正确的，但拒绝了H0，这类错误称为弃真错误，即Ⅰ型错误，这类错误的概率以α表示；②虚无假设H0本来不正确但却接受了H0，这类错误称为取伪错误，即Ⅱ型错误，这类错误的概率以β表示。
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6．已知一组数据 6，5，7，4，6，8 的标准差是 1.29，把这组中的每一个数据都加上
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5，然后再乘以 2，那么得到的新数据组的标准差是（ ）。 A．1.29 B．6.29 C．2.58 D．12.58 【答案】C 【解析】标准差有三个特性：①每一个观测值都加同一个常数 c 之后，得到的标准差等
2．研究者决定通过每一个分数除以 10 来对原始分数进行转换。原始分数分布的平均 数为 40，标准差为 15。那么转换以后的平均数和标准差将会是（ ）。
A．4，1.5 B．0.4，0.15 C．40，1.5 D．0.4，1.5 【答案】A
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5．某学生某次数学测验的标准分为 2.58，这说明全班同学中成绩在他以下的人数百分 比是（ ），如果是－2.58，则全班同学中成绩在他以上的人数百分比是（ ）。
A．99%，99% B．99%，1% C．95%，99% D．95%，95% 【答案】A 【解析】Z＝2.58，查正态分布表可得 p＝0.99，即该生的数学测验标准分为 2.58 时， 全班同学中成绩在他以下的人数百分比为 99%；同理，当该生的数学测验标准分为－2.58 时，全班同学中成绩在他以上的人数百分比也为 99%。
【解析】平均数的特点是在一组数据中，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，因此转换后的平均数为 4；标准差的特点是每一个观测值都乘以一 个相同的常数 c，则所得的标准差等于原标准差乘以这个常数，因此转换后的标准差为 1.5。
3．已知平均数 M＝4.0，S＝1.2，当 X＝6.4 时，其相应的标准分数为（ ）。
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第2章统计图表一、单项选择题1．统计图中的y轴一般代表（）。
A．因变量B．自变量C．数据D．被试变量【答案】A【解析】统计图一般采用直角坐标系，通常横坐标或横轴表示事物的组别或自变量X，称为分类轴；纵坐标或纵轴表示事物出现的次数或因变量Y，称为数值轴。
2．上限与下限之差为（）。
A．组限B．组距C．组数D．全距【答案】B【解析】A项，组限是一个组的起点值和终点值之间的距离，起点值称组下限，终点值称组上限，包括表述组限和精确组限两种。
B项，组距是指任意一组的起点和终点之间的距离，用符号i表示。
C项，组数（分组数目）的多少要根据数据的多少来定。
如果数据个数在100以上，习惯上一般分10～20组，经常取12～16组；数据个数较少时，一般分为7～9组。
D项，全距指最大数与最小数两个数据值之间的差距。
3．直方图一般适用于自变量的是（）。
A．称名变量B．顺序变量C．等距变量D．等比变量【答案】C【解析】直方图，又称等距直方图，是以矩形的面积表示连续性随机变量次数分布的图形。
一般用纵轴表示数据的频数，横轴表示数据的等距分组点，即各分组区间的上下限，有时用组中值表示。
直方图适用于等距变量。
4．小李认为实验获得的数据有一定的偏斜，他想通过一种迅速有效的方式描述这种偏斜。
下列各种统计图中能描述这种偏斜的是（）。
A．直条图B．直方图C．圆形图D．线形图【答案】C【解析】A项，直条图主要用于表示离散型数据资料，即计数资料。
它是以条形的长短表示各事物间数量的大小与数量之间的差异情况。
B项，直方图，又称等距直方图，是以矩形的面积表示连续性随机变量次数分布的图形。
C项，圆形图，又称饼图，主要用于描述间断性资料，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。
D项，线形图更多用于连续性资料，凡欲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，用线形图表示是较好的方法。
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第7章参数估计一、单项选择题1．（）表明了从样本得到的结果相比于真正总体的变异量。
A．信度B．效度C．置信区间D．取样误差【答案】D【解析】A项，信度是指测量结果的稳定性程度。
B项，效度是指一个测验或量表实际能测出其所要测的心理特质的程度。
C项，置信区间，也称置信间距，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。
