现代心理与教育统计学 ppt
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心理与教育统计学
檢定力與樣本數
• 既然「統計檢驗力」會受到「樣本數」的影響，所以我們 就可以根據二者的關係，計算：在某個「實驗效果」的條 件下，希望的得到某種程度之「統計檢驗力」需要的樣本 數。
• 在一個民意調查的例子中，我們的問題是，到底應該要抽 樣多少的民眾，才能讓我們得到有用的資訊？也就是說， 我們希望這個民調要：
delta）。我們可以透過 α 和 δ（delta）在表中（p. 743） 查出「統計檢驗力 」。 • δ = (（μ1 - μ0）/s)*SQRT(n) = d *SQRT(n)
• （一） 當 H0 為真時，平均數的 樣本分配應該是左邊的那 個分配；當 H1 為真時， 平均數的樣本分配應該是 右邊的那個分配。當研究 者發現樣本平均數（M） 落於 α 所標定的區域時， 他會冒著 α 這樣大的第一 類錯誤風險，拒絕虛無假 設。
統計檢驗力
（續上頁） • （二）如果 H1 為真，則我們拒絕虛無假設的機率應該等
N=0.25/((0.05/2.5)**2) =625
統計檢驗力、實驗效果與樣本數對照表
• 為了計算方便，研究者通常都會藉著一些由統計家設計好 的「統計檢驗力」表（例如，Howell的書中提供的表）， 透過實驗擬定的「統計檢驗力 」、「實驗效果」來查閱「 樣本數」。
• 一般研究者對實驗效果的定義如下： • d=（μ1 - μ0）/s • 在Howell的書中提供了另一個和 d 很類似的統計數； δ（
實驗效果的大小
• 統計學家提出了數種測量「效果大小」的方法。基本上， 這些方法都是利用「資料中出現的變異情形，有多少部分 是由實驗操弄所造成的」 推算實驗操弄的「效果大小」。
• Eta 平方（Eta-Squared；η2） • Omega-Squared (ω2)
(完整版)心理与教育统计学第4章差异量数
心理与教育统计学
复习专题：
平均增加率与几何平均数 平均增加量与算术平均数
一列数据分别为X1，X2，X3…Xn， 按一定的比例关系变化，则：
1
X2 X1
2
X3 X 2
N 1
XN X N 1
1 2 N 1
Mg N1 12 N1
Mg N1 X 2 X 3 X N X1 X 2 X N 1
160
170
180
190
A
B
4.1 全距与百分位数
• 4.1.1 全距
• 全距（range）又称为两极差，用符号R 表示。
• 用最大值（maximum)减去最小值 （minimum)得到全距。
R X max X min （4.1）
全距的特点： • 全距是最粗糙的差异量数，只利用了数据
中的极端值； • 容易受极端值的影响；
]
（4.5）
PR 百分等级； X 给定的原始分数。
成绩 95－ 90－ 85－ 80－ 75－ 70－ 65－ 60－ 55－ 50－ 45－
60－
5
12
55－
4
7
50－
2
3
4.54+79.5=84.04
45－
1
1
合计
58
精确组限 79.5~84.49
5/7=0.71
采用次数分布表计算百分位数
PP
Lb
P 100
N
Fb
i fP
（4.4）
Pp为所求的第P个百分位数； Lb为百分数所在组的精确下限； fp为百分数所在组的次数； Fp为小于Lb的各组次数的和； N为总次数； i为组距。
X N X N 1 cN 1
复习专题：
平均增加率与几何平均数 平均增加量与算术平均数
一列数据分别为X1，X2，X3…Xn， 按一定的比例关系变化，则：
1
X2 X1
2
X3 X 2
N 1
XN X N 1
1 2 N 1
Mg N1 12 N1
Mg N1 X 2 X 3 X N X1 X 2 X N 1
160
170
180
190
A
B
4.1 全距与百分位数
• 4.1.1 全距
• 全距（range）又称为两极差，用符号R 表示。
• 用最大值（maximum)减去最小值 （minimum)得到全距。
R X max X min （4.1）
全距的特点： • 全距是最粗糙的差异量数，只利用了数据
中的极端值； • 容易受极端值的影响；
]
（4.5）
PR 百分等级； X 给定的原始分数。
成绩 95－ 90－ 85－ 80－ 75－ 70－ 65－ 60－ 55－ 50－ 45－
60－
5
12
55－
4
7
50－
2
3
4.54+79.5=84.04
45－
1
1
合计
58
精确组限 79.5~84.49
5/7=0.71
采用次数分布表计算百分位数
PP
Lb
P 100
N
Fb
i fP
（4.4）
Pp为所求的第P个百分位数； Lb为百分数所在组的精确下限； fp为百分数所在组的次数； Fp为小于Lb的各组次数的和； N为总次数； i为组距。
X N X N 1 cN 1
《张厚粲《现代心理与教育统计学》(第4版)笔记和课后习题(含考》读书笔记PPT模板思维导图下载
11.2 课后习题 详解
11.1 复习笔记
11.3 考研真题 和强化习题详解
第12章 线性回归
12.2 课后习题 详解
12.1 复习笔记
12.3 考研真题 和强化习题详解
第13章 多变量统计分析简介
13.2 课后习题 详解
13.1 复习笔记
13.3 考研真题 和强化习题详解
第14章 抽样原理及方法
08 第8章 假设检验 010 第10章 χ2检验
目录
011 第11章 非参数检验
013
第13章 多变量统计 分析简介
012 第12章 线性回归
014
第14章 抽样原理及 方法
