推断统计的两个基本任务是进行参数估计和假设检验,而两者的数学基础是抽样分布。本书在介绍了常用的抽样技术之后,将深入讲解关于总体平均数、两总体平均数之差、总体比例、两总体比例之差和总体方差等的抽样分布、参数估计与假设检验。其中**讲解两总体平均数之差的假设检验,因为这里有在心理学实验和调查中广泛使用的比较两个平均数有无显著差异的t检验。
方差分析。方差分析是根据多个样本进行多个平均数间差异的显著性检验的方法。方差分析不能简单地用重复几次t检验来代替。本书将介绍单因素方差分析和多因素方差分析。
相关分析与回归分析。相关分析或回归分析方法用于研究变量间的相互联系,例如,数学和语文成绩之间有无相关?能否建立一个回归方程,根据一个人的智商来估计他在某项任务中的反应时间?本书将介绍心理学研究中常用的积差相关、等级相关、质量相关、品质相关、一元线性回归、多元线性回归等内容。
非参数检验。非参数检验是近几十年来发展起来的新成果,可以在数据水平较低、总体分布情况不明等情况下进行统计检验。本书将介绍各种常用的非参数检验方法,其中包括*常用的X2检验。
��理统计学既然有如此丰富的内容,学习这门学科的意义也就不言而喻了。心理学不是一门靠举例说明就能讲清楚的学问,它研究的心理现象是一种随机现象,需要强有力的统计分析手段。这种“需要”有两个方面:一方面,这些统计分析手段可以帮助我们更清楚、更透彻地揭示心理现象的特点和本质;另一方面,在我们设计一项心理学研究方案的时候,就要事先考虑好可以用什么统计方法来分析将得到的数据,否则得到的数据没有合适的统计方法,那就前功尽弃了。
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