D项，取样误差是指由于随机抽样的偶然因素使样本各单位的结构不足以代表总体各单位的结构，而引起抽样指标和全局指标的绝对离差。
抽样误差不是由调查失误所引起的，而是随机抽样所特有的误差。
2．样本平均数的可靠性和样本的大小（）。
A．没有一定关系B．成反比C．没有关系D．成正比【答案】D【解析】样本平均数的标准差与总体标准差成正比，与样本容量的平方根成反比。
计算公式为：x SE Nσ=式中σ为总体标准差，N 为样本的大小。
在一定范围内，样本量越大，样本的标准误差越小，则该样本平均数估计总体平均数的可靠性越大。
因此样本平均数的可靠性与样本的大小成正比。
3．样本容量均影响分布曲线形态的是（）。
A．正态分布和F 分布B．F 分布和t 分布C．正态分布和t 分布D．正态分布和χ2分布【答案】B【解析】t 分布是一种左右对称、峰态比较高狭，分布形状会随样本容量n－1的变化而变化的一族分布：①当样本容量趋于∞时，t 分布为正态分布，方差为1；②当n－1＞30以上时，t 分布接近正态分布，方差大于1，随n－1的增大而方差渐趋于1；③当n－1＜30时，t 分布与正态分布相差较大，随n－1减少，离散程度（方差）越大，分布图的中间变低但尾部变高。
χ2分布是一个正偏态分布，随每次所抽取的随机变量X 的个数（n 的大小）不同，其分布曲线的形状不同，n 或n－1越小，分布越偏斜。
df 很大时，接近正态分布，当df→∞时，χ2分布即为正态分布。
F 分布形态是一个正偏态分布，它的分布曲线随分子、分母的自由度不同而不同，随df 1与df 2的增加而渐趋正态分布。
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第4章差异量数一、单项选择题1．测得某班学生的物理成绩（平均分78分）和英语成绩（平均分70分），若比较两者的离中趋势，应计算（）。
A．方差B．标准差C．四分差D．差异系数【答案】D【解析】两个或两个以上样本所使用的观测工具不同，所测的特质不同，此时不能用绝对差异量来比较不同样本的离散程度，而应使用相对差异量数。
最常用的相对差异量就是差异系数。
差异系数，又称变异系数、相对标准差等，它是一种相对差异量，用CV来表示，是标准差对平均数的百分比。
2．研究者决定通过每一个分数除以10来对原始分数进行转换。
原始分数分布的平均数为40，标准差为15。
那么转换以后的平均数和标准差将会是（）。
A．4，1.5B．0.4，0.15C．40，1.5D．0.4，1.5【答案】A 【解析】平均数的特点是在一组数据中，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 ，因此转换后的平均数为4；标准差的特点是每一个观测值都乘以一个相同的常数c ，则所得的标准差等于原标准差乘以这个常数，因此转换后的标准差为1.5。
3．已知平均数M ＝4.0，S ＝1.2，当X ＝6.4时，其相应的标准分数为（ ）。
A ．2.4B ．2.0C ．5.2D ．1.3【答案】B【解析】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。
其计算公式为X X Z s-=把数据代入： 6.4 4.021.2X X Z s --===4．求数据16，18，20，22，17的平均差（ ）。
A ．18.6B ．1.92C ．2.41D ．5【答案】B【解析】平均数 161820221718.65i X X N++++===∑平均差 ..1618.61818.62018.62218.61718.651.92i X XA D n-=-+-+-+-+-==∑5．某学生某次数学测验的标准分为2.58，这说明全班同学中成绩在他以下的人数百分比是（ ），如果是－2.58，则全班同学中成绩在他以上的人数百分比是（ ）。
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第6章概率分布一、单项选择题1．对随机现象的一次观察为一次（）。
A．随机实验B．随机试验C．教育与心理实验D．教育与心理试验【答案】B【解析】在一定条件下可能发生也可能不发生的现象称为随机现象。
对于随机现象的一次观察可以看做一次试验，这样的试验称为随机试验。
随机试验的结果称为随机事件。
2．让64位大学生品尝A，B两种品牌的可乐并选择一种自己比较喜欢的。
如果这两种品牌的可乐味道实际没有任何区别，有39人或39人以上选择品牌B的概率是（不查表）（）。
A．2.28%B．4.01%C．5.21%D．39.06%【答案】B【解析】二项分布是指试验仅有两种不同性质结果的概率分布。
即各个变量都可归为两个不同性质中的一个，两个观测值是对立的，因而二项分布又可说是两个对立事件的概率分布。
已知μ＝np＝64×0.5＝32，σ==⨯⨯=640.50.54npqZ＝（X－μ）/σ＝（39－32）/4＝1.75；又因为Z0.05＝1.65，Z0.05/2＝1.96，所以有39人或39人以上选择品牌B的概率应该在2.5%～5%之间。
