心理统计学(同等学力辅导班资料)PPT课件下载推荐.ppt
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n6、03年之前考管理心理学、临床心理学知识,现在不是考点,所以03年以前真题中相关知识不复习。
复习策略n1、紧扣考试大纲,考题的答案以大纲为准-学习大纲至少两遍(看一遍,80%能过);
n2、对各个知识点中的“关键词”进行重点学习和记忆;
n3、课上明确考试重难点,课后背诵和记忆;
n4、重点章节投入更多时间、精力;
复习策略n5、把握各个知识点在考试时的出题思路、套路,熟悉历年考点(见表一、表二);
n6、注意:
多次考过的知识点可能换一种题型或思路继续考察,考过一次的知识点不排除再考的可能性,重点章节中未考知识点要重点掌握;
n7、考前做近两年真题,严格按照考试时间模拟,根据自己的情况分配各个题型答题时间;
心理统计学介绍n心理学的研究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。
心理统计学是心理学研究的有效工具之一,它是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。
n心理统计学是针对心理学的特点,研究如何应用统计方法去解决心理实验或调查中的数据问题的一门学科。
心理统计学学科学习意义心理统计学可以解决如下等诸多问题:
n1、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?
n2、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?
n3、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?
心理统计学历年试题分析(表一)考年考分考题题型及数量考点200914分选择5,名解1,简答1区间估计、非参数方法、数据分类、卡方分布自由度、取样方法、备择假设、计算样本平均数条件(非重点)200813分选择4,名解1,简答1数据分类、假设检验两类错误、相关方法、非参数方法、众数、单侧检验200716分选择4,名解2,简答1数据分类、集中量数、离中趋势、虚无假设、双侧检验、点估计、卡方检验200618分选择3,名解1,简答2数据分类、方差、不同使用条件下选择哪种相关、中数、假设检验步骤(非重点)、非正态转正态数据方法(非重点)200514分选择5,名解1,简答1抽样方法、非参数方法、平均数、区间估计、虚无假设、方差分析基本条件(非重点)心理统计学历年试题分析(表二)考年考分考题题型及数量考点200411分选择2,名解1,简答1统计方法、统计检验方法、回归系数、假设检验中两类错误200318分选择3,名解1,简答2方差分析所用数据非必备条件、计算相关系数方法、非参数检验、测定系数、样本容量对取样误差影响、卡方检验三种应用200211分选择2,名解1,简答1数学期望、回归所决定比例、假设检验中两类错误、比较离散程度200117分选择4,名解1,应用1某分数段人数百分比、简单随机抽样时样本容量与谁无关、假设检验中两类错误、区间估计、统计方法选择和统计检验200013分选择3,名解1,论述1取样方法、百分位、总体方差已知标准误公式、显著性水平、T检验条件课程章节n心理统计学共五章,重点章节为1、2、3、4章,n第1章研究中常见数据的特点与初步整理;
n第2章数据的分布及总体参数的估计;
n第3章假设检验;
n第4章各种研究设计的方差分析;
n第5章一元线性回归;
第一章数据类别与整理(考点)n数据类型:
称名、顺序、等距、等比n集中量数:
平均数、中数、众数n离中量数:
变异系数(四分差)n相关系数:
积差相关、等级相关、点二列相关、二列相关(适用条件)第二章数据分布与参数估计(考点)n正态分布总体的一个随机样本有如下关系:
