心理统计学概述
心理统计简要概述(doc 24页)
心理统计简要概述(doc 24页)心理统计===============陈毅文中国科学院心理研究所社会与经济行为研究中心心理统计⏹描述统计⏹描述统计学主要研究如何整理科学实验或调查得来的大量数据，通过图表的形式描述一组数据的全貌，并计算出一些统计特征⏹推断统计⏹推断统计学是研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法。
它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表达的推断。
描述统计⏹统计图表⏹集中量数⏹差异量数⏹相对量数⏹相关量数算术平均数主要适用于等距以上数据,但不适用于类别数据和顺序数据。
优点是反应灵敏、计算简单、符合代数方法进一步演算、较少受抽样变动的影响；缺点是易受极端值的影响；加权平均数：用于分组数据1、组距分组数据设原始数据被分成K 组，各组的组中值分别为X 1，X 2，•••，X K ，各组变量值出现的频数分别为F 1，F 2，•••，F K ，则均值为：2、单变量值分组K K K F F F F X F X F X X +•••+++•••++=212211KK k n n n X n X n X n X +•••+++•••++=212211几何平均数调和平均数众数 众数是一组数据中出现次数最多的变量值。
用Mo 表示，它是一个位置代表值，主要用于测度定类数据的集中趋势,也适用于定序、定距和定比数据的集中趋势的测度值。
优点是不受极端值的影响，缺点是可能不唯一中数⏹中数也叫中位数，是一组数据中按从小到大排序后,处于中间位置上的变量值。
它将全部数据分成两部分，每个部分各包含50%的数据。
⏹中位数是一个位置代表值,它主要用于测度顺序数据的集中趋势。
也适用于等距以上数据。
但不适用于类别数据。
⏹ 将全部数据排序后，如果项数是奇数，则正中央的那一项即为中位数；如果项数是偶数，则正中央的那两项的平均值即为中位数。
1-3、差异量数⏹离差与平均差⏹ 方差与标准差⏹ 变异系数 离差与平均差 离差：也叫离均差，X -X i 或μ-i X平均差：也称平均离差，是各变量值与其均值离差绝对值的平均数，用M D 表示。
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》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
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
大一心理统计学知识点
大一心理统计学知识点心理统计学是心理学的一个重要分支，它研究了与心理学相关的统计方法和技术。
在大一的学习中，我们需要了解一些基本的心理统计学知识点，以帮助我们更好地理解心理学研究中所用到的数据和分析方法。
本文将介绍一些大一心理统计学的重要知识点。
一、数据类型在心理统计学中，数据可以分为两种类型：定性数据和定量数据。
定性数据是指在不进行数值化处理的情况下，仅仅根据属性进行分类的数据。
例如，性别、民族和学历等信息都属于定性数据。
定量数据则是用具体的数值表示的数据，可以进行数值计算和比较。
例如，身高、体重和考试成绩等数据都属于定量数据。
二、测量尺度根据数据的性质和可操作性，心理统计学中通常使用四种测量尺度：名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比率尺度。
名义尺度仅仅对数据进行分类，没有数值上的意义。
顺序尺度除了可以分类，还可以表示数据的大小顺序。
间隔尺度不仅可以分类和顺序排列，还可以比较数据之间的差距。
比率尺度是最完备的测量尺度，除了具备间隔尺度的特点外，还可以进行比率运算。
三、描述统计描述统计是对收集到的数据进行总结和描绘的方法。
常用的描述统计方法包括中心趋势和离散程度的度量。
中心趋势是用来反映一组数据的平均水平的指标，常用的有均值、中位数和众数。