本书特别适用于参加研究生入学考试指定考研参考书目为张厚粲《现代心理与教育统计学》的考生，也可供 各大院校学习张厚粲《现代心理与教育统计学》的师生参考。本书是张厚粲主编的《现代心理与教育统计学》 （第4版）的配套辅导书（电子书），主要具有以下几个方面的特点：（1）梳理知识脉络，浓缩学科精华。本书 每章的复习笔记均对该章的重难点进行了整理，并参考了国内名校名师讲授该教材的课堂笔记。因此，本书的内 容几乎浓缩了该教材的所有知识精华。（2）详解课后习题，巩固重点难点。本书参考大量相关辅导资料，对该教 材的课后思考题进行了详细的分析和解答，并对相关重要知识点进行了延伸和归纳。（3）精编考研真题，培养解 题思路。本书精选部分参考价值较高的考研真题（含全国统考和高校自主命题），及该学科相关经典习题，并提 供详细解答。这些题目基本体现了各个章节的考点和难点。（4）免费更新内容，获取最新信息。本书定期会进行 修订完善，补充最新的考研真题和答案。用户均可升级电子书免费获得。
14.2 课后习题 详解
14.1 复习笔记
现代心理与教育统计学第九章：方差分析
（五）查F分布临界值做出判断 当dfB=2, dfW=9，设定p=0.01， 查表F0.01（2,9）=8.02，检验值是F=48.44>8.02，p<0.01。
F0.01（2,9）=8.02
（六）陈列方差分析表
变异来变源异来平源方和平方自和由度自由度均方 均方 F F p 组间 组间258.67258.672 2 129.34129.3448.4448.44*0*.01 组内 组内 24 24 9 9 2.67 2.67
组内变异区组变异msr误差变异mse由此总变异的构成由原来的两个部分演变为三个部分总变异组间或处理变异区组变异误差变异组间设计下自变量各水平下被试随机区分而在单因素组内把每个水平下被试进行了等级划分形成了组内效应区组效应
第九章 方差分析
第一节 方差分析基本原理及步骤 第二节 完全随机设计的方差分析
目 录
第三节 随机区组设计的方差分析
第四节 事后检验
第一节 方差分析基本原理及步骤
➢ 补充： 自变量（前因变量）；自变量水平 因变量（后果变量） 组间（被试间）实验设计(自：男，女。因：红色反应时) 组内（被试内）实验设计(自：红，绿。因：男红绿反应时) 混合实验设计(自：男，女；红，绿。因：男女红绿反应时) 实验组、对照组
SB S n X2 nX k2(2470 444 0 6 4 0)4 (5 3 2 2 4 0 8)2
79 6240 20 5 .68 7 12
SW S X 2 n X 2 8 1 76 9 22 4
（二）自由度的分解 总自由度为总容量减去1。本例有12个数据，所以：
思考： 1.如果想要分析A总体和B总体平均数的差异，可以用什么方法
心理与教育统计学课件(张厚粲版)ch2统计图表
40 35 30 25 20 15 10 5 0 一年级 二年级 三年级 四年级 女生 男生
图2-1 某高校教育系各年级男女生人数
资料来源:表2-6
表2-6 某高校教育系各年级男女生人数统计表
一年级 二年级 三年级 四年级
女
人数
男
女
男
女
男
女
男
26
33
26
36
24
37
25
35
（二）统计图的种类
1.条形图（又称直条图） 条形图按图形中被比资料的组数不同，可 分为单式条形图和复式条形图；按条形 图的排列的方向不同，可分为纵条图和 横条图。
二、次数分布图
（一）直方图 （二）次数多边图 （三）累积次数分布图
㈠直方图
25 20 15 10 5 0
图2-7a 初二100名学生数学测验分数的次数直方图
㈡次数多边图
25 20 15 10 5 0 37 42 47 52 57 62 67 72 77 82 87 92 97
图2-7b 初二100名学生数学测验分数的次数多边图
复式横条图
优
良 女生 男生 中
差 0 5 10 15
图2-3b 某校初二.三班男女生学习成绩和人数
2.圆形图
优 良 中 差
图2-4 某校初二.三班学习成绩比较图
3.线形图
7 6 5 4 3 2 1 0 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 男生 女生
图2-5 我国城市7~18岁学生身高年增长情况
㈢累加次数分布图
120 100 80 60 40 20 0 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95
心理与教育统计学第五章百分等级与标准分数2(ppt整理)
❖ 如前所述，当测验内容、学科性质不同时，原始分 数是无法直接比较的。但是，经过转换后的标准分 数因单位统一、等值，那么是可以比较的。
❖ 例题：某班算术能力测验的平均成绩是60分，标准 差7分；阅读能力测验的平均成绩是25分，标准差 是3分。甲生两项成绩分别为74分和30分，试问甲 生哪项能力更突出一些？
位，而且也能比较不同分布的原始分数，同 时还可以进行代数法的处理〔即可以相加、 相减和平均〕，对样本中的值得疑心异常值 进行取舍，因此它在心理与教育领域的应用 极为广泛。
三、标准分数〔一〕Z分数
应用一：比较不同测量单位的变量值的相对位 置
例题：某班进行体质检查，测得学生平均身高 为160公分，标准差为8.2公分；平均体重60 公斤，标准差3.5公斤。某生身高170公分， 体重65公斤，试问该生的身高和体重在班上 那方面更突出一些？
三、标准分数〔一〕Z分数
应用四：异常数据的取舍 一般来说，来自同一总体的样本资料，虽然数
