自考心理统计概念整理

　　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：推论的假设，推论的各种方法和步骤，以及检验推测可靠性的各种方法等。

　　3.组距：就是每一组上限和下限的差。一个近似数的上限就是在该数的最后一位数上加半个单位，下限就是减半个单位。

　　4.中点：就是在某一组的下限和上限当中的那一点。中点是下限加组距的一半，或上限减组距的一半。

　　5.数据的集中趋势：是代表一系列数据的典型水平的数字指标，常用的代表集中趋势的指标有平均数、中数和众数。

　　6.平均数：在这里指算数平均数，用X表示。是一组数据总和的平均值，。

　　7.中数：是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，用mdn表示。

　　8.众数：是在一系列数据中出现次数最多的那个数，用Mo代表。

　　9.数据的离中趋势：是表示一组数据分散程度的数字指标，常用的代表离中趋势的指标有全距、四分差、平均差和标准差。

　　10.全距：用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，说明这组数据较分散；全距小，则较集中。

　　11.四分差：是数据的离中趋势的指标之一，用字母Q表示。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。

　　12.Q1，Q3：把一个分布中较小的一半数据再分成两半的那个点就是第一个四分点，用Q1表示。把较大的一半数据再分成两半的那个点就是第三个四分点，用Q3表示。

　　13.百分点：指的是在某次数分布中处于某百分等级的数值。

　　14.百分等级：指的是某数值在某次数分布中所处的位置。

　　15.平均差：是一个分布中每个变量和平均数的差的绝对值的平均值，用AD表示。

　　16.标准差：S2开方后的正值就叫标准差，用S表示。是数据的离中趋势的指标之一。

　　17.离中系数：用相对量来表示数据分散程度的数字指标，用CV表示。当两组数据的单位不同时，或两组数据的单位虽然相同，但平均数差别较大时，都必须用离中系数来比较两组数据的分散程度和两组平均数的代表性。

　　18.相关：是指两种变量之间的相互关系，如当一种变量（X）增加时，另一种变量（Y）也随着增加，说明这两种变量是正相关；如果当X增加时Y却随着减少，说明两种变量是负相关。

　　19.相关程度：指相关是否密切的指标，可分为不相关、部分相关和完全相关。

　　20.Z分数：也叫标准分数，是以标准差为单位所表示的原始分数（X）与平均数的偏离，也可以说是一个以标准差为单位来表示的偏离分数。

　　21.积差相关系数：是用两种变量的标准分数（Z分数）计算出来的，表示相关的性质和程度的数字指标，用r表示。

　　22.等级相关系数：是用两种变量的等级顺序号计算出来的，表示相关性质和相关程度的数字指标，用希腊字母ρ表示。

　　23.推论统计的内容：我们把某类事物的全部叫做总体，把从全部中抽出的部分叫样本，从局部推测全部、从样本推测总体的统计程序就是推论统计的内容。

　　24.随机抽选样本：指总体中每个成分都有同等的机会被抽选。

　　25.分层抽样：用分层抽样的方法，必须对总体有一定的了解，事先对于影响所研究问题的诸因素做适当安排。

　　26.样本分布：从很多个样本中算出来的很多个平均数的次数分配叫做样本分布。

　　27.概率：当一个总体中的成分只分成两类时，根据传统把希望得到的结果发生的概率叫做p，而把不希望得到的结果发生的概率叫做q.

　　28.正态分布：是一个中间最高，两侧逐渐下降，两端永远不与横轴相交，两侧完全对称的钟形曲线。

　　29.平均数的标准误：为了和单个样本的标准差有所区别，把样本分布的标准差称作平均数的标准误，用Sx表示。

　　30.自由度：能够独立变化的数据的数目称为自由度，用df表示。

　　31.样本平均数差的分布：是分别从两个总体中抽取出的多个样本平均数的差（XD）的分布，这个分布的标准差叫做平均数差的标准误，用SxD表示。

　　32.虚无假设：用HO代表，就是除概率以外不加任何其他假定。在检验中首先要假设这两个样本的平均数的差异只是由抽样造成的偶然误差，而这两个总体的平均数是没有真正差别的，即假设二总体的平均数差异为0.

　　33.备则假设：用HA代表，假设两个样本平均数差异中除了抽样误差外，还包括有两个总体平均数之间的差别，也就是说两个总体平均数之间有真正的差异，即假设两个总体平均数之间差异不等于0.

　　34.显著性水平：我们所选择的推翻虚无假设的概率（P）叫做检验的显著性水平。

　　35.第一类错误：当虚无假设不应推翻时而被推翻了，这意味着把样本的平均数差别认为是代表了总体平均数的差异。

　　36.第二类错误：当应该推翻虚无假设时而不推翻，这意味着把样本的平均数差别是代表总体平均数的差异这一事实给否认了。

　　37.显著性检验：通过样本平均数的差别来推论总体平均数之间是否真的存在差别，并确定差别存在何种水平上显著。

　　38.回归：当两种变量间存在着一定程度的相关时，一种变量有向另一种变量的平均数趋近的现象。这种现象就叫做回归。

　　39.回归方程式：从一变量的数值预测另一变量的相应数值的直线方程式，当两个变量部分相关时，有两个回归方程式。

　　40.回归系数（bXY）：由Y变量去预测X变量的回归线的斜率，叫做该直线方程式的回归系数。

　　41.χ2检验：是实际观察次数与假设次数偏离程度的指标。

　　42.方差分析：在处理实验结果中，根据组间变异和组内变异的比值，来比较两组数据之间的差异是否达到显著性水平。

　　43.组间变异：在两组之间所产生的因变量的变异，就是系统变异，也就是由自变量引起的变异。因为这种变异发生在两组之间，所以又叫组间变异。

　　44.组内变异：同一组内的因变量的变异，就不是由于自变量的情况不同引起的，而只能是由未加控制的变量引起的。因为这种变异发生在同一组内，所以叫做组内变异。

　　45.组间设计：如果让每个被试只参加一个水平的实验，这种安排叫做实验的组间设计。

　　46.组内设计：如果让每个被试都参加所有各水平的实验，这种安排就叫做实验的组内设计。

　　47.主效应：每一因素（自变量）的各水平间的显著差异。

　　48.交互作用：一个自变量A对反应变量的影响因另一个自变量B的变化而改变。

　　49.ω2：表示自变量（X）和反应变量（Y）间联系的强度指标。

　　50.d值：表示两组数据分布重叠程度的相反测量。