离散程度则是用来反映一组数据的分散程度和差异性的指标，常用的有极差、方差和标准差。
四、正态分布正态分布是心理统计学中最重要的一种分布，也被称为高斯分布或钟形曲线。
它具有对称、单峰和连续的特点。
在心理学研究中，许多变量都呈现出正态分布的特性，因此，对正态分布的了解是非常重要的。
正态分布可以通过计算均值和标准差来描述，均值决定了曲线的中心位置，标准差决定了曲线的宽窄程度。
五、假设检验假设检验是统计推断的一种方法，用于检验对总体或群体特征作出的假设是否成立。
在心理学研究中，我们常常需要根据样本数据对总体特征进行推断和判断。
常见的假设检验方法有单样本t检验、独立样本t检验和相关样本t检验等。
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。
统计心理学主要知识点归纳
统计心理学主要知识点归纳统计心理学是一门综合应用统计方法于心理学研究中的学科，通过收集、整理和分析大量的数据，旨在揭示心理学现象的规律和关联性。
本文将对统计心理学的主要知识点进行归纳和总结。
一、概率与统计基础概率与统计是统计心理学的基石。
研究者需要了解概率理论和统计学基本概念，如随机变量、概率分布、假设检验等。
概率理论提供了对事件发生概率的量化描述，统计学则提供了对数据的分析和解释的方法。
二、标准化和测量在统计心理学中，测量是一个核心概念。
研究者需要了解不同测量尺度（如名义尺度、顺序尺度、间隔尺度、比例尺度）的特点及其应用。
此外，标准化也是一项重要技术，它可以将原始分数转化为具有标准分布特征的分数，以便进行比较和分析。
三、相关性分析相关性分析用于研究变量之间的关联程度。
研究者经常使用皮尔逊相关系数或斯皮尔曼等级相关系数来度量变量之间的相关性。
这项分析可以帮助研究者确定变量之间的关系，并进一步推断其之间可能存在的因果关系。
四、假设检验假设检验是统计心理学中最常用的方法之一。
它用于检验研究者对事物的某种假设是否成立。
在进行假设检验时，研究者需要明确研究假设、选择适当的统计检验方法，并进行显著性检验以确定结果的可靠性。
五、方差分析方差分析用于比较两个或更多组之间的均值差异，常用于处理实验数据。
研究者需要选择适当的方差分析方法，并进行后续的事后比较分析以确定组间差异是否显著。
六、回归分析回归分析是研究变量之间关系及其影响程度的重要方法。
通过回归分析，研究者可以确定自变量对因变量的解释程度，并进行预测。
常见的回归方法包括线性回归、多元回归和逐步回归等。
七、因子分析因子分析是一种用于研究多个变量之间共同性的方法。
通过因子分析，研究者可以探索变量之间的内在结构，并将其归纳为几个共同的因子，以简化变量的复杂性。
八、统计软件的应用在统计心理学研究中，统计软件的应用非常广泛。
研究者可以使用SPSS、R、Python等工具进行数据分析和处理。
统计心理学主要知识点总结
统计心理学主要知识点总结统计心理学是心理学的一个重要分支领域，它通过运用统计学的方法和技术，研究人类心理现象及其规律。
本文将对统计心理学的主要知识点进行总结，旨在帮助读者更好地理解和应用统计心理学的理论和方法。
一、概述统计心理学是一门应用性较强的学科，它利用统计学的概念和方法，对心理学中的数据进行分析和解释。
统计心理学的主要任务是帮助心理学研究者进行数据处理和统计推断，从而揭示心理现象背后的规律和原因。
二、描述性统计描述性统计是统计心理学的基础，用于对心理学数据进行描述和概括。
描述性统计主要包括以下几个方面：1. 集中趋势：用于描述数据的集中程度，常用的指标包括均值、中位数和众数。
2. 离散程度：用于描述数据的离散程度，主要有标准差、方差和极差等指标。
3. 分布形态：用于描述数据的分布形态，例如正态分布、偏态分布和峰态分布。
三、概率与统计推断概率与统计推断是统计心理学的核心内容，它涉及到从样本数据中推断总体特征和进行假设检验等内容。
1. 概率原理：概率是描述事件发生可能性的数值，统计心理学利用概率理论解释和推断心理学现象。
2. 抽样与总体推断：从总体中随机选择样本，并利用样本数据推断总体特征。