据会千差万别，大小不一，但是总会呈现出 一定的趋势来。假设在这样一个样本中出现 个别极端的数据，那么其可靠性就会有问题， 而这种数据被称为异常数据或异常值。
三、标准分数〔一〕Z分数
❖ 例：调查一群正常人脉搏，其分布应在每分 钟70次左右，如果样本中有一例脉搏为每分 钟130次，不得不疑心该数据。
❖ Z分数的取值中，有一半负值，一半正值，使用上很不方便。 如在成绩评定中，告知学生或家长其成绩为0或为负，很难 被人接受，也令一般人感到不可思议。
❖ 因Z分数取值范围有限，容易出现小数，这给计算带来麻烦， 同时计算中进行四舍五入也会使误差增大。
❖ 用Z分数进行比较时，原那么上要求两个测验原始分数的分 布形态相同或相似，假设相异也不能直接比较。
❖ 例题：某班算术能力测验的平均成绩是60分，标准 差7分；阅读能力测验的平均成绩是25分，标准差 是3分。甲生两项成绩分别为74分和30分，试问甲 生哪项能力更突出一些？
位，而且也能比较不同分布的原始分数，同 时还可以进行代数法的处理〔即可以相加、 相减和平均〕，对样本中的值得疑心异常值 进行取舍，因此它在心理与教育领域的应用 极为广泛。
三、标准分数〔一〕Z分数
应用一：比较不同测量单位的变量值的相对位 置
例题：某班进行体质检查，测得学生平均身高 为160公分，标准差为8.2公分；平均体重60 公斤，标准差3.5公斤。某生身高170公分， 体重65公斤，试问该生的身高和体重在班上 那方面更突出一些？
三、标准分数〔一〕Z分数
应用四：异常数据的取舍 一般来说，来自同一总体的样本资料，虽然数
据会千差万别，大小不一，但是总会呈现出 一定的趋势来。假设在这样一个样本中出现 个别极端的数据，那么其可靠性就会有问题， 而这种数据被称为异常数据或异常值。
三、标准分数〔一〕Z分数
❖ 例：调查一群正常人脉搏，其分布应在每分 钟70次左右，如果样本中有一例脉搏为每分 钟130次，不得不疑心该数据。
❖ Z分数的取值中，有一半负值，一半正值，使用上很不方便。 如在成绩评定中，告知学生或家长其成绩为0或为负，很难 被人接受，也令一般人感到不可思议。
❖ 因Z分数取值范围有限，容易出现小数，这给计算带来麻烦， 同时计算中进行四舍五入也会使误差增大。
❖ 用Z分数进行比较时，原那么上要求两个测验原始分数的分 布形态相同或相似，假设相异也不能直接比较。
卡方分布--心理与教育统计
记为
X1 X 2 X n
2 2 2
2
~ (n)
2 2
1 2 x 2
1.2 1 0.8 0.6
n = 1 时,其密度函数
1 x e , 2 f ( x) 0, x0 x0
0.4 0.2 2 4 6 8 10
卡方分布值表
• χ2分布不象正态分布那样将所有正态分布的查 表都转化为标准正态分布去查，在χ2分布中得 对每个分布编制相应的概率值，这通过χ2分布 表中列出不同的自由度来表示，在χ2分布表中 还需要如标准正态分布表中给出不同 P 值一样， 列出概率值，只不过这里的概率值， 即α是χ2 值以上χ2分布曲线以下的概率。由于χ2分布概 率表中要列出很多χ2分布的概率值，所以χ2分 布中所给出的 P 值就不象标准正态分布中那样 给出了400个不同的 P 值，而只给出了有代表性 的13个值，因此χ2分布概率表的精度就更差， 不过给出了常用的几个值，足够在实际中使用 了。
0.4 0.3 0.2 0.1 5 10
2 (n)
n = 15
20 25
15
在x > 0时收敛，称为函数，此时x=n/2
卡方分布首先是一种概率分布
卡方分布的一些性质：由密度函数看
x 1 2 n 1 e x2 , x 0 n 2 n f ( x ) 2 ( 2 ) 0, x 0
i 1 16
Xi 2 22 ~ (16), i 1 16 1 16 2 1 2 P{ X i 77.476} P{ X i 77.476} 4 i 1 4 i 1 1 16 2 1 P{ X i 19.369} 4 i 1 由于
2 0.25
X1 X 2 X n
2 2 2
2
~ (n)
2 2
1 2 x 2
1.2 1 0.8 0.6
n = 1 时,其密度函数
1 x e , 2 f ( x) 0, x0 x0
0.4 0.2 2 4 6 8 10
卡方分布值表
• χ2分布不象正态分布那样将所有正态分布的查 表都转化为标准正态分布去查，在χ2分布中得 对每个分布编制相应的概率值，这通过χ2分布 表中列出不同的自由度来表示，在χ2分布表中 还需要如标准正态分布表中给出不同 P 值一样， 列出概率值，只不过这里的概率值， 即α是χ2 值以上χ2分布曲线以下的概率。由于χ2分布概 率表中要列出很多χ2分布的概率值，所以χ2分 布中所给出的 P 值就不象标准正态分布中那样 给出了400个不同的 P 值，而只给出了有代表性 的13个值，因此χ2分布概率表的精度就更差， 不过给出了常用的几个值，足够在实际中使用 了。
0.4 0.3 0.2 0.1 5 10
2 (n)
n = 15
20 25
15
在x > 0时收敛，称为函数，此时x=n/2
卡方分布首先是一种概率分布
卡方分布的一些性质：由密度函数看
x 1 2 n 1 e x2 , x 0 n 2 n f ( x ) 2 ( 2 ) 0, x 0
i 1 16
Xi 2 22 ~ (16), i 1 16 1 16 2 1 2 P{ X i 77.476} P{ X i 77.476} 4 i 1 4 i 1 1 16 2 1 P{ X i 19.369} 4 i 1 由于
2 0.25
心理与教育统计学
心理与教育统计学
目录
心理与教育统计学概述 描述性统计 推论性统计 回归分析 统计软件与应用 心理与教育统计学案例分析
