SMU-心理学研究方法回顾ppt课件

2018-09-10,心理与教育统计学,1,文章的诞生,发现问题，提出问题-文献检索,实验设计-实验心理学、认知心理学、心理测量学,实验操作-精神医学、人际互动,数据整理与分析-统计学,结果的整理与汇报-APA格式,文章初稿的撰写-写完初稿只是开始,2,个人经验,统计的学习，不在乎公式，在乎的是你如何合理使用每个统计检验合理的解决你的问题，并根据结果做出合理且可靠的判断。对于我们心理学来说，最好学习统计的方法是结合实验心理学的实验设计（自变量）来理解。当然，如果你有心理测量学的基础，尤其时真分数理论，对于推论统计对更加深刻。,3,看文章的结果，我们能否实现？,4,统计学习框架,统计,描述统计,推论统计,集中趋势量数,离散趋势量数,参数检验,非参数检验,样本独立,样本非独立,两组人：独立样本t检验,大于两组：F检验（方差分析）,一组人：配对样本t检验,大于两组：F检验（方差分析）,5,描述性统计与概率分布,心理与教育统计学,张瑞彬南方医科大学心理学系ruibin.zhang1989,2018-09-10,6,课程提要,数据的呈现方式集中趋势量数（平均数、中位数、众数）变异性量数（标注差、方差）概率分布曲线（正态分布）研究假设（零假设、备择假设）相关系数,7,数据的呈现方式,心理和教育研究中收集的各种原始资料杂乱无章，只有经过整理分析才能从中提取出有用的信息。在对资料进一步分析之前，需要进行认真的整理。,8,审核资料,审核资料的目的，是为了剔除不合格的资料，以确保资料的可靠性和可信性。审核是对原始资料进行初步的审查和核实。不符合要求的数据主要有三种：缺失、可疑、失误。,数据的呈现方式,9,缺失：指数据不全或缺项未填；例如一份资料中未回答的问题占10以上，或者缺少关键性资料。可疑：指难以辨认或怀疑其真实性的数据；例如，有的被试填答的问卷全部选同一个选项（如全选A或全选B）；有的被试填答的结果可以看到是一种规则的排列方式（如ABCDEDBCABCDE）。失误：指存在明确差错的数据或答案。,数据的呈现方式,10,在剔除不合格问卷的过程中，注意不能把一些不符合自己主观假设的数据随意去掉。因此这项工作一定要非常慎重。对于个别极端数据是否该剔除，应遵循三个标准差法则。,11,数据的分组,分组要以被研究对象的本质特性为基础，如性别分类标志要明确，要能包括所有的数据数据分组的标志性质类别：按事物的不同性质进行分类。数量类别：按数值大小进行分类，并排序。,数据的呈现方式,12,统计表是用来表达研究变量与被说明的事物之间数量关系的表格。它可以将大量数据的分类结果清晰、概括、一目了然地表达出来，便于分析、比较和计算。,数据的呈现方式,13,统计表的种类,简单表：列出观察对象的名称、时序、地点或统计指标分组表：只按一个标志分组复合表：按两个或两个以上标志分组,数据的呈现方式,14,简单表,表2-3各校学生数一览表,15,分组表,表2-4上海市区男幼儿20米跑步用时,16,复合表,表2-5某年级操行评定结果,17,例:表26中学生心理烦恼调查被试分布,18,次数分布表,次数分布表目的：确定某一随机现象的各个随机事件在n次实验中出现的次数，从而直观地描绘该随机现象发生的规律性。制作步骤：求全距（R）：一组数据的最大数与最小数之差；确定组数（K）与组距（i）；组距（i）经验值：组距一般取奇数或5的倍数1,3,5,71020，30，40，50，100，200，300，400，500，1000，2000，5000.组数（K）理论参考值：K=1.87(N-1)2/5,数据的呈现方式,19,统计图,统计图是整理和呈现数据的另一种方法，它把研究变量与被说明事物之间的数量关系用图形表现，直观、形象地表达出事物的全貌及其数据的分布特征，使人一目了然，便于理解和记忆，印象深刻。,数据的呈现方式,20,统计图的构成,统计图一般由图号、标题、标目、图形、图注等几部分构成。统计图中的标目由基线(横轴)和尺度线(纵轴)构成。对于有纵、横轴的统计图，一般以基线表示被观察的现象，而尺度线则表示其数量。,数据的呈现方式,21,直方图:以矩形的面积表示连续性数据次数分布的图形,主要用于连续性数据资料。条形图：用直条的长短来表示统计项目数值大小的图形，主要用于离散型数据资料。圆形图：是用于表示间断型资料比例的图形。