3. 假设检验：用于检验研究假设的有效性，常见的方法包括t检验、方差分析和卡方检验等。
四、相关与回归分析相关与回归分析是统计心理学中用于研究变量间关系的重要方法。
1. 相关分析：用于衡量两个变量之间的相关程度，常用的指标有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
2. 线性回归分析：用于建立一个或多个自变量与一个因变量之间的关系模型，通过回归方程进行预测和解释。
五、实验设计与数据分析实验设计与数据分析是统计心理学研究中关键的一环，它包括实验设计和数据分析方法的选择。
1. 随机分组与控制：在实验中使用随机分组和控制变量的方法，以降低其他因素对实验结果的影响。
2. 方差分析：用于比较两个或多个组之间的差异，并确定差异是否显著。
心理统计学常用概念总结
心理统计学常用概念总结1．描述统计：是对成组数据概括的描述。
描述统计的指标有三类：数据的集中趋势，数据的离中趋势，数据间的相关。
2．推论统计：方法包括从样本的数量特性推测总体数量特性的一系列问题：推论假设，推论的各种方法和步骤，以及检验推测可靠性的各种方法。
3．组距：每一组上限和下限的差。
（组距习惯上常用2，3，5，10，20）4．中点：在某一组的下限和上限当中的那一点。
5．集中趋势：是代表一系列数据的典型水平的数字指标，代表集中趋势的指标有平均数，中数和众数。
6．平均数（x）：是一组数据总和的平均值。
7．中数（mdn）：一系列按大小顺序排列的数据中的一个点，在这个系列中有一半数据在这个点以上，有一半数据在这个点以下。
8．众数（mo）：在一系列数据中出现次数最多的那个数。
9．全距：一个分布中最大的数值的上限减去最小数值的下限，就得到全距。
（全距大，说明这组数据分散；全距小，则较集中。
使用时注意：1、无极端值；2、比较两个分布的全距时，当两个分布所包含数据的数目相等或差不多时才能使用）10．离中趋势：是表示一组数据分散程度的指标，常用的指标有：全距，四分差，平均差和标准差。
（如果离中趋势很小，说明数据分布都在平均数附近变动，因此平均数的代表性很大；如果离中趋势太大，说明数据分布太分散）11．四分差（q）：是数据的离中趋势的指标之一，四分差说明按大小顺序排列的一系列数据中间50%个数据的分散程度。
（如果一个分布中间部分的数据比较集中，则两个四分点q3与q1就离得近些，q的值就小些。
）12．百分点：某次数分布中处于某百分等级的数值。
13．百分等级：某数值在某次数分布中所处的位置。
14．平均差（ad）：一个分布中每个变量和平均数的差的绝对值的平均值。
15．标准差：s2开方后的正值就叫标准差，是数据的离中趋势的指标之一。
16．离中系数（cv）：用相对量来表示数据分散程度的数字指标。
17．相关程度：指相关是否密切，可分为无相关；部分相关；完全相关。
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。
阐述心理统计学的原理和方法应用
阐述心理统计学的原理和方法应用1. 引言心理统计学是心理学领域中的一个重要分支，它通过统计学的原理和方法来分析和解释心理学数据。
本文将详细阐述心理统计学的原理和方法，并介绍其在心理学研究中的应用。
2. 心理统计学的原理心理统计学的原理基于概率统计学的基本原则，主要包括以下几个方面：2.1 样本和总体心理统计学的研究对象通常是心理学中的某个群体或者个体。
样本是从总体中选取的一部分个体，通过对样本的研究，可以推断总体的特征和变量。
2.2 变量和测量在心理统计学中，变量是指在研究中具有观测值或取值的属性。
变量可以分为两类：定量变量和定性变量。
定量变量是可以被量化或计量的，例如年龄、身高等；定性变量是描述性的，例如性别、民族等。
测量是指通过实验或观察获取变量取值的过程。
2.3 假设检验心理统计学的假设检验是根据样本数据对总体做出判断的一种方法。
它通过对样本数据的统计分析，比较样本统计量和总体参数的差异，判断差异是否显著，从而对总体进行推断。