01
心理与教育统计学概述
定义
心理与教育统计学是心理学和教育学的交叉学科，旨在运用统计学的原理和方法，对心理和教育领域的数据进行分析和解释，以揭示其内在规律和特点。
要点一
要点二
特点
心理与教育统计学具有应用性、跨学科性和方法多样性等特点。它强调理论与实践相结合，既关注基础理论的研究，又注重实际应用的价值。同时，它融合了心理学、教育学和统计学等多个学科的知识和方法，具有跨学科的综合性。此外，心理与教育统计学的方法和工具有很多种，可以根据不同的研究目的和数据类型进行选择。
定义与特点
01
频数分布
将数据按照一定的分类标准进行分组，并统计每个组内的数据个数。
02
频数分布表
将频数分布的结果以表格的形式呈现，包括数据范围、频数、频率和累积频数等。
频数分布
1
2
3
所有数据之和除以数据的个数，反映数据的平均水平。
平均数
将数据按照大小排序后，位于中间位置的数值，反映数据的中心位置。
中位数
出现次数最多的数值，反映数据的普遍情况。
心理与教育统计学的早期发展可以追溯到20世纪初。当时，随着心理学和教育学的研究逐渐深入，研究者开始意识到数据分析和解释的重要性。在这一背景下，一些学者开始尝试运用统计学的原理和方法对心理和教育领域的数据进行分析和解释。
中期发展
到了20世纪中期，随着计算机技术和数理统计方法的不断进步和应用，心理与教育统计学的方法和工具得到了进一步的发展和完善。在这一时期，越来越多的学者开始关注心理与教育统计学的应用价值和研究方法，推动了该领域的快速发展。
目录
心理与教育统计学概述 描述性统计 推论性统计 回归分析 统计软件与应用 心理与教育统计学案例分析
01
心理与教育统计学概述
定义
心理与教育统计学是心理学和教育学的交叉学科，旨在运用统计学的原理和方法，对心理和教育领域的数据进行分析和解释，以揭示其内在规律和特点。
要点一
要点二
特点
心理与教育统计学具有应用性、跨学科性和方法多样性等特点。它强调理论与实践相结合，既关注基础理论的研究，又注重实际应用的价值。同时，它融合了心理学、教育学和统计学等多个学科的知识和方法，具有跨学科的综合性。此外，心理与教育统计学的方法和工具有很多种，可以根据不同的研究目的和数据类型进行选择。
定义与特点
01
频数分布
将数据按照一定的分类标准进行分组，并统计每个组内的数据个数。
02
频数分布表
将频数分布的结果以表格的形式呈现，包括数据范围、频数、频率和累积频数等。
频数分布
1
2
3
所有数据之和除以数据的个数，反映数据的平均水平。
平均数
将数据按照大小排序后，位于中间位置的数值，反映数据的中心位置。
中位数
出现次数最多的数值，反映数据的普遍情况。
心理与教育统计学的早期发展可以追溯到20世纪初。当时，随着心理学和教育学的研究逐渐深入，研究者开始意识到数据分析和解释的重要性。在这一背景下，一些学者开始尝试运用统计学的原理和方法对心理和教育领域的数据进行分析和解释。
中期发展
到了20世纪中期，随着计算机技术和数理统计方法的不断进步和应用，心理与教育统计学的方法和工具得到了进一步的发展和完善。在这一时期，越来越多的学者开始关注心理与教育统计学的应用价值和研究方法，推动了该领域的快速发展。
《教育统计学》课件
02 教育统计学基础知识
概率论基础
概率
描述随机事件发生的可能性程度。
互斥事件
两个事件不能同时发生。
独立事件
两个事件之间没有相互影响。
必然事件和不可能事件
一个事件一定会发生或一定不会发生。
随机变量与概率分布
连续型随机变量
取值范围为一个区 间。
期望值
描述随机变量的“ 平均值”。
离散型随机变量
取值可以一一列举 出来。
描述性统计方法
总结词
描述性统计方法用于收集、整理、描 述数据，并从数据中提取有意义的信 息。
详细描述
描述性统计方法包括数据的收集、整 理、描述和可视化，例如频数分布表 、直方图、箱线图等，有助于了解数 据的分布特征和规律。
推论性统计方法
总结词
推论性统计方法用于根据样本数据推断总体特征，并评估推断的可靠性和准确 性。
方差分析方法
总结词
方差分析方法用于比较不同组数据的均值是否存在显著差异。
详细描述
方差分析方法包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等，通过比较 不同组数据的均值和变异程度，评估不同组数据之间是否存在显著差异，并进一 步了解数据变异的原因。
04 教育统计软件与应用
Excel在教育统计学中的应用
发展历程
随着数理统计学和计算机技术的发展，教育统计学不断发展和完善，逐渐形成了较为完整 的学科体系。
未来趋势
随着大数据和人工智能技术的应用，教育统计学将更加注重数据挖掘和机器学习等新方法 的探索和应用。同时，教育统计学将更加关注跨学科的整合和应用，与其他学科如心理学 、经济学、社会学等相互渗透，形成更为广泛和深入的研究领域。
根据分析结果，提出教学改进建议， 如调整教学方法、优化课程设置等。
心理与教育统计学课件(张厚粲版)ch9方差分析
6
三、方差分析的步骤
⑴建立假设: H 0 : µ1 = µ 2 = L = µ K
H1 : 至少有一对平均数差异显著
⑵求F值: ①求平方和:即求组间平方和,组内平方和及总平 方和 ②求自由度: df B = K − 1; df W = K (n − 1); df t = Kn − 1 ③求方差(均方): SS B SSW
8
四、方差分析的基本条件
㈠总体服从正态分布 变异的可加性（变异的相互独立性） ㈡变异的可加性 ㈢变异的同质性：即各组的变异是相等的，或者说各组的方 变异的同质性： 差彼此无显著差异。
