10研究数据的基本统计方法 Flashcards
数据的特征
1、 数据的分布特征 2、集中趋势 3、标准差和方差（变异） 4、偏态度 5、峰态度
数据的分布特征
（1）数据分布的集中趋势；
（2）具有不同的离散程度；
（3）具有不同的偏态度；
（4）峰态度。
集中趋势
数据分布的集中趋势有不同的指标，常用的算数平均数、众数和中数。
算数平均数是数据分布的平衡点。
众数是指分布中频次最高的分数，它最少受极端分数的影响，在做粗略估算时，计算简单。 中数是分数的频次分布上50%处的分数值，在这个值两边各有相同个数的分数。
标准差和方差（变异）
标准差和方差（变异）是分数离散度的指标。
偏态度
一组数据分布偏斜的程度，可以用偏态度来表示。
峰态度
峰态度又可分为尖峰态和低峰态。
正态分布
在正态分布中，平均值和标准差之间具有特定的关系，即均值与不同标准差之间在曲线下所包含的面积成一定的比例，表示了分数的百分数。
标准分数
为了了解个别原分数与总体分布的关系，应同时考虑总体分布的均值和标准差，这就需要计算标准分数。不同测量结果的相互比较，也需要先使测量分数标准化。
（1）z分数
z分数有三个特征：z分数与原分数的分数分布的形状相同；z分数的平均值总是等于零；z分数的标准误差总是等于1。
（2）标准九分数
在计算时，将原分数按其频次分布的积累百分数转换成1-9的标准分数。
统计功效和统计检验
统计功效是在统计检验中不犯或避免犯Ⅱ类错误的概率。
统计检验的功效一般取决于四方面的因素：
（1）研究所确立的备样假设H1，即当虚无假设H0为伪时，假定为真的那个假设。
（2）研究者所选择的α值和相应于α的拒绝区域，一般来说，当α值较小时，统计功效降低。
（3）样本的大小，当1-β＞α，随样本增大，统计功效提高。
（4）所研究总体的变异程度，在其他条件均等的情况下，总体离散度减小，统计功效将增大。
相关的概念
相关是用以描述两个变量之间关系的测度，也是许多高等统计技术的基础。
相关的思想是由高尔顿首先提出的，皮尔逊继而推导出相关的统计学度量，称为积矩相关系数。布莱恩在他的经典研究“随意运动能力的发展”中，第一次把相关方法应用于心理学研究课题。
相关类型和变量性质
相关有各种不同类型，分别适合于不同性质的变量。
测量信度越高，则相关衰减越少，校正量也越小。
偏相关和复相关
（1）偏相关
（2）复相关
（1）偏相关
两个变量之间偏相关的系数，是在一个或多个其他变量的所有线性影响被排除的情况下，这两个变量之间仍然存在线性关系的指标。
（2）复相关
复相关是数个变量的联合效应与某一变量之间的相关。
决定性系数
决定性系数决定了连个变量共同变异量的百分数。