2.4 相关和回归分析相关分析是分析变量之间的关系和相关程度的一种方法，可以通过计算相关系数来评估两个变量之间的线性关系。
回归分析则是通过建立数学模型来预测或解释因变量与自变量之间的关系。
3. 心理统计学的方法应用心理统计学的方法主要应用在以下几个方面：3.1 实验设计与分析实验是心理学研究中常用的研究方法之一，心理统计学可以应用于实验设计和数据分析的过程。
在实验设计中，心理统计学可以帮助研究者确定实验组与对照组，并控制其他变量的干扰。
在数据分析中，心理统计学可以帮助研究者分析实验结果的显著性和效应大小。
3.2 问卷设计与分析问卷调查是心理学研究中常用的数据收集方法之一，心理统计学可以应用于问卷的设计和数据分析。
在问卷设计中，心理统计学可以帮助研究者确定问题的顺序和选项，以最大程度地获取有效信息。
在数据分析中，心理统计学可以帮助研究者分析问卷数据的信度和效度。
3.3 统计推断与解释统计推断是心理统计学的核心内容之一，它可以帮助研究者从样本数据中推断总体的特征和变量。
统计心理学知识点
统计心理学知识点统计心理学是研究心理学中统计分析方法的应用和心理学实验设计的领域。
它不仅在心理学研究中扮演重要角色，也在其他社会科学领域中发挥着关键作用。
本文将介绍统计心理学的几个重要知识点，包括样本与总体、描述统计学、推论统计学、假设检验和效应量。
一、样本与总体在统计心理学中，样本和总体是非常重要的概念。
样本是从总体中抽取的一部分个体或观察对象，而总体则代表着研究者所关注的整体群体。
研究者通过对样本的研究来推断总体的特征。
样本的选择要具有代表性，以确保研究结果的泛化性。
二、描述统计学描述统计学是统计心理学中的一个分支，用于对数据进行整理、总结和描述。
通过平均数、标准差、频率分布等统计指标，可以对数据的中心趋势、离散程度和分布形状进行描述。
常用的描述统计学方法包括频数分析、描述性统计量和图表分析。
三、推论统计学推论统计学是利用样本数据推断总体特征的统计方法。
它基于概率理论，通过对样本数据的分析来进行统计推断。
推论统计学可以帮助研究者判断研究结果的可靠性和统计显著性，从而做出更准确的结论。
四、假设检验假设检验是推论统计学中的一个重要方法，用于检验研究假设的有效性。
研究者会提出原假设和备择假设，然后基于样本数据进行统计推断，判断原假设是否应该被接受或拒绝。
常用的假设检验方法包括t 检验、方差分析和卡方检验等。
五、效应量效应量是衡量研究中效果大小或关联强度的指标。
它可以帮助研究者判断实验结果的实际重要性。
常用的效应量指标包括Cohen's d、相关系数和回归系数等。
理解和解释效应量有助于更全面地评价研究结果和实验设计的合理性。
总结：统计心理学是研究心理学中统计分析方法的应用和心理学实验设计的领域。
对于从样本到总体的推断、数据的整理和总结、假设的检验以及效应量的评价，都是统计心理学中重要的知识点。
熟练掌握这些知识点可以帮助研究者更准确地分析和解读研究结果，提高心理学研究的科学性和可靠性。
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。
第一讲 心理统计学绪论概诉
F 检验
回归分析
预测 计数数据
计 量 数 据
2 检验
描述性统计是推论统计的基础，推论统计离不开 描述统计所提供的特征值。 描述统计只是对数据进行一般的分析归纳，如果 不进一步运用推论统计进行进一步的分析，描述 统计的结果就不会产生更大的价值和意义，达不 到统计分析的最终目的和要求。
第三节 心理统计学的发展
⑵差异比较，考察不同人群的某些差异，以及实验干 预是否造成了某种心理品质或心理状态的明显改变。 例如：比较言语材料记忆的性别差异 比较心理健康水平的校际差异 比较不同感觉通道接受刺激的反应时间长短 多以心理实验研究的方式出现，统计方法多依赖t检 验和F 检验
⑶相关性分析 相关性研究，一般是尽量在较为自然的情况下， 搜集研究对象的一系列心理体验、行为倾向或行为 指标，利用统计学方法，来考察各方面变量对应的 数据资料之间是否具有共变关系。 例如： 看暴力电视和攻击行为之间的关系 智力水平和学业成绩之间的关系