(σ
2 1
2 2 =σ2 =L=σK )
变异的同质性（齐性） 检验常用哈特莱（ Hartley ） 最大 F比率法。即： Fmax =
20
均方 950.1 251.9
F值 3.77*
第二节 完全随机设计的方差分析
三、利用样本统计量进行方差分析
k
∑nj X j
1 .总平均数 : X =
j =1 k
∑nj
j =1
2.因素平方和 : SS B = 3.误差平方和 : SS w =
∑ n j (X j − X t )
k j =1 k
2
∑ n jS 2 j
第九章 方差分析
方差分析又称做变异数分析（缩写 ANOVA），它是一种应用非常广泛的变量分 析方法。其作用就是对引起方差变化的各种因 素进行分析和比较，从而确定各个因素对因变 量是否有显著的影响。 方差分析可以像Z检验一样用来比较两个 或两个以上平均数的差异。但是，它与Z检验 相比具有以下优点：①功效高。Z检验一次只 能比较两个平均数，而方差分析一次可以比较 多个平均数的差异。②功能强。Z检验只能分 析，比较单因素实验结果，对于多因素实验的 交互作用以及同时比较各个因素作用的大小则 无能为力。
三、方差分析的步骤
⑴建立假设: H 0 : µ1 = µ 2 = L = µ K
H1 : 至少有一对平均数差异显著
⑵求F值: ①求平方和:即求组间平方和,组内平方和及总平 方和 ②求自由度: df B = K − 1; df W = K (n − 1); df t = Kn − 1 ③求方差(均方): SS B SSW
8
四、方差分析的基本条件
㈠总体服从正态分布 变异的可加性（变异的相互独立性） ㈡变异的可加性 ㈢变异的同质性：即各组的变异是相等的，或者说各组的方 变异的同质性： 差彼此无显著差异。
(σ
2 1
2 2 =σ2 =L=σK )
变异的同质性（齐性） 检验常用哈特莱（ Hartley ） 最大 F比率法。即： Fmax =
20
均方 950.1 251.9
F值 3.77*
第二节 完全随机设计的方差分析
三、利用样本统计量进行方差分析
k
∑nj X j
1 .总平均数 : X =
j =1 k
∑nj
j =1
2.因素平方和 : SS B = 3.误差平方和 : SS w =
∑ n j (X j − X t )
k j =1 k
2
∑ n jS 2 j
第九章 方差分析
方差分析又称做变异数分析（缩写 ANOVA），它是一种应用非常广泛的变量分 析方法。其作用就是对引起方差变化的各种因 素进行分析和比较，从而确定各个因素对因变 量是否有显著的影响。 方差分析可以像Z检验一样用来比较两个 或两个以上平均数的差异。但是，它与Z检验 相比具有以下优点：①功效高。Z检验一次只 能比较两个平均数，而方差分析一次可以比较 多个平均数的差异。②功能强。Z检验只能分 析，比较单因素实验结果，对于多因素实验的 交互作用以及同时比较各个因素作用的大小则 无能为力。
SPSS在教育与心理统计学的应用ppt课件
❖ 3. 根据研究目的，能正确解释各种统计分析结果； ❖ 4.理解各种统计分析法的相同与不同，结合研究问
题，能巧妙地运用多种统计分析法为研究服务。
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4
一、教育统计与测量的预备知识
❖ （一）教育与心理统计学的研究对象与性质
数理统计学
统计学
应用统计学
工业统计学 医学统计学 社会统计学
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程度、品质等级、能力等级等。 ➢ （3）等距变量(interval) 如天气温度、各种能力分数、智商
等。 ➢ （4）比率变量(ratio) 如身高、体重、反应时等。
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32
❖ 3.总体 个体 样本
❖ 总体是某一类所欲研究的对象的全体 。N
❖ 构成总体的每个基本单元称为个体。x
❖ 从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。
少
社会的个人选择的人际关系
多
独生子女心理与行为理论
归纳
演绎 独生子女可能成长为较有独立性、
自我定向以及灵活应付社会的 能力较强的人
调查或实验
比较独生子女与非独生子女在独立性、 自我定向和应付社会等方面的能力强弱
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18
❖ d 模型理论的构建
❖ 模型理论的构建以类比为基础,在认知心理 学中运用比较多。
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12
❖ b 演绎理论的构建
❖ 演绎理论是从某些一般性的规律出发对于 某些特殊事件建立的理论。演绎理论的逻辑 基础是演绎推理，即从一般到特殊，从理论 到特殊事件。
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13
❖ 演绎理论的一般步骤是： ❖ a 选择研究课题，并确定一般性理论的应用
范围；
❖ b 确定研究的变量并使之操作化； ❖ c 收集和分析有关变量之间关系的命题； ❖ d 从命题出发进行逻辑推理，得出逻辑推理。
题，能巧妙地运用多种统计分析法为研究服务。
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4
