现代心理与教育统计学名词解释

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1、1参数估计：指对参数模型下的估计。2统计误差：误差是测得值与真值之间的差值，统计误差归纳起来可分为两类：测量误差与抽样误差。3抽样分布：是从同一总体内抽取的不同样本的统计量的概率分布。4二项分布：是指试验仅有两种不同性质结果的概率分布。5区间估计：以样本统计量的抽样分布（概率分布）为理论依据，按一定概率的要求，由样本统计量的值估计总体参数值的所在范围，称为总体参数的区间估计。6无偏估计：如果一切可能个样本统计量的值与总体参数值偏差的平均值为0，这种统计量就是总体参数的无偏估计量。7标准误：标准偏差反映的是个体观察值的变异，标

2、准误反映的是样本均数之间的变异，标准误不是标准差，是样本平均数的标准差。8符号检验：是以正负符号作为资料的一种非参数检验程序。适用于检验两个配对样本分布的差异。9符号等级检验（符号秩和检验):是比符号检验法精确度高一些的另一种非参数检验方法⑴．小样本情况当样本容量n≤25时，用查表法进行符号等级检验:①．提出假设：H0：P（X1＞X2）＝P（X1＜X2)②．求差数的绝对值③．编秩次(赋予每一对数据差数的绝对值等级数)。④．添符号(给每一对数据差数的等级分数添符号)⑤．求等级和（分正、负求等级和，将小的记为Ｔ）⑥．查符号等级检

3、验表，做出统计决断。⑵．大样本情况(n＞25)当样本容量n>25时，二项分布接近于正态分布。10秩和检验:是通过数字大小依次排列秩次，求秩次之和来进行假设检验的方法。11方差分析：方差分析作为一种统计方法，是把实验数据的总变异分解为若干个不同来源的分量。因而它所依据的基本原理是变异的可加性。12等级方差分析：在进行非参数的方差分析时，针对不同的设计也有不同的方法，而大多数都需要将原始数据转换成等级，因此非参数方差分析又统称等级方差分析。13非参数检验：是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分

4、布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。14主效应：一个因素的水平之间的平均数差异，称为该因素的主效应。15简单效应：指一个因素在另一个因素不同水平上的效应。16显著性水平：是指估计总体参数落在某一区间时，可能犯错误的概率。17交互作用：一个实验中有两个或两个以上的自变量，当一个自变量的效果在另一个自变量的每一个水平上不一样时，我们就说存在着自变量的交互作用。18组间变异：指由于接受不同的实验处理而造成的各组之间的变异，可以用两个平均数之间的离差表示。19组间

5、设计：又称为被试间设计或独立组设计，就是把数目相同的被试分配到自变量的不同水平或不同的自变量上。20随机区组设计：种设计的特点是根据“局部控制”的原则，将试验地按肥力程度划分为等于重复次数的区组，一区组安排一重复，区组内各处理都独立的随机排列。这是随机排列设计中最常用而最基本的设计。21四分位差：也可视为百分差的一种，通常用符号Q来表示，指在一个次数分配中，中间的50%的次数的距离的一半。在一组数据中，值等于P25到P75距离的二分之一。这个差异量数能够反映出数据分布中中间50%数据的散步情况22百分位数：它只量尺上的一个点

6、，在此点一下，包括数据分布中全部数据个数的一定百分比。第P百分位数就是指在其值为P的数据以下，包括数据中全部数据的百分之p，由于以全距表示一组数据的离散程度时，受极端数的影响不是很准确，因此，取消分布两端10%的数据，即用P10%和P90%之间的距离作为差异量数，即百分位差。23标准分数：又称基分数或z分数，是以标准差为单位表示一个原始分数在团体中所处位置的相对位置量数24假设检验：在统计学中不能对H1的真实性直接检验，需要建立与之对立的假设，称作虚无假设，或叫无差假设，零假设，记作H0.在假设检验中H0总是作为直接被检验的

7、假设，而H1与H0对立，二者择一，因而H1有时又叫做对立假设或备择假设。25两类错误：虚无假设H0本来是正确的，但是拒绝了H0，这类错误成为弃真错误，即I型错误。虚无假设本来不是正确的但却接受了H0，这类型错误成为取伪错误，即II类型错误。26统计量：统计量是从一个样本中计算出来的一些量数，他可以描述一组数据的情况。27虚无假设：虚无假设常常是根据历史资料，或根据周密考虑后确定的，若没有充分依据，虚无假设不能被轻易否定的。28X2检验：对心理和教育研究中收集到的计数数据进行统计分析，一般应用属性统计方法，因为这类数据时按照事

8、物属性进行多项分类的。另外，对这些计数数据分析是根据X2分布，故称这类统计分析方法为X2检验29.描述统计：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，表达一件失误的性质30.推论统计：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。31.单侧检验：强