2.顺序数据（ordinal data)也称为等级数据，指 既无相等单位也无绝对零点的数据，是按事物 某种属性的多少或大小，按次序将各个事物加 以排列后获得的数据资料。 如学生的等级评定、职员的工资级别、消费者对 各种品牌手机的喜好程度等。
3.等距数据（interval scale）具有相等单位但无 绝对零点的数据。如温度、智商、各种能力分数 等。只能做加减运算，不能做乘除运算。
道路安全 中国公安部发布数据：2005年，在全国公路上 发生交通事故造成多人死亡，其中发生在高速公路 上的交通事故造成6407人死亡，二、三级公路上
交通死亡事故最多，造成47448人死亡。
例子：骗人的平均数
老刘办了个厂子，请了自己的弟弟和其他6个亲戚做管 理人员。还有5个领工和10个工人。为了扩大生产，老刘 去人才市场去找新工人。小胡来应聘，老刘说：“我们这 里待遇不错，每月平均工资为4500元。”小胡觉得不错， 就去老刘的厂子里做工人。几天之后，小胡就跑去质问老 刘：“这里没有一个工人的工资是高于1500元，平均工 资怎么会有4500元？”而事实上老刘确实没有算错，这 到底是怎么回事呢？
统计学中的心理统计与心理测量
统计学中的心理统计与心理测量统计学是一门应用数学科学，旨在收集、整理、分析和解释数据。
在心理学领域中，统计学有着重要的应用，尤其是在心理统计与心理测量方面。
心理统计和心理测量是为了从心理学的角度研究和理解人类行为和心理过程，并从中得出结论的一种方法。
本文将介绍心理统计和心理测量的基本概念、应用以及在统计学中的重要性。
一、心理统计的基本概念和应用心理统计是使用统计学的方法来研究心理学数据的科学。
心理统计的基本概念包括数据收集、整理和分析，并用统计模型来解释数据。
心理统计的应用广泛，涉及各个领域，如临床心理学、教育心理学、工业心理学等。
心理统计可以通过搜集大量的数据，来揭示人类行为和心理过程中的规律和趋势，从而对心理学理论进行验证和推断。
在心理统计中，常用的统计方法包括描述统计和推论统计。
描述统计主要是对数据进行整理和总结，常用的统计指标包括均值、标准差、相关系数等。
推论统计则是从样本数据中进行推断，以了解总体特征。
其中，假设检验和置信区间是最常用的推论统计方法，用来验证研究假设和推断总体参数。
心理统计在实际应用中扮演着重要的角色。
举例来说，在临床心理学中，医生可以运用心理统计的方法来评估和量化患者的心理状态，作出正确的诊断。
在教育心理学中，研究者可以利用心理统计的方法来评估学生的学习成绩和表现，从而优化教育教学策略。
心理统计还可以帮助工业心理学的研究者进行员工满意度调查和团队合作效果评估等，以提升组织绩效。
二、心理测量的基本概念和应用心理测量是利用测量工具和方法来评估和量化个体的心理特征和行为。
心理测量的基本概念包括信度和效度。
信度是指测量工具的稳定性和一致性，而效度则是指测量工具能否准确地反映出要测量的心理特征或行为。
心理测量可以通过问卷调查、观察和实验等方式进行，常用的测量工具包括心理量表、问卷和实验材料等。
心理测量在实践中有广泛的应用。
在临床心理学中，心理测量可以用来评估个体的心理疾病风险或发展情况，从而制定相关的治疗方案。
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。
心理统计学研究及其应用
心理统计学研究及其应用心理统计学是指基于心理学的研究对象，运用概率论、数理统计及相关的数学方法，对心理学的现象和规律进行分析、归纳和推理，进而揭示其中的内在联系和规律的科学。
心理统计学的目的是利用数学工具帮助人们更好地理解人类的心理现象、预测未来的趋势、支持制定更精确的心理测试、提高心理治疗的效果等。
同时，在社会和经济方面也有一些应用，比如市场调查、舆情分析等。
心理统计学的基本概念包括：描述性统计和推断统计。
描述性统计用来总结和描述数据的基本特征，比如数据的中心、离散程度、分布特征等等。
而推断统计则是根据样本数据来对总体的特征进行估计和推断，因为总体是未知的或者很难直接观察到的。