一、教育统计与测量的预备知识
❖ （一）教育与心理统计学的研究对象与性质
数理统计学
统计学
应用统计学
工业统计学 医学统计学 社会统计学
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程度、品质等级、能力等级等。 ➢ （3）等距变量(interval) 如天气温度、各种能力分数、智商
等。 ➢ （4）比率变量(ratio) 如身高、体重、反应时等。
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32
❖ 3.总体 个体 样本
❖ 总体是某一类所欲研究的对象的全体 。N
❖ 构成总体的每个基本单元称为个体。x
❖ 从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。
少
社会的个人选择的人际关系
多
独生子女心理与行为理论
归纳
演绎 独生子女可能成长为较有独立性、
自我定向以及灵活应付社会的 能力较强的人
调查或实验
比较独生子女与非独生子女在独立性、 自我定向和应付社会等方面的能力强弱
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18
❖ d 模型理论的构建
❖ 模型理论的构建以类比为基础,在认知心理 学中运用比较多。
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12
❖ b 演绎理论的构建
❖ 演绎理论是从某些一般性的规律出发对于 某些特殊事件建立的理论。演绎理论的逻辑 基础是演绎推理，即从一般到特殊，从理论 到特殊事件。
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13
❖ 演绎理论的一般步骤是： ❖ a 选择研究课题，并确定一般性理论的应用
范围；
❖ b 确定研究的变量并使之操作化； ❖ c 收集和分析有关变量之间关系的命题； ❖ d 从命题出发进行逻辑推理，得出逻辑推理。
现代心理与教育统计学319页PPT
现代心理与教育统计学
36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突 破，不 要嫉妒 要欣赏 ，是成功的三要 素。(注 意：传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素，但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人， 决不会 坚韧勤 勉。
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
END
36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突 破，不 要嫉妒 要欣赏 ，是成功的三要 素。(注 意：传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素，但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人， 决不会 坚韧勤 勉。
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
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他将道德统计加入到统计学之中，强调犯罪现象的规律性； 他提出了有名的所谓“平均人”的概念，即所有因素都取
平均的典型的人，有平均的身高、平均的体重、平均的智 能、平均的道德等。 他认为平均人在社会中犹如物体的重心，各个社会成员都 围绕着平均人摇摆波动。 他是第一个将法国的古典概率论引入社会统计研究的学者， 因此常被成为是数理统计学的创始人。
-
11
六、描述统计学的发展
对生物统计学作出重大贡献并由此创立描述统计学 的 有 F.Galton(1822-1911)&K.Pearson（1857－ 1919）
Galton研究了平均值的偏差问题和回归问题，是统 计方法上的一大进步。
Pearson继承和发展了Galton的统计思想。他一生致 力于生物测量学、优生学、遗传学的统计方法研究； 他创造了许多统计学用语，如频度分布、频度分布 函数、回归、相关、拟合度等概念；今天的描述统 计学中大部分内容都是Pearson整理出来的；他与 Galton,Weldon在1901年开创了Biometrika杂志。
17世纪Pascal和Fermat提出了“概率”（描述 某一事件发生的可能性）的概念，发展了排列 组合理论和集合论
对概率论进行了重要的研究并使之成为数学的 一个分支的是瑞士的大数学家伯努利 （J.Bernoulli,1654-1705）。
-
9
de Moivre（1667－1754）所著的《偶然论》一书 中除了有类似于伯努利大数法则以外，还有关于 概率的更精确的计算法 。
-
6
三、统计学的古老称谓
1.国势学
创立国势学体系的是德国的H.Conring(1606-1681)
G.Achenwall(1719-1772)把统计学定义为：“把 国家的重大事项全部记述下来的学科”
主要代表作为《近代欧洲各国国势学概论》
Anchersen(1700-1765),把15世纪以来的国家状况， 使用数字、图表进行了分类整理被称为“尚祖学 派”
他提出了一套较为系统的方法，对社会 经济现象进行数量性的描述和比较研究 创立了政治算术学派统计学