1S,包含所有数据的68.26%;
2S,包含所有数据的95%;
3S,包含所有数据的99%,n标准分数:
n二项分布n点估计、区间估计第三章假设检验(考点)n假设检验中两类错误n虚无假设、备择假设n单侧检验、双侧检验n假设检验的基本步骤n(独立样本、相关样本)t检验的适用条件n(独立样本、相关样本)非参数检验方法n计数数据的检验方法:
卡方(X2)检验第四章方差分析(考点)n(注意:
与心理学研究方法知识点有重叠)n完全随机设计n随机化完全区组设计n析因设计第五章一元线性回归(考点)n回归分析n回归系数n测定系数(确定系数)第一章研究中常见数据的特点与初步整理n第一节常见数据特点与分类1、数据特点:
n随机性与变异性:
在相同的实验条件下,或同一个人对同一个刺激的反应事先无法确定,有偶然性,是随机波动的。
由于受到各种随机因素影响,数据会在一定范围内变化,表现出变异性;
n离散性:
每一个观测数据都是离散的,是以一个个分散的数字形式存在的;
n规律性:
随着观测次数的增多,数据的波动会显现出一定的规律性。
即数据波动的趋势是可以预测的。
第一章研究中常见数据的特点与初步整理2、数据分类n
(1)按照量表水平不同n1)称名数据(09、08、07、06年均考过):
类别,如:
性别,用1、0分别表示不同的性别(以“1”代表男性,以“0”代表女性),这里的“1”、“0”就是称名数据;
n2)顺序数据(等级数据):
可排序,如:
智力测验分数,对全班学生依其拥有某种属性的多少或水平的高低进行排序所得的名次(第1名、第2名),就是顺序数据;
n3)等距数据:
相等单位;
可区分、排序、加减,如:
温度;
n4)等比数据:
相等单位、绝对零点;
如:
身高、体重、反应时;
第一章研究中常见数据的特点与初步整理
(2)按照是否借助测量工具n1)计数数据:
计算个数的数据。
计数数据是不连续的,一般取非负整数的形式。
如学校数、班级数、学生数、教师数、桌椅数、男女生人数等。
n2)测量数据:
借助于一定测量工具或依据一定测量标准所获得的数据。
如品德评定等级、各科考试分数、身高、体重、时间、心理测验所得的分数。
(3)按照是否连续n1)离散数据:
取值是不连续的,在任何两个数据之间所能取的数值个数是有限的。
计数数据是离散数据。
n2)连续数据:
可以取某一区间内的所有的值。
即在任意两个数据点之间还可以取无限个大小不同的数值。
第一章研究中常见数据的特点与初步整理第二节数据初步整理(大纲P266)1、计数数据整理
(1)呈现形式-列联表:
观测数据按两个或更多属性(定性变量)分类时所列出的频数表n
(2)统计图n1)条形图:
条形长短表示数量多少,适合离散数据,尺度从零开始,宽度一致,间距一致;
n2)圆形图:
表示总体内各部分比例关系,所以要先求出各部分比例,以圆心角度数表示;
第一章研究中常见数据的特点与初步整理第二节数据初步整理(大纲P266)2、测量数据整理
(1)次数分布表
(2)次数分布图n1)直方图:
用矩形面积表示连续随机变量;
n2)次数多边形:
又称折线图,用线性图表示连续随机变量分布情况;
第一章研究中常见数据的特点与初步整理第三节数据的描述n1、数据集中趋势n
(1)平均数:
=X/N,(N是数据个数)特点:
灵敏、严密、简单,测量工具需相同,数据集中时代表性好,较少受抽样变动影响;
条件:
数据同质(同一测量工具测同一特质),数据取值明确,离散程度不能太大n
(2)中数:
中间的数,数据个数为偶数时,中数为序列中间位置的两个数的平均数;
重复数据且又处于序列中间位置时,将重复数据看成连续数据,将该连续数在数轴上所对应的区间进行分割,根据中数在该区间所占区段来求中数。
n(3)众数:
在一组数据中,出现次数最多的数据,众数可以不存在或多于一个。