圆形的面积表示一组数据的整体，圆中扇形的面积表示各组成部分所占的比例。各部分的比例一般用百分比表示。线形图：用来表示连续型资料。它能表示两个变量之间的函数关系；一种事物随另一种事物变化的情况；某种事物随时间推移的发展趋势等。基于线形图，既可对有关统计变量进行数量比较，又可分析发展的趋势。,统计图的分类,数据的呈现方式,22,直方图,23,Figure1.直方图,24,单式条形图,图21某年级操行评定结果条形图,基线,尺度线,图形,25,复式条形图,图22某年级操行评定结果条形图,26,圆形图,图24某年级操行评定结果圆形图,基线,尺度线,27,数据的呈现方式,能用表格，用表格，能用图来展示，用图。数据多，表格优先，关系多，图优先。文字描述APA少不了，简洁易懂最重要！,28,课程提要,数据的呈现方式集中趋势量数（平均数、中位数、众数）变异性量数（标注差、方差）概率分布曲线（正态分布）研究假设（零假设、备择假设）相关系数,29,集中趋势（平均数、中位数、众数）,平均数算术平均数-(想必每个人都知道，不患寡而患不均)加权平均数-（你有我有全都有，只是人人有不同）,30,中位数定义：一系列数据的中点（50%）；计算：偶数个数：123456-3.5奇数个数：12345-3百分点理解：处于75%的百分位-你的成绩刚好或者超过75%的同学比较中位数和平均数？均值是一系列数值的中点，而中位数时一系列个体的中点；中位数关注有多少个体而不是这些个体的数值，极端值不会产生影响（如何判别极端值，及如何处理？）；思考：描述全国人民的工资水平，那个更好？,集中趋势（平均数、中位数、众数）,31,众数出现次数最多的数/类-通过频率或者频次,集中趋势（平均数、中位数、众数）,32,如何使用这三个数？数据属性为分类，且数值只属于一种类型如颜色，使用众数；如果数据中包含极端值，且不想扭曲平均数，则使用中位数；如果数据不包含极端值也不是分类数据，则使用均值。,集中趋势（平均数、中位数、众数）,33,试试大家的理解,当中位数大于均值时，数据的分布情况(a)正态分布(b)正偏态（c）负偏态,(c),34,课程提要,数据的呈现方式集中趋势量数（平均数、中位数、众数）变异性量数（标准差、方差）概率分布曲线（正态分布）研究假设（零假设、备择假设）相关系数,35,集中趋势（平均数）,变异性量数（全距、标注差、方差）,36,N-1,变异性量数（全距、标准差、方差）,37,全距（简单粗暴）最大的与最小之间的数值距离临床心理学中，病程的计算可能经常看到，如1-34个月的病程；,变异性量数（全距、标注差、方差）,38,标准差,变异性量数（全距、标准差、方差）,39,有目的的保持保守性，并倾向高估总体样本标准差的大小，所以采用无偏估计总是大于有偏估计。,变异性量数（全距、标准差、方差）,40,方差与标准差的异同均表示离散趋势的量数。但是标准差以最初的单位（开根号），而方差是平方单位。例子：假定工人每个小时平均装配8.6个电路板，标准差是1.59。所以1.59就表示每个小时装配的电路板与均值的平均差异是1.59个。而方差是平方根（1.592），工人每个小时安装的电路板和均值平均差异的平方大约1.592个电路板。,变异性量数（全距、标准差、方差）,41,标准差、方差的性质方差具有可加性和可分解性特点标准差的特性每一个数据都加一个常数后,所得标准差与原来相同每一个数据都乘一个常数后,所得标准差为原标准差乘这个常数每一个数据都乘同一个常数C,再加上一个常数d,所得标准差为原标准差乘这个常数,变异性量数（全距、标准差、方差）,42,方差与标准差的值越大,说明数据离散程度越大,数据较分散.方差与标准差的值越小,说明数据较集中.,43,变异性量数（全距、标准差、方差）,44,变异性量数（全距、标准差、方差）,45,试试大家的理解,一组数据中每个数的值都是6，那么这组数据的标准差和方差分别是(a）0,0;6,360,60,36,(a),46,试试大家的理解,以下图中，那个表示方差最小的是，最大的是,(a),(a),(b),(c),(d),(e),(e),47,课程提要,数据的呈现方式集中趋势量数（平均数、中位数、众数）变异性量数（标注差、方差）概率分布曲线（正态分布）研究假设（零假设、备择假设）相关系数,48,概率分布曲线（正态分布）,49,概率分布曲线（正态分布）,连续型随机变量的频率密度直方图形状是中间高、两边低、左右对称的，称这样的变量服从正态分布或高斯分布。