-
8
四、概率论的起源与发展
最早刊登有原始的概率论问题的数学书的作者 叫L.Pacioli（1445－1510）
G.Cardano(1501－1576) 从数学上研究了各种 赌博方法写出了《赌博者手册》
Knies把当时在英国发展起来的政治算术叫做统 计学
-
7
2.政治算术
1662年伦敦的一个商人J.Graunt（1920－ 1674）著书《关于伦敦死亡表的观察》， 成为政治算术学派的鼻祖。
政治算术学派的代表人物一般认为是英 国的经济学家W.Petty(1623-1687) ，通过 大量观察完成了《政治算术》
【难点】几种数据类型的理解
-
3
第一节统计学发展史简介
（主要内容） 一、统计学的定义 二、统计学的起源 三、统计学的古老称谓 四、概率论的起源与发展 五、19世纪的统计――凯特勒的功绩 六、描述统计学的发展 七、推断统计的诞生 八、推断统计的应用 九、现代统计学
-
4
一、统计学的定义
在Monmort,Buffon,D.Bernoulli,Bayes,Legendre,Lagrange 等研究的基础上，19世纪初拉普拉斯（Laplace， 1749－1827）一举完成了《解析概率论》这一大 作，将概率的定义从有限的情形推广到连续的情 形，并将当时数学界发现的牛顿－莱布尼兹的微 分学引用到概率的分析理论和计算方法上。
Fisher对数理统计方法进行了深入地研究提出了方 差分析法及各种检验法。
-
12
七、推断统计的诞生
推断统计学是由W.S.Gorset(1876-1937)开始研究， 最终由R.A.Fisher(1890－1962)创立而成的。
Gorset苦心钻研统计理论终于想出了一种小样本 的检验方法――t检验法，并于1906年以Studenห้องสมุดไป่ตู้的 笔名在Biometrika的杂志上发表了 。
王孝玲编著.教育统计学，华东师范大学出版 社，2001年版
-
2
第一章绪论
【教学目标】了解心理与教育统计的定义、 发展历史、研究内容、选择使用统计方法的 步骤；理解统计数据的基本类型，心理与教 育统计的一些基本概念。
【学习重点】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
现代心理与教育统计学
湖北师范学院教育科学学院 向光富
xgf1963x@
-
1
教材：张厚粲，徐建平编著.心理与教育统计 学，北京师范大学出版社，2004年版
参考书目：
张敏强主编.教育与心理统计学.人民教育出版 社，2002年版
柯惠新等编著.统计分析法，北京广播学院出 版社，2003年版
应用统计学是与研究对象密切结合的专门统计学
-
5
二、统计学的起源
Statistics（统计学）起源于法语status（状 态），自中世纪以来逐渐演变成含政治意味的 state（国家、状态）。
统计学的原意是指对国家状态的调查研究。
古代中国和埃及都有过对国家大事统计调查的 历史。
Aristotle所著的《国家论》中，对很多国家 的政治、学问、宗教、艺术和风俗等进行了详 细的论述，该书被认为是后来发展起来的所谓 “国势学”的先驱之作。
一般定义：统计学是研究统计原理和方法的科学。
操作定义：具体说来是研究如何搜集、整理、分 析反应事物总体信息的数字资料，并以此为依据， 对总体特征进行推断的原理和方法。
统计学分为两大类： 数理统计学――以概率论为基础，对统计数据数
量关系的模式加以解释，对统计原理和方法给予 数学证明。 应用统计学――是数理统计原理和方法在各个领 域中的应用。
-
10
五、十九世纪的统计－凯特勒的功绩
在19世纪，比利时的凯特勒（A.Quetelet,1796-1874）对社 会的各种现象进行数量性的分析，开创了社会统计的新纪 元。
他的代表作《社会物理学》是要给政治科学和精神科学附 加上一种观察和计算为主的方法，而支配着社会现象的法 则和方法则是概率论；
平均的典型的人，有平均的身高、平均的体重、平均的智 能、平均的道德等。 他认为平均人在社会中犹如物体的重心，各个社会成员都 围绕着平均人摇摆波动。 他是第一个将法国的古典概率论引入社会统计研究的学者， 因此常被成为是数理统计学的创始人。
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六、描述统计学的发展
对生物统计学作出重大贡献并由此创立描述统计学 的 有 F.Galton(1822-1911)&K.Pearson（1857－ 1919）
Galton研究了平均值的偏差问题和回归问题，是统 计方法上的一大进步。
Pearson继承和发展了Galton的统计思想。他一生致 力于生物测量学、优生学、遗传学的统计方法研究； 他创造了许多统计学用语，如频度分布、频度分布 函数、回归、相关、拟合度等概念；今天的描述统 计学中大部分内容都是Pearson整理出来的；他与 Galton,Weldon在1901年开创了Biometrika杂志。
17世纪Pascal和Fermat提出了“概率”（描述 某一事件发生的可能性）的概念，发展了排列 组合理论和集合论
对概率论进行了重要的研究并使之成为数学的 一个分支的是瑞士的大数学家伯努利 （J.Bernoulli,1654-1705）。
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de Moivre（1667－1754）所著的《偶然论》一书 中除了有类似于伯努利大数法则以外，还有关于 概率的更精确的计算法 。