3．某个单峰分布的众数为15，均值是10，这个分布应该是（）。
A．正态分布B．正偏态分布C．负偏态分布D．无法确定【答案】C【解析】平均数（M）、中数（M d）和众数（M o）三者的关系：①在正态分布中，M、M d和M o相等，在数轴上完全重合；②在正偏态分布中M＞M d＞M o；③在负偏态分布中M＜M d＜M o。
众数大于均值，该分布为负偏态分布。
4．t分布比标准正态分布（）。
A．中心位置左移，但分布曲线相同B．中心位置右移，但分布曲线相同C．中心位置不变，但分布曲线峰高D．中心位置不变，但分布曲线峰低，两侧较伸展【答案】D【解析】当样本容量趋于∞时，t分布为正态分布，方差为1；当n－1＞30以上时，t分布接近正态分布，方差大于1，随n－1的增大而方差渐趋于1；当n－1＜30时，t 分布与正态分布相差较大，随n－1减少，离散程度（方差）越大，分布图的中间变低但尾部变高。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第4版)章节题库-方差分析(圣才出品)
第9章方差分析一、单项选择题1．假设80个被试被分配到5个不同的实验条件组，那么要考虑各组被试在某症状测量上的差异，F比率的df各为（）。
A．5，79B．5，78C．4，79D．4，75【答案】D【解析】方差分析的组间自由度df B＝k－1＝5－1＝4，组内自由度df W＝k（n－1）＝5×（16－1）＝75。
2．以下关于事后检验的陈述，哪一项是不正确的？（）A．事后检验是我们能够比较各组，发现差异发生在什么地方B．多数事后检验设计中都控制了实验导致误差C．事后检验中的每一个比较都是相互独立的假设检验D．Scheffe检验是一种比较保守的事后检验，特别适用于各组n不等的情况【答案】C【解析】如果方差分析F检验的结果表明差异显著，拒绝了虚无假设，就表明几个实验处理组的两两比较中至少有一对平均数间的差异达到了显著水平，至于是哪一对，方差分析并没有回答。
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对平均数进一步分析，做深入比较，判断究竟是哪一对或哪几对的差异显著，哪几对不显著，确定两变量关系的本质，这就是事后检验。
这个统计分析过程也被称作事后多重比较。
3．某项调查选取三个独立样本，其容量分别为n1＝10，n2＝12，n3＝15，用方差分析法检验平均数之间的显著性差异时，其组内自由度为（）。
A．2B．5C．36D．34【答案】D【解析】方差分析的组内自由度df W＝df T－df B＝（N－1）－（K－1）＝N－K＝（10＋12＋15）－3＝34。
4．某年级三个班的人数分别为50，38，42人，若用方差分析方法检验某次考试平均分之间有无显著性差异，那么组间自由度为（）。
A．127B．129C．2D．5【答案】C【解析】方差分析的组间自由度df B＝k－1＝3－1＝2。
5．完全随机设计的方差分析适用于（）。
A．三个及其以上独立样本平均数差异的显著性检验B．方差齐性检验C．三个及其以上相关样本平均数差异的显著性检验D．两个样本平均数差异的显著性检验【答案】A【解析】完全随机设计是指组间设计，通常把被试分成若干个组，每组分别接受一种实验处理，有几种实验处理，被试也就相应的被分为几组，即不同的被试接受自变量不同水平的实验处理。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第4版)重点笔记及真题汇编
张厚粲《现代心理与教育统计学》（第4版）重点笔记及考研真题汇编节选自识库学习网，如需转载请注明出处1.1复习笔记本章重点*心理与教育统计的研究内容*选择使用统计方法的基本步骤*统计数据的基本类型*心理与教育统计的基本概念一、统计方法在心理和教育科学研究中的作用（一）心理与教育统计的定义与性质1．心理与教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法，搜集、整理、分析心理与教育科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与教育活动规律的一门学科。
2．具体讲，就是在心理与教育研究中，通过调查、实验、测量等手段有意地获取一些数据，并将得到的数据按统计学原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、推理，最后得出结论的一种研究方法。
3．统计学大致分为理论统计学（theoretical statistics）和应用统计学（appliedstatistics）两部分。
前者侧重统计理论与方法的数理证明，后者侧重统计理论与方法在各个实践领域中的应用。
心理与教育统计学属于应用统计学范畴，是应用统计学的一个分支。
类似的还有生物统计、社会统计、医学统计、人口统计、经济统计等。