进行心理统计学研究是为了发现心理学中存在的现象和规律。
例如，研究人员可能需要区分某一种现象是否是随机事件。
他们希望确定该现象发生在样本内的可能性大小，如果仅出现一次该现象是否就足够支持研究人员的结论等等。
这些问题可以通过构建数学模型和数据分析来解决，找到数据背后的模式。
心理统计学的应用领域很广泛，其中包括了常见的测量和分析工具，如心理评估工具和量表、问卷调查、实验设计等等。
比如，在心理治疗中，通过使用心理统计学方法，治疗师可以评估和跟踪患者在各个治疗阶段中的情绪、行为和生理变化。
同时，还可以前瞻性地预测患者的恢复时间和治疗效果的可能性。
另一个具有较大影响的应用领域是市场调查。
当品牌公司推出新产品时，必须确保该产品在市场上的成功。
心理统计学方法可以帮助公司评估市场需求、定位目标市场以及确定优化产品的方案。
通过分析历史销售数据并结合现有消费者的印象、观点和行为，公司可以制定最有效的产品营销策略。
在舆情分析方面，心理统计学可以帮助政府和其他利益相关方预测和应对可能产生的社会事件。
总之，心理统计学作为一门交叉学科，运用统计学和心理学的知识和方法来研究心理学的现象和特征，发现其中的规律和联系，并通过应用领域的实践来支持我们更好地理解和应对生活和工作中的各种挑战。
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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。
测量这些不可观察的特征是非常困难的，在理论界，许多的研究都致力于准确的定义这些概念并且把他们量化。
于是对此的评批也聚集于对于这些定义和量化工作的怀疑。
很多批评来自于物理学界以及社会科学的激进分子，他们认为很多时候这种测量是不准确的，而且被滥用了。
但心理统计学的倡导者认为这些滥用数据往往来自于对于心理统计学准则的忽视。
他们也反驳到，物理学所研究的很多无法被观测到的属性比方力的作用和热能，也是依靠推
断他们的表现才实现研究的。
心理统计学分类
描述统计——集中趋势分析、离中趋势分析、相关分析
推论统计——参数分析、非参数分析
从内容上看它，心理统计学可分为描述统计和推论统计两大部分。
其中描述统计又分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
推理统计又可按样本容量分为Z检验，T检验，P检验三大类方法。
按参与计算的数据个数分,又有单总体检验，平均数差异检验（两总体差异的研究）和多因素分析三种计算。
按数据处理方法又可分为参数分析和非参数分析。
描述统计
描述统计又分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
集中趋势分析主要靠平均数、中位数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。
例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？
离中趋势分析主要靠全距、四分差、方差(平方差)、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。
例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。
相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。
这种关系既包括两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间的关系，也包括多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间的关系；既包括A大B就大(小)，A小B就小(大)的直线相关关系，也可以是复杂相关关系（A＝Y－B*X）；既可以是A、B变量同时增大这种正相关关系，也可以是A变量增大时B变量减小这种负相关，还包括两变量共同变化的紧密程度——即相关系数。