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三、统计学的古老称谓
1.国势学
创立国势学体系的是德国的H.Conring(1606-1681)
G.Achenwall(1719-1772)把统计学定义为：“把 国家的重大事项全部记述下来的学科”
主要代表作为《近代欧洲各国国势学概论》
Anchersen(1700-1765),把15世纪以来的国家状况， 使用数字、图表进行了分类整理被称为“尚祖学 派”
他提出了一套较为系统的方法，对社会 经济现象进行数量性的描述和比较研究 创立了政治算术学派统计学
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四、概率论的起源与发展
最早刊登有原始的概率论问题的数学书的作者 叫L.Pacioli（1445－1510）
G.Cardano(1501－1576) 从数学上研究了各种 赌博方法写出了《赌博者手册》
Knies把当时在英国发展起来的政治算术叫做统 计学
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2.政治算术
1662年伦敦的一个商人J.Graunt（1920－ 1674）著书《关于伦敦死亡表的观察》， 成为政治算术学派的鼻祖。
政治算术学派的代表人物一般认为是英 国的经济学家W.Petty(1623-1687) ，通过 大量观察完成了《政治算术》
【难点】几种数据类型的理解
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3
第一节统计学发展史简介
（主要内容） 一、统计学的定义 二、统计学的起源 三、统计学的古老称谓 四、概率论的起源与发展 五、19世纪的统计――凯特勒的功绩 六、描述统计学的发展 七、推断统计的诞生 八、推断统计的应用 九、现代统计学
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一、统计学的定义
在Monmort,Buffon,D.Bernoulli,Bayes,Legendre,Lagrange 等研究的基础上，19世纪初拉普拉斯（Laplace， 1749－1827）一举完成了《解析概率论》这一大 作，将概率的定义从有限的情形推广到连续的情 形，并将当时数学界发现的牛顿－莱布尼兹的微 分学引用到概率的分析理论和计算方法上。
Fisher对数理统计方法进行了深入地研究提出了方 差分析法及各种检验法。
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七、推断统计的诞生
推断统计学是由W.S.Gorset(1876-1937)开始研究， 最终由R.A.Fisher(1890－1962)创立而成的。
Gorset苦心钻研统计理论终于想出了一种小样本 的检验方法――t检验法，并于1906年以Studenห้องสมุดไป่ตู้的 笔名在Biometrika的杂志上发表了 。
王孝玲编著.教育统计学，华东师范大学出版 社，2001年版
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第一章绪论
【教学目标】了解心理与教育统计的定义、 发展历史、研究内容、选择使用统计方法的 步骤；理解统计数据的基本类型，心理与教 育统计的一些基本概念。
【学习重点】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
现代心理与教育统计学
湖北师范学院教育科学学院 向光富
xgf1963x@
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教材：张厚粲，徐建平编著.心理与教育统计 学，北京师范大学出版社，2004年版
参考书目：
张敏强主编.教育与心理统计学.人民教育出版 社，2002年版
柯惠新等编著.统计分析法，北京广播学院出 版社，2003年版
应用统计学是与研究对象密切结合的专门统计学
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二、统计学的起源
Statistics（统计学）起源于法语status（状 态），自中世纪以来逐渐演变成含政治意味的 state（国家、状态）。
统计学的原意是指对国家状态的调查研究。
古代中国和埃及都有过对国家大事统计调查的 历史。
Aristotle所著的《国家论》中，对很多国家 的政治、学问、宗教、艺术和风俗等进行了详 细的论述，该书被认为是后来发展起来的所谓 “国势学”的先驱之作。
一般定义：统计学是研究统计原理和方法的科学。
操作定义：具体说来是研究如何搜集、整理、分 析反应事物总体信息的数字资料，并以此为依据， 对总体特征进行推断的原理和方法。
统计学分为两大类： 数理统计学――以概率论为基础，对统计数据数
量关系的模式加以解释，对统计原理和方法给予 数学证明。 应用统计学――是数理统计原理和方法在各个领 域中的应用。
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10
五、十九世纪的统计－凯特勒的功绩
在19世纪，比利时的凯特勒（A.Quetelet,1796-1874）对社 会的各种现象进行数量性的分析，开创了社会统计的新纪 元。
他的代表作《社会物理学》是要给政治科学和精神科学附 加上一种观察和计算为主的方法，而支配着社会现象的法 则和方法则是概率论；