心理和教育统计学.ppt

事件相关电位实验 功能性磁共振实验 统计与研究设计 根据统计规律设计研究 统计解决研究中的不足 缺失值 协变量控制 小样本 …… 有数据的地方就有统计 医学与卫生统计学 经济统计学 社会统计学 农林统计学 …… 学习统计需要注意p5 如何看待统计？ 统计是手段而不是目的 1.3 统计学的基本内容 应用统计学 （社科领域中的应用） 应用统计学 （理工科领域中的应用） 理论统计学 物理学 生物学 医学 气象学 地理学 统计力学 生物统计学 医学统计学 气象统计学 地理统计学 人口学 心理学 教育学 管理学 社会学 人口统计学 心理统计学 教育统计学 管理统计学 社会统计学 统计学的整体结构 1.3.1 心理与教育统计学的研究内容 描述统计 推论统计 实验设计 心理与教育统计学 描述统计 对已获得的数据进行整理、概括，显现其分布特征的统计方法，称为描述统计 统计图 简化数据——平均值、方差、变异系数 相关分析 推论统计 推论统计主要研究通过局部数据所提供的信息，推论总体情形。 统计估计——参数估计、非参数估计 假设检验——参数检验、非参数检验 大样本检验方法（Z检验） 小样本检验方法（t检验） 计数资料的检验方法（ χ2检验） 变异数分析方法（F检验） 回归分析 实验设计 实验者为了揭示实验中自变量与因变量之间的关系，在实验之前所制订的实验计划，称为实验设计。 包括选择怎样的抽样方式； 如何计算样本容量； 确定怎样的实验对照形式； 如何实现实验组和对照组的等组化； 如何安排实验因素和如何控制无关因素； 用什么统计方法处理及分析实验结果，等等。 1.3.2 统计的地位 概念框架 现象 行为 测量 设计 统计推论 实验金字塔（Anderson,2001) 1.4 统计学的基础概念 数据类型 变量、观测值、随机变量 总体、样本与个体 次数、比率、频率与概率 参数量与计算量 误差 1.4.1 数据的类型 称名数据：性别 顺序数据：宗教认知 等距数据：IQ 比率数据：收入 女性 男性 不那么重要 一般 很重要 非常重要 95 100 105 110 115 0 $10,000 $20,000 $30,000 $40,000 $50,000 1.4.1 数据类型 分类数据 等级数据 等距数据 比率数据 计数数据 离散型数据 测量数据 连续型数据 1.4.2 变量、观测值、随机变量 变量（variables)指心理与教育实验、观察、调查中想要获得的数据，可以取不同的值。如大学生的身高。 一旦确定了某个值，就称这个值为某一变量的观测值(observation)。如某个大学生的身高。 用来表示随机现象的变量，称为随机变量。一般用大写的Ｘ或Ｙ表示随机变量。 在个别试验中其结果呈现不确定性，在大量重复实验中其结果又具有统计规律的现象为随机现象。如投掷硬币 1.4.2 总体、样本与个体 总体（Population）所要研究对象的全体，它们具有某个共同属性。N，总体容量未必无限 个体（individual)构成总体的每个基本单元。 样本（sample）从总体中抽取的一部分个体。 样本中包含的个体数，称为样本的容量n。 一般把容量n ≥30的样本称为大样本； 　　　　而n ＜30的样本称为小样本。 1.4.2 总体、样本与个体 样本和被试有区别：一个样本既可能来自对一组被试的一次观测，也可能来自对一个被试的多次观测。 一组被试既可能是总体，也可能是样本，视研究问题而定。 例子： 中国人左手掷铅球远，还是右手掷铅球远？ 小明左手掷铅球远，还是右手掷铅球远？ 1.4.3 次数、比率、频率与概率 次数：某一事件在某一类别中出现的数目，又称为频数（frequency）。 比率：两个数的比，又称为比例，百分数或百分率。 频率：又称相对次数，某一事件发生的次数与总的事件数目之比。 概率：用P表示，指某一事件在无限的观测中所能预料的相对出现次数,取值范围[0,1] 1.4.4 参数和统计量 参数(parameter)：总体的特性，是一常数，通过样本特征值预测，希腊字母。 统计量(statistics)：样本的那些特征值，是一变量，随样本的变化而变化，英文字母。 统计指标 统计量 参数 平均数 μ 标准差 SD σ 相关系数 r ρ 回归系数 b β 1.4.5 误差 测量值=真实值+误差 误差分为系统误差、随机误差 系统误差来源：测量误差、抽样误差 由于使用的仪器、测量方法、读数方法等问题造成的测得值与真值之间的误差，称为测量误差。 由于随机抽样造成的样本统计量与总体参数间的差别，称为抽样误差。 心理与教育的研究不可能避免误差，只可能减少误差。 改进仪器、合理的抽样设计的目的，就是保证研究达到所需要的精确度，同时在兼顾投入的人力、物力和财力条件下尽量减小系