心理统计-绪论

第一章绪论,吴燕,现代心理与教育统计学,第一章绪论,第一章绪论,1.什么是心理与教育统计学2.心理与教育统计学的内容3.心理与教育统计基础概念,第一章绪论,统计学？,“统计”一词，指通过“大量实验和观察总结出随机现象的规律”。“统”：“丝之头绪”，统而计之，就是从纷繁复杂的大量个别现象中，理出头绪，总结出数量规律性。统计学就是指研究随机现象的数量规律性的一门数学分支。,第一章绪论,1.什么是心理与教育统计学？,定义是专门研究如何运用统计学原理和方法，搜集、整理、分析心理与教育科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与教育活动规律的一门学科。,第一章绪论,课程考核,家庭作业测验中期考核期末考试,第一章绪论,为什么需要统计学？,从整体上看，哪个班的成绩更好呢？,第一章绪论,究竟哪个班的学习成绩更好呢？,第一章绪论,2.心理与教育统计学的内容,描述统计推论统计实验设计,第一章绪论,描述统计（DescriptiveStatistics）,主要研究如何整理心理与教育科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。,第一章绪论,描述统计的具体内容,（1）数据如何分组（2）怎样计算一组数据的特征值，减缩数据，进一步描述一组数据的全貌；（3）表示一事务两种或两种以上属性间相互关系的描述等。,第一章绪论,比如下面两个样本，我们如何能知道其中所包含的信息？它们有哪些特点呢？,第一章绪论,推论统计（InferentialStatistics）,主要研究如何通过局部数据所提供的信息，推论总体的情形。根据样本所提供的信息，运用概率的理论进行分析、论证，在一定可靠程度上，对总体分布特征进行估计、推测。,第一章绪论,实验设计（ExperimentalDesign）,实验者为了揭示实验中自变量与因变量的关系，在实验之前所制定的实验计划。它的主要目的在于研究如何科学地、经济地以及更有效地进行实验。作为一个严谨的实验研究，在实验以前就要对研究的步骤，被试的取样方法，实验条件的控制，以及对结果的统计分析方法等等作出严格的设计。,第一章绪论,3.心理与教育统计基础概念,（1）随机现象（2）样本和总体（3）次数、频率和概率（4）数据类型,第一章绪论,（1）随机现象,随机现象，必须具备下面三个条件一次实验结果多种可能，其所有可能是已知的实验之前不能预料哪一种结果会出现在相同条件下，可以重复实验随机事件，随机现象每一种结果叫一个随机事件。把能表示随机各种结果的变量称为随机变量，统计学处理的变量都是随机变量。比如身高、体重、性别、智商、成绩、年龄、工资等,第一章绪论,（1）随机现象,第一章绪论,对于随机现象，我们需要用另一种思想方法来加以研究，在同样条件下，我们无法预测随机现象是否出现，是这样出现还是那样出现。但是我们可以通过研究，判断它出现的可能性有多大？这种可能性的大小，在数学上称为概率，用概率来说话，这是我们要掌握的新的思想方法。,（1）随机现象,第一章绪论,要总结出随机现象的规律，需要大量的实验和观察。随机现象虽然看似杂乱无章，但有一个共同特点：个别实验或观察结果是杂乱的，不确定的，但是将个别实验综合起来看，却可以得到一定的数量规律性。比如医院里新生儿的男女比例，从一天或几天来看，无法看出规律，但是从长期来看，新生儿的性别比例大约是14：13.男婴越多些。,（1）随机现象,第一章绪论,（2）总体和样本,总体（Population），是所研究的具有某种共同特性的个体的总和。有限总体和无限总体构成总体的每个单位称为个体（Individual）。,第一章绪论,(2)总体和样本,样本(Sample)，从总体中抽取的作为观察对象的一部分个体。样本大小（SampleSize）或样本容量(CapacityofSample):样本中包含的个体数目。大样本与小样本取样的原因：省时、省力、方便、快捷、高效获取数据。取样的目的：推断总体,第一章绪论,统计量（Statistics）和参数(Parameter)总体和样本都是由一定数量的个体构成的，都可以计算出诸如平均数、标准差、相关系数等数量等指标。为了称谓方便，统计学上一般将样本和总体的数量指标区别开来，分别称统计量和参数。统计量是从一个样本中计算出来的量数，它可以描述一组数据的情况。是一个变量。参数，代表总体的特性，描述一个总体情况的统计指标，是一个常数。统计量一般用拉丁字母表示，参数一般用希腊字母表示。在进行统计推断时，就是根据样本统计量来推断总体的参数。,(2)总体和样本,第一章绪论,(3)次数、频率和概率,次数，是指在某一事件在某一类别中出现的数目，又称频数（Frequency），用f表示。频率，即某一事件的次数占总的事件数的比率，又称相对次数，通常用比例（Proportion）或百分数（Percent）表示。概率（Probablity），指某一事件在无限的观测中所能预料的相对出现的次数，用P表示。,第一章绪论,（4）数据类型,数据是统计学的基础。根据数据观测方法分为：计数数据（CountData）:是指计算个数的数据，具有独立是分类单位，通常都取整数，如人口数、学校数等。测量数据（MeasurementData）:是指借助于一定的测量工具或一定的测量标准而获得的数据，比如身高、体重、考试分数等。,第一章绪论,练习,下面哪些是测量数据？哪些是计数数据？A17.2公斤B89.32米C189.2秒D17人E25本F98分,第一章绪论,（4）数据类型,根据数据反映的测量水平：称名数据（NominalData），指说明某一事物与其他事物在属性上的不同或类别上的差异，具有独立的分类单位，一般取整数形式。比如性别、颜色类别、人口数等。顺序数据（OrdinalData），既无相等单位也无绝对零点的数据。如，等级评定、喜爱程度、能力等级等。不能进行加减乘除计算。等距数据（IntervalData），有相等单位，但无绝对零点的数据。如温度、智商等。可加减，不能乘除。比率数据（RatioData），既有相等单位又有绝对零点。比如身高、体重、反应时间等。可加减乘除计算。,第一章绪论,（4）数据类型,根据数据是否有连续性：离散数据（DiscreteData