（二）心理与教育科学研究数据的特点1．心理与教育科学研究数据与结果多用数字形式呈现。
2．心理与教育科学研究数据具有随机性和变异性。
3．心理与教育科学研究数据具有规律性。
4．心理与教育科学研究的目标是通过部分数据来推测总体特征。
（三）学习心理与教育统计应注意的事项1．学习心理与教育统计学要注意的几个问题：（1）学习心理与教育统计学时，必须要克服畏难情绪。
心理与教育统计学偏重于应用，只要有中学数学知识就具备了学好心理与教育统计学的前提。
（2）在学习时要注意重点掌握各种统计方法使用的条件。
（3）要做一定的练习。
2．应用心理与教育统计方法时要做到：（1）克服“统计无用”与“统计万能”的思想，注意科研道德。
（2）正确选用统计方法，防止误用和乱用统计。
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第3章 集中量数一、单项选择题1．假设60名学生的总平均数为75分，其中40名女生的平均数为79分，则剩下的20名男生的平均数为（ ）。
A ．67B ．71C ．75D ．77【答案】A【解析】算术平均数是所有观察值的总和除以总频数所得之商，简称为平均数或均数。
计算公式：iX X N =∑756079406720X ⨯-⨯==2．如果从一个正态分布中，将上端的少数极端值去掉，下列统计量不会受到影响的是（ ）。
A ．平均数B ．中数C ．众数D．标准差【答案】C【解析】A项，平均数所有观察值的总和除以总频数所得之商，易受极端值的影响。
B 项，中数是按顺序排列在一起的一组数据中居于中间位置的数，因此，数据减少会影响中数。
C项，众数是指在次数分布中出现次数最多的那个数的数值，少数极端值对其没有影响。
D 项，在求解标准差时，要应用平均数，因此标准差也会被极端值影响。
3．中数在一个分布中的百分等级是（）。
A．50B．75C．25D．50～51【答案】A【解析】百分等级是一种相对位置量数，中数处于一组数据的中间位置，因此其百分等级为50。
4．6，8，10，12，26，这一组数据的集中趋势宜用（）。
A．平均数B．中数C．众数D．平均差【答案】B【解析】A项，算术平均数易受极端值影响，这组数据存在极端值。
B项，若出现两极端的数目，又不能确定这些极端数目是否由错误观测造成，因而不能随意舍去，在这种情况下，只能用中数作为该被试的代表值，这样做，并不影响进一步的统计分析。
C项，这一组数据中不存在重复数据，因此不能用众数。
D项，平均差是差异量数，反映的是一组数据的离中趋势。
5．六名考生在作文题上的得分为12，8，9，10，13，15其中数为（）。
A．12B．11C．10D．9【答案】B【解析】针对未分组且个数为偶数的数据，中数为居于中间位置两个数的平均数，即第N/2与第（N/2＋1）位置的两个数据相加除以2。
将这组数据排列：8，9，10，12，13，15，中间位置的两个数为10和12，因此中数为11。
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第12章线性回归一、单项选择题1．如果实验得到遗传与儿童多动行为的相关系数是0.5，这意味着有多少儿童多动行为的变异会被除遗传外的其他变量解释？（）A．25%B．50%C．75%D．无法确定【答案】C【解析】相关系数的平方等于回归平方和在总平方和中所占比例。
决定系数r2＝0.25，表明变量儿童多动行为的变异中有25%是由遗传的变异引起的，或者说有25%可以由遗传的变异解释，有75%是除遗传外的其他变量解释。
2．XY两个变量间呈正相关，R＝0.76，其回归是（）。
A．拟合的一条线B．准确的两条线C．确定的一条线D．拟合的两条线【答案】A【解析】建立回归模型实际上就是根据已知两变量的数据求回归方程。
如果两个变量之间存在着线性关系，则两个变量间的关系就可以拟合直线模型。
此处只有一个相关关系，因此二者的回归是拟合的一条直线。
3．当XY间相关程度很小时，从X推测Y的可靠性就（）。
A．很小B．很大C．中等D．大【答案】A【解析】相关系数是用来描述双变量数据相互之间关系的指标，因此相关程度越小，X 推测Y的可靠性越小。
4．从人类学角度，首先发现回归现象的是（）。
A．达尔文B．高尔顿C．高斯D．瑟斯顿【答案】B【解析】“回归”一词，最先是由高尔顿在研究身高与遗传问题时提出。
1855年，他发表了一篇文章《遗传的身高向平均数方向的回归》，分析儿童身高与父母身高之间的关系，发现父母的身高可以预测子女的身高，当父母越高或越矮时，子女的身高会比一般儿童高或矮，他将子女与父母身高的这种现象拟合出一种线性关系。
尽管这是一种拟合较好的线性关系，但仍然存在例外现象：矮个的人的儿子比其父要高，身材较高的父母所生子女的身高将回降到人的平均身高。
换句话说，当父母身高走向极端（或者非常高，或者非常矮）的人的子女，子女的身高不会像父母身高那样极端化，其身高要比父母们的身高更接近平均身高。
高尔顿选用“回归”一词，把这一现象叫做“向平均数方向的回归”。