第一章研究中常见数据的特点与初步整理2、数据离中趋势n
(1)方差:
离差平方的平均数,S2=(X-)2/n(X是观察数据,是样本平均数,X-为离均差,n为样本容量)n
(2)标准差:
方差的算术平方根,意义班级分数标准差大,说明成绩不齐,说明老师出的好,把不同学生区分开了;
对同一个体,标准差大,说明测量误差大。
正态分布时:
1S,包含总数目的68.26%;
2S,包含总数目的95%;
3S,包含总数目的99%,所以落在平均数加减3个标准差范围之外的数据,可视为异常值,可以舍弃。
第一章研究中常见数据的特点与初步整理n(3)变异系数n同一团体不同测量间变异比较,如相同班级不同科目考试的变异比较;
n不同团体(团体间水平相差较大)相同测量间变异比较,如不同年级接受同一试卷测试时成绩变异大小的比较。
n(4)平均差n各数据与平均数的绝对值的平均数,用AD表示。
n(5)四分差n第三个四分位数Q3与第一个四分位数Q1之差的一半,公式第一章研究中常见数据的特点与初步整理3、数据一致性测量n1)两种测量(两列数据)之间是否有关系,只回答有无关系,不能确定因果关系n比如:
同一试卷中每题答对答错与总分是否有一致性n2)取值:
-1到1之间第一章研究中常见数据的特点与初步整理3)各种相关关系的计算适用条件积差相关(皮尔逊相关):
两列变量、数据成对且少于30对,正态变量、线性关系;
等级相关
(1)斯皮尔曼等级相关:
两列变量为等级变量,线性相关;
(2)肯德尔和谐系数:
k个人评价n个事,等级变量,适用于评分者信度分析,取值在0,1;
点二列相关:
一列变量为正态,另一列变量为二分名义变量,适用于区分度分析;
二列相关:
两列变量为正态,其中一列人为分成两类资料;
多系列相关:
两列变量为正态,其中一列人为分成多类资料;
第二章数据的分布及总体参数的估计第一节数据分布特点n一、正态分布:
n1、特点:
n
(1)连续型概率分布,以X=为对称轴;
n
(2)X=处有最高点,X=处有两个拐点;
n(3)是一族分布,依两个参数(,)不同而不同。
第二章数据分布与参数估计(考点)第一节数据分布特点n2、正态分布总体的一个随机样本的关系:
n1S,包含所有数据的68.26%;
3S,包含所有数据的99%;
n3、标准分数:
n二、二项分布:
只有两种可能结果的离散型随机事件的数据分布平均数:
标准差:
第二章数据的分布及总体参数的估计第二节总体参数估计n一、区间估计、点估计n1、区间估计n
(1)概念:
用数轴上一段距离,表示未知参数可能落入的范围,可以指出总体参数落入某区间的可能性有多大;
n
(2)置信区间与置信度n置信区间:
在某一置信度时总体参数可能落入的区间;
n置信度(1-),也称置信水平,一般为0.05或0.01,是所估计的总体参数落入置信区间的可靠程度;
第二章数据的分布及总体参数的估计n2、点估计n
(1)概念:
当总体参数不清楚时,用一个特定值(一般用样本统计量)对其进行的估计,用样本平均数估计总体参数,用样本标准差Sn-1估计总体标准差。
n
(2)需要满足条件n无偏性、一致性、有效性、充分性第二章数据的分布及总体参数的估计n二、总体平均数估计n1、总体正态、方差已知:
公式:
n2、总体正态、方差未知:
第三章假设检验第一节检验的基本问题n一、虚无假设与备择假设n
(1)虚无假设:
与研究假设相反的假设,假设两个总体没有差异;
n
(2)备择假设:
与虚无假设对立的假设,假设两个总体有差异,不相等;
第三章假设检验n二、假设检验中两类错误n
(1)错误:
虚无假设为真时,拒绝虚无假设时所犯的错误;
n
(2)错误:
虚无假设为假时,接受虚无假设时所犯的错误;
n(3)错误和错误的关系:
一者增大,另一者减小的关系,我们希望两种错误都尽量小些,若是固定,通过增加样本容量来减小。
第三章假设检验n三、显著性水平n是一种检验标准,以表示,