实际上，相关关系唯一不研究的数据关系，就是数据协同变化的内在根据——即因果关系。
获得相关系数有什么用呢？简而言之，有了相关系数，就可以根据回归方程，进行A变量到B变量的估算，这就是所谓的回归分析，因此，相关分析是一种完整的统计研究方法，它贯穿于提出假设，数据研究，数据分析，数据研究的始终。
例如，我们想知道对监狱情景进行什么改造，可以降低囚徒的暴力倾向。
我们就需要将不同的囚舍颜色基调、囚舍绿化程度、囚室人口密度、防风时间、探视时间进行排列组合，然后让每个囚室一种实验处理，然后用因素分析法找出与
囚徒暴力倾向的相关系数最高的因素。
假定这一因素为囚室人口密度，我们又要将被试随机分入不同人口密度的十几个囚室中生活，继而得到人口密度和暴力倾向两组变量（即我们讨论过的A、B两列变量）。
然后，我们将人口密度排入X 轴，将暴力倾向分排入Y轴，获得了一个很有价值的图表，当某典狱长想知道，某囚舍扩建到N人/间囚室，暴力倾向能降低多少。
我们可以当前人口密度和改建后人口密度带入相应的回归方程，算出扩建前的预期暴力倾向和扩建后的预期暴力倾向，两数据之差即典狱长想知道的结果。
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推论统计
推论统计是统计学乃至于心理统计学中较为年轻的一部分内容。
它以统计结果为依据，来证明或推翻某个命题。
具体来说,就是通过分析样本与样本分布的差异，来估算样本与总体、同一样本的前后测成绩差异，样本与样本的成绩差距、总体与总体的成绩差距是否具有显著性差异。
例如，我们想研究教育背景是否会影响人的智力测验成绩。
可以找一100名24岁大学毕业生和100名24岁初中毕业生。
采集他们的比－西智力测验成绩。
用推论统计方法进行数据处理，最后会得出类似这样儿的结论：“研究发现，大学毕业生组的成绩显著高于初中毕业生组的成绩，二者在.01水平上具有显著性差异，说明大学毕业生的比－西智力测验成绩优于中学毕业生组。
”。
推论统计的理论假设是概率论。
概率论研究发现，当样本总体的样本容量达到特定值时候，则[样本总体分布]的形状为Z分布（样本容量三十以上）、T分布（样本容量为三十到八）或P分布（样本容量为十以下）的。
这时，我们从样本总体中随机抽出一个样本，这个样本落在这个样本总体的中心区域的可能性较大，落在边缘区域可能性较小，出了某一区域的可能性很小。
这一规律在所有定样本容量的数据分布中都存在。
因此，我们可把两组数据放到一个坐标系上，然后根据两组数据的统计参数来比较两个分布是否有显著性差异，并估算出猜错的可能性。
推论统计中最常用到的指标为Z分数（大样本研究）、T分数（小样本研究）、P分数（二项分布研究），检验方式主要有Z检验、T检验、）。
除此以外，推理
统计中另有非参数分析方法，可以根据数据的秩来计算统计结果。
推论统计结果的可靠性除了受到实验方法和数据处理方法的影响，还受到样本容量影响，根据过大或过小的样本计算出的结论都可能是不可靠的，为此，心理统计学中又有w2法和D值法来检验样本是否大到足以影响推论的地步。
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结语
一般地讲，‘古典’心理统计学的内容主要就是这些。
随着统计学、心理学、现代测量理论的发展，包括IRT理论(item response theory)在内的许多心理学数学研究方法仍在进一步充实心理统计学。
实际上，用作心理统计核算的著名数学软件——社会科学统计系统（简称SPSS）每年出一个新版本，而今已经连出了十三版。
而且仍然在不断添加新的数据处理程序。
因而心理统计学既是古老的学科，又是不断发展着的学科。
统计学也不仅应用在心理学领域，包括临床医学、教育学、社会学等社会社会科学都广泛使用这些统计学的新成果。
因此，想进一步了解心理统计的相关知识，可以搜索SPSS、SAS、心理测量学、现代心理测验理论、数据处理方法、实验心理学、实验方法、统计学、社会学、统计、推理统计、医学统计学等关键词。