张厚粲《现代心理与教育统计学》配套题库【课后习题】(相关关系)【圣才出品】
由亍两列变量中有相同等级，因此应用相同等级计算等级相关的斱法。
nn2 1 222 1 222 1 222 1
CX 12
12
12
12
பைடு நூலகம்
1.5
nn2 1 222 1 332 1 332 1
CY
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12
12
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x2 N 3 N
12
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103 10 1.5 81 12
y2 N 3 N
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（2）斯皮尔曼等级相关法； （3）二列相关法； （4）肯德尔 W 系数； （5）点二列相关法； （6）肯德尔等级相关法。
3．如何区分点二列相关不二列相关？ 答：（1）点二列相关法就是考察两列观测值一个为连续变量（点数据），另一个为“二 分”称名变量（二分型数据）乊间相关程度的统计斱法。 二列相关法就是考察两列观测值一个为连续变量（点数据），另一个也是连续变量丌过 被按照某种标准人为的划分的二分变量乊间相关程度的统计斱法。 （2）点二列相关不二列相关的区别 ①二列相关丌太常用，但有些数据只适用亍这种斱法。在测验中，二列相关常用亍对项 目区分度指标的确定。有时，某一题目实际获得的测验分数是连续性测量数据，这些分数的 分布为正态，当人为地根据一定标准将其得分划分为对不错、通过不丌通过两个类别时，计 算该题目的区分度就要使用二列相关。如果题目的类型属亍错不对这样的是非类客观选择题， 计算该题目的区分度就应该选用点二列相关。 ②二者乊间的主要区别是二分变量是否为正态分布。总的原则是，如果丌是十分明确， 观测数据的分布形态是否为正态分布，这时，丌管观测数据代表的是一个真正的二分变量， 还是一个基亍正态分布的人为二分变量，这时就用点二列相关。当确认数据分布形态为正态 分布时，都应选用二列相关。只要有仸何疑问，选用点二列相关总是较好的选择。在实际的 研究当中，二列相关很少使用。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第4版)章节题库-多变量统计分析简介(圣才出品)
第13章多变量统计分析简介一、单项选择题1．除已知的K个自变量之外，回归分析模型中同时影响因变量的因素为（）。
A．非随机因素B．准随机因素C．伪随机因素D．随机因素【答案】D【解析】在回归模型中，随机干扰项代表了未知的影响因素、残缺数据、众多细小影响因素和观测误差等，而自变量对因变量的影响是通过回归系数确定的。
2．进行变量筛选简化回归方程的方法，称为（）。
A．方差分析法B．回归统计法C．回归检验法D．逐步回归法【答案】D【解析】逐步多重回归法是依据预测变量解释力的大小，逐步检查每一个预测变量对因变量的影响。
它不像同时回归分析法那样，同时用所有预测变量来进行预测。
根据预测变量的选取顺序，逐步回归分析法又分为向前法、向后法和逐步法三种。
3．方差分析的主要任务是检验（）。
A．综合虚无假设B．部分虚无假设C．组间虚无假设D．组内虚无假设【答案】A【解析】方差分析主要处理多于两个以上的平均数之间的差异检验问题。
这时需要检验的虚无假设就是“任何一对平均数”之间是否有显著性差异。
为此，设定虚无假设为，样本所归属的所有总体的平均数都相等，一般把这一假设称为“综合的虚无假设”。
组间的虚无假设相应的就称为“部分虚无假设”。
方差分析的主要任务是检验综合虚无假设。
如果综合虚无假设被拒绝，紧接着要确定哪两个组之间的平均数之间存在差异，此时要运用事后检验的方法来确定。
4．在一个二因素组间设计的方差分析中，一位研究者报告A因素的主效应是F（1，54）＝0.94，B因素的主效应是F（2，108）＝3.14，从中可以得出（）。
A．因素B的主效应比因素A的主效应大B．此研究是2×3的因素设计C．研究中有114个被试D．这个报告一定有错误【答案】D【解析】根据题意可知，这是一个二因素组间设计，各项F检验的分母自由度都是相同的。
而此处的两个F检验，分母自由度分别是54和108，因此有误。
5．你做了一个3×4的组间方差分析，结果两个主效应显著，没有显著的交互作用。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第4版)配套模拟试题及详解(二)【圣才出品】
张厚粲《现代心理与教育统计学》（第4版）配套模拟试题及详解（二）（总分100分，时间120分钟）一、单项选择题：1～10小题，每小题2分，共20分。
下列每题给出的四个选项中，只有一个选项是符合题目要求的。