,50,正态分布曲线的特点均值、中位数和众数相等的数值分布,概率分布曲线（正态分布）,51,正态分布曲线的特点均值、中位数和众数相等的数值分布；正态曲线以均值为中心的对称；正态曲线的双尾是渐近的。,概率分布曲线（正态分布）,52,概率分布曲线（正态分布）,两个因素决定正态分布曲线的形态【均值和标准差】均值不同，标准差相同,53,概率分布曲线（正态分布）,两个因素决定正态分布曲线的形态【均值和标准差】均值相同，标准差不同,54,标准正态分布：总体均数为0，标准差为1的正态分布,概率分布曲线（正态分布）,55,Z值Z=()假设我们从100个数值中选取10个数值，其中样本分布的均值为59，标准差为14.5,概率分布曲线（正态分布）,根据查表可以换算个体的百分等级，知道自己的排位！（高考志愿填写）,56,几个关键数值需要了然于心正负一个标准差下包含约68%；正负1.96个标准差包含约95%；正负2.58个标准差包含约99%。,概率分布曲线（正态分布）,神奇的p值由此开始，p0.05,p0.01,p0.005,57,试试大家的理解,正态曲线的特征均数、众数、众数相等;(b)以均值为中心对称;(c)曲线为接近双侧;(d)曲线下面积为1.,（a,b,c）,58,试试大家的理解,在标准正态曲线下，正、负三个标准差范围内的面积占总面积的比例是99.73%(b)99%;(c)95%;(d)95.46%.,（a）,59,课程提要,数（标注差、方差）概率数据的呈现方式集中趋势量数（平均数、中位数、众数）变异性量分布曲线（正态分布）研究假设（零假设、备择假设）相关系数数据结果的呈现方式,60,研究假设（零假设、备择假设）,统计的核心：样本推论总体如何有限的样本推论总体呢？,思考：南方医科大学大一新生的心理健康水平状况。这个问题中，总体是？样本你会怎样选择？你的研究问题又会怎样的呢？,61,建立零假设：如：你想探究与健康被试相比，抑郁症患者的工作记忆是否变差？,研究假设（零假设、备择假设）,62,一是认为H0是成立的，而当前的极端情况又恰好偶然发生了；二是怀疑H0的正确性，从而接受H1。根据小概率事件在一次抽样中不可能发生的原理我们通常选择后者。,研究假设（零假设、备择假设）,63,研究假设（零假设、备择假设）,1、建立假设、确定检验水准；2、选用适当的检验方法并计算检验统计量；3、确定p值并作出推断结论,64,建立零假设：如：你想探究与健康被试相比，抑郁症患者的工作记忆是否变差？你就要设定：零假设：与健康被试相比，抑郁患者的工作记忆没有变差；H0：u0=u1;备择假设：与健康被试相比，抑郁患者的工作记忆变差。H1:u01,研究假设（零假设、备择假设）,65,研究假设（零假设、备择假设）,66,研究假设（零假设、备择假设）,不同类型的错误,67,当n确定是，a越大，越小；要同时减少a和，可以增大n统计检验力，当量总体确实有差别时，a水准能发现他们有差别的能力；一般不知，即不知道犯第二类错误的概率。在估计样本容量时非常重要,研究假设（零假设、备择假设）,68,试试大家的理解,在假设检验中，统计检验的显著性水平的值是犯I型错误的概率;(b)犯II型错误的概率;(c)犯I型与犯II型错误的概率之和;(d)犯I型与犯II型错误的概率之差.,(a),69,课程提要,数据的呈现方式集中趋势量数（平均数、中位数、众数）变异性量数（标注差、方差）概率分布曲线（正态分布）研究假设（零假设、备择假设）相关系数,70,相关系数,相关系数是反应两个变量之间线性关系的数值性指标，数值范围-1到1.,71,常见的相关类型,积差相关(PearsonProductMomentCoefficientofCorrelation,r)：当两个变量都是正态连续变量，而且两者之间呈线性关系，表示这两个变量之间的相关称为积差相关。积差相关的使用条件必须是成对的数据，而且每对数据之间是相互独立的。(成对数据的数目大于等于30)两个变量的总体都是呈正态分布，或接近正态分布。两个变量都是由测量获得的连续性数据；两个变量之间呈线性关系；,72,等级相关是指以等级次序表示的变量之间的相关。适用条件：不是等距或等比数据（不是连续性数据）总体分布不是正态分布（等级相关方法适用范围比积差相关大