1．总体分布正态，总体方差σ2未知时，从总体中随机抽取容量为25的小样本，用样本平均数估计总体平均数的置信区间为（ ）。
A ．/2/2S S X Z X Z ααμ-⋅<<+⋅ B ．/2/2S S X t X t ααμ-⋅<<+⋅ C ．/2/2S S X Z X Z ααμ-⋅<<+⋅ D ．/2/2S S X t X t ααμ-⋅<<+⋅ 【答案】D【解析】总体分布正态，总体方差σ2未知，小样本（样本量N ＜30）时，总体样本平均数的分布符合t 分布。
用S n －1作为总体标准差σ的无偏估计量。
因此，用样本平均数估计总体平均数的置信区间为：/2/2n n S S X t X t ααμ-⋅<<+⋅2．当α＝0.05时，发生Ⅱ型错误的概率为（ ）。
A ．0.05B ．0.025C ．0.95D ．以上信息不足，无法推断【答案】D【解析】在其他条件不变的情况下，α与β（发生Ⅱ型错误的概率）呈反比。
但是无法仅根据α的大小确定β的大小。
3．A 、B 两变量线性相关，变量A 为符合正态分布的等距变量，变量B 也符合正态分布且被人为划分为两个类别，计算它们的相关系数应采用（ ）。
A ．积差相关系数B ．点双列相关C ．二列相关D ．肯德尔和谐系数【答案】C【解析】A 项，积差相关系数适用于计算两组来自正态总体的等距变量之间的相关。
B 项，点二列相关适用于计算一组等距变量与一组二分变量或双峰分布的变量之间的相关。
C 项，二列相关适用于两列数据均属于正态分布，其中一列变量为等距或等比的测量数据，另一列为人为划分的二分变量之间的相关。
D项，肯德尔和谐系数适用于计算多列变量的相关。
张厚粲《现代心理与教育统计学》配套题库【考研真题】(综合题)【圣才出品】
四、综合题1．考察被试在不同环境下问题解决的正确率，被试共40名，平均分到两个组，分别在安静和轻音乐两个环境下解决问题，测得安静组被试平均正确率为0.6，标准差为0.1。
轻音乐组被试平均正确率为0.7，标准差为0.2，在两种环境中正确率是否有差异？（1）本问题的零假设和备择假设是什么？（2）适用的统计方法是什么？（3）本统计的拒绝区间是多少？（4）统计的推断结论是什么？[华中师范大学2017年研]备注：单侧0.05显著水平下t （19）＝1.729，t （38）＝1.684；双侧0.05显著水平下，t （19）＝2.093，t （38）＝2.021。
答：（1）零假设H 0：两组被试平均正确率相同；备择假设H 1：两组被试平均正确率不同。
（2）独立样本平均数差异的显著性检验时，若两总体正态，总体方差未知，样本均值之差服从t 分布，则使用t 检验。
（3）拒绝区间：α＝5%。
（4）根据公式df ＝n 1＋n 2－2＝380.0512X D SE ==12 1.95XD X X t SE -== 双侧条件下，t ＜t （38）＝2.2021，则统计的推断结论为接受虚无假设拒绝备择假设，即在显著性水平为5%情况下，安静组被试的平均正确率与轻音乐组被试的平均正确率没有显著性差异。
2．某机构开发了一套选拔性测验，有100名考生参加了测验，平均分为50，标准差为11，一年后又搜集了考生工作能力分数，其平均数为500，标准差为110，考生的测验分数与工作能力分数的相关系数为0.80，选拔性测验次数分布表如下：根据上述材料，回答下列问题，计算结果保留2位小数。
（1）检验这次选拔性测验的分数是否满足正态分布[χ2（3）0.05＝7.81，χ2（4）0.05＝9.49，χ2（5）0.05＝11.10；F （3.99）0.05＝2.70，F （4.99）0.05＝2.46，F （5.99）0.05＝2.30]。
（2）就本选拔性测验的目的而言，工作能力分数中无法解释的误差变异所占的比例是多少？（3）如果学生甲的选拔性测验分数为71.60，则该学生的百分等级是多少？（4）如果回归方程为Y ∧＝a ＋bx ，其中a ＝100，请预测学生甲的工作能力分数。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第4版)章节题库-相关关系(圣才出品)
第5章相关关系一、单项选择题1．现有8名面试官对25名求职者的面试过程做等级评定，为了解这8位面试官的评价一致性程度，最适宜的统计方法是求（）。
A．Spearman相关系数B．积差相关系数C．肯德尔和谐系数D．点二列相关系数【答案】C【解析】肯德尔和谐系数，又称肯德尔W系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法，适用于两列以上的等级变量。
肯德尔和谐系数常用符号W表示。
计算肯德尔和谐系数，原始数据资料的获得一般采用等级评定法，即让K个被试（或称评价者）对N件事物或N种作品进行等级评定，每个评价者都能对N件事物（或作品）的好坏、优劣、喜好、大小、高低等排出一个等级顺序。
2．以下几个点二列相关系数的值，相关程度最高的是（）。
A．0.8B．0.1C．－0.9D．－0.5【答案】C【解析】相关系数取值的大小表示相关的强弱程度。
如果相关系数的绝对值在1.00与0之间，则表示不同程度的相关。
绝对值接近1.00端，一般为相关程度密切；接近0值端，一般为关系不够密切。
3．A、B两变量线性相关，变量A为符合正态分布的等距变量，变量B也符合正态分布且被人为划分为两个类别，计算它们的相关系数应采用（）。
A．积差相关系数B．点二列相关C．二列相关D．肯德尔和谐系数【答案】C【解析】二列相关适用的资料是两列数据均属于正态分布，其中一列变量为等距或等比的测量数据，另一列变量为人为划分的二分变量。
例如，在一个测验中，测验成绩常常会划分为及格和不及格，人的健康状态分为健康与不健康两类，平时的学习成绩依一定标准将其划分为好、差两类等。
4．假设两变量线性相关，两变量是等距或等比的数据，但不呈正态分布，计算它们的相关系数时应选用（）。
A．积差相关B．斯皮尔曼等级相关C．二列相关D．点二列相关【答案】B【解析】斯皮尔曼等级相关适用于只有两列变量，而且是属于等级变量性质的具有线性关系的资料，主要用于解决称名数据和顺序数据的相关问题。
对于属于等距或等比性质的连续变量数据，若按其取值大小，赋予等级顺序，转换为顺序变量数据，亦可计算等级相关，此时不必考虑分数分布是否是正态。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第4版)章节题库-非参数检验(圣才出品)
第11章非参数检验一、单项选择题1．秩和检验法首先由（）提出。
A．弗里德曼B．维尔克松C．惠特尼D．克-瓦氏【答案】B【解析】秩和检验法首先由维尔克松提出，叫维尔克松两样本检验法，后来曼-特尼将其应用到两样本容量不等（n1≠n2）的情况，因而又称作曼-特尼维尔克松秩和检验，又叫曼-特尼U检验。
2．秩和检验与参数检验中的（）相对应。
A．两独立样本平均数之差t检验B．相关样本的t检验C．独立样本的t检验D．配对样本差异显著性t检验【答案】C【解析】秩和检验法与参数检验中独立样本的t检验相对应。
由于t检验中要求“总体分布正态”，当这一前提不成立时就不能使用t检验，此时可以用秩和检验代替t检验。
当两个独立样本都为顺序变量时，也需使用秩和法来进行差异检验。
3．符号检验法与参数检验中的（）相对应。
A．两独立样本平均数之差t检验B．相关样本的t检验C．独立样本的t检验D．配对样本差异显著性t检验【答案】D【解析】符号检验是以正负符号作为资料的一种非参数检验程序。
它是一种简单的非参数检验方法，适用于检验两个配对样本分布的差异，与参数检验中配对样本差异显著性t 检验相对应。
符号检验法将中数作为集中趋势的量度，虚无假设是配对资料差值来自中位数为零的总体。
具体而言，它是将两样本每对数据之差（X i－Y i）用正负号表示，若两样本没有显著性差异，则正差值与负差值应大致各占一半。
在实验中，当碰到无法用数字去描述的问题时，符号检验法就是一种简单而有效的检验方法。
4．在秩和检验中，当两个样本容量都大于10时，秩和分布为（）。
A．T分布B．接近t分布C．接近正态分布D．接近F分布【答案】C【解析】在秩和检验中，一般认为当两个样本容量都大于10时，秩和T的分布接近正态分布。
其平均数及标准差公式为：1122T μ++=()1212112T n n n n σ++=其中n 1为较小的样本容量，即n 1≤n 2。
5．参数检验中两独立样本的平均数之差的t 检验，对应着非参数检验中的（）。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第4版)-考研真题精选(圣才出品)
第一部分考研真题精选一、单项选择题1．已知某小学一年级学生的体重平均数21kg，标准差3.2kg，身高平均数120cm，标准差6.0cm，则下列关于体重和身高离散程度的说法正确的是（）。
[统考2019研] A．体重离散程度更大B．身高离散程度更大C．两者离散程度一样D．两者无法比较【答案】A【解析】计算体重和身高的变异系数，CV体重＝（3.2/21）×100%＝15.2%，CV身高＝（6/120）×100%＝5%。
由此可知体重离散程度更大。
2．已知某正态总体的标准差为16，现从中随机抽取一个n＝100的样本，样本标准差为16，则样本平均数分布的标准误为（）。
[统考2019研]A．0.16B．1.6C．4D．25【答案】B【解析】总体正态，且方差已知，则样本平均数的分布为正态分布，标准误SE＝σ/sqr（n）＝16/10＝1.6。
3．如果学生参加压力量表测试的分数服从正态分布，平均数为5，标准差为2，那么分数处在5和9之间的学生百分比约为（）。
[统考2019研]A．34%B．48%C．50%D．68%【答案】B【解析】计算原始分数为5的标准分数Z1＝0，原始分数为9的标准分数Z2＝2，已知±1.96包含95%的个体，则可估计p（0＜Z＜2）＝0.48。
4．对样本平均数进行双尾假设检验，在α＝0.10水平上拒绝了虚无假设。
如果用相同数据计算总体均值的置信区间，下列描述正确的是（）。
[统考2019研] A．置信区间不能覆盖总体均值B．置信区间覆盖总体均值为10%C．置信区间覆盖总体均值为90%D．置信区间覆盖总体均值为0.9%【答案】C【解析】置信度即置信区间覆盖总体均值的概率，题干说明置信度为1－α＝0.90。
5．一元线性回归分析中对回归方程是否有效进行检验，H0∶β＝0，t＝7.20，b＝1.80，则斜率抽样分布的标准误SE b 为（）。
[统考2019研]A．0.25B．1.48C．2.68D．4.00【答案】A【解析】斜率即回归系数，回归系数的显著性检验t＝（b－β）/SE b ＝7.20，已知β＝0，b＝1.80，则可计算得到标准误SE b ＝0.25。
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现代心理与教育统计学张厚粲第4版配套练习题库
张厚粲《现代心理与教育统计学》（第4版）配套题库【考研真题精选＋章节题库】
目录
第一部分考研真题精选
一、单项选择题
二、多项选择题
三、简答题
四、综合题
第二部分章节题库
第1章绪论
第2章统计图表
第3章集中量数
第4章差异量数
第5章相关关系
第6章概率分布
第7章参数估计
第8章假设检验
第9章方差分析
第10章χ2检验
第11章非参数检验
第12章线性回归
第13章多变量统计分析简介
第14章抽样原理及方法
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试看部分内容
考研真题精选
一、单项选择题
1已知某小学一年级学生的体重平均数21kg，标准差3.2kg，身高平均数120cm，标准差6.0cm，则下列关于体重和身高离散程度的说法正确的是（）。
[统考2019研]
A．体重离散程度更大
B．身高离散程度更大
C．两者离散程度一样
D．两者无法比较
【答案】A查看答案
【解析】计算体重和身高的变异系数，CV体重＝（3.2/21）×100%＝15.2%，CV身高＝（6/120）×100%＝5%。
由此可知体重离散程度更大。
2已知某正态总体的标准差为16，现从中随机抽取一个n＝100的样本，样本标准差为16，则样本平均数分布的标准误为（）。
[统考2019研]
A．0.16
B．1.6
C．4
D．25
【答案】B查看答案
【解析】总体正态，且方差已知，则样本平均数的分布为正态分布，标准误SE＝σ/sqr（n）＝16/10＝1.6。
3如果学生参加压力量表测试的分数服从正态分布，平均数为5，标准差为2，那么分数处在5和9之间的学生百分比约为（）。
[统考2019研]
A．34%
B．48%
C．50%
D．68%
【答案】B查看答案
【解析】计算原始分数为5的标准分数Z1＝0，原始分数为9的标准分数Z2＝2，已知±1.96包含95%的个体，则可估计p （0＜Z＜2）＝0.48。
4对样本平均数进行双尾假设检验，在α＝0.10水平上拒绝了虚无假设。
如果用相同数据计算总体均值的置信区间，下列描述正确的是（）。
[统考2019研]
A．置信区间不能覆盖总体均值
B．置信区间覆盖总体均值为10%
C．置信区间覆盖总体均值为90%
D．置信区间覆盖总体均值为0.9%
【答案】C查看答案
【解析】置信度即置信区间覆盖总体均值的概率，题干说明置信度为1－α＝0.90。
5一元线性回归分析中对回归方程是否有效进行检验，H0∶β＝0，t＝7.20，b＝1.80，则斜率抽样分布的标准误SE b为（）。
[统考2019研]
A．0.25
B．1.48
C．2.68
D．4.00
【答案】A查看答案
【解析】斜率即回归系数，回归系数的显著性检验t＝（b －β）/S E b＝7.20，已知β＝0，b＝1.80，则可计算得到标准误S E b＝0.25。
6某次考试的平均分是85分，其标准差是5，小明考试考了90分，其标准分为（）。
[北京师范大学2018研]
A．1
B．2
C．－1
D．－2
【答案】A查看答案
【解析】根据Z分数的计算公式：
7研究性别（男、女）与购房区域（城区、郊区）选择之间的关系，应该使用（）。
[统考2018研]
A．积差相关
B．等级相关
C．点二列相关
D．Φ相关
【答案】D查看答案
【解析】由题可知，此题有2个变量，性别和购房区域。
这两个变量是真正二分的称名变量，依据相关的使用条件选择Φ相关。
8能够用来比较不同样本或不同心理特质测试数据之间相对离散程度的统计量是（）。
[统考2018研]
A．决定系数
B．变异系数
C．相关系数
D．回归系数
【答案】B查看答案
【解析】绝对离散程度是方差和标准差，它不能解决不同特质之间的离散程度比较。
相对离散程度是变异系数CV＝标准差/平均数×100%，它解决了不同特质之间的离散程度比较。
9某项研究中，被试的测试结果用“通过”与“不通过”表示。
这种数据类型属于（）。
[统考2018研]
A．连续数据
B．顺序数据
C．等距数据
D．二分数据
【答案】D查看答案。