教育与心理统计学复习要纲.doc

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1、《教育与心理统计学》复习思考题答案一、简答题(第一部分)1.简述条图、直方图、圆形图(饼图)、线图以及散点图的用途答:这几种图是统计学中最常用的图形,条图和直方图都用于表示变量各取值结果的次数或相对次数,即次数分布图。不同的是前者用于离散或分类变量,后者用于连续变量(分组后)。圆形图用于表示离散变量的相对次数,即频率,整个圆面积为1,各扇形块表示各类别的频率。线图用于表示连续变量在某个分类变量各水平上的均值,如各年级的考试成绩均分,常用于组间比较中。散点图用于两连续变量的相关分析,可将两变量成对数据的值作为横、纵坐标标于图上,根据散点的形状可以大致

2、判断两变量是否存在相关以及相关的程度。2.简述正态分布的主要应用答:正态分布的应用主要牵涉到通过查标准正态分布表进行Z分数和概率之间的转换。其主要应用可以分为已知录取率求解分数线问题及其反问题,即已知原始分数或根据特定界限求解录取率或考生人数。分数线问题主要是根据录取率确定合适的查表概率(中央概率),查得Z分数并转换为原始分数;后者则主要是通过将原始分数或界限标准化,查表得到概率然后求解录取率或考生人数。此外,这种关系在测量中等级分数或难度的等距化、测验分数的标准化等程序中也有应用。3.简述T检验和方差分析法在进行组间比较上的区别和联系答:T检验和

3、方差分析法的共同点是:它们都是推断统计的主要方法,都可以用于检验组间差异,即通过比较自变量(性质变量)的各水平在因变量上的差异对自变量的效应进行判断。它们的区别是:T检验主要是基于T分布理论,只能用于检验两组之间的差异,即其分析的自变量只能有两个水平;而方差分析则主要用于多组比较。另一方面,T检验还可以对单个总体参数的显著性进行检验,而方差分析法作为一般线性模型,可以同时处理多个自变量在多个因变量上的效应检验问题。4.简述Z分数的应用答:Z分数的应用主要有:①表示各原始数据在数据组中的相对位置;②对于正态数据,可表示该数据以下或以上数据的比例,具体

4、说可以求解诸如分数线问题或人数比例问题;③表示标准化测验的分数;④用于异常值的取舍。5.简述卡方配合度检验和卡方独立性检验的区别答:卡方配合度检验主要用于检验单个名义型变量多个分类上的实计数和某个理论次数分布(如均匀分布)之间的差异显著性,因此可以将之理解成多组之间次数比较的方法;卡方独立性检验主要用于检验两个名义型变量各项分类上的次数之间是否存在显著关联,是考察名义型变量间相关性的方法。6.简述方差分析法的步骤答:方差分析法的步骤是:①和一般的假设检验一样设立零假设和研究假设;②根据实验设计的类型确定各变异源,进行相应的平方和分解,即有几个变异源

5、就从总平方和中分解出几个平方和;③根据平方和分解得到各变异源对应的自由度,即进行总自由度的分解;④根据研究的目的和实验设计考虑要检验什么效应,从而将其对应的平方和比上相应的自由度得到该效应的均方,其中误差均方必须计算;⑤第11页共11页将各待检验效应的均方比上误差的均方,构造各F统计量;⑥将计算来的各F统计量值和F检验的临界值进行比较得出统计结论,其中临界值的分子自由度和分母自由度分别是待检验效应的自由度和误差自由度;⑦(可不答)如果效应检验结果显著,可以进入事后检验,即对多水平的自变量进行多重比较考察各水平间的具体差异,如果是多因素方差分析,交互

6、作用效应检验显著,也可以进入简单效应检验具体考察交互作用的情况。7.简述方差和差异系数在反映数据离散程度上的区别和联系答:方差反映了数据的变异或离散程度,即数据偏离平均数的程度,方差越大表示数据离散程度越大;而差异系数则反映了该组数据以平均数为单位的离散程度。它们的区别主要是方差一般不能直接用于两组数据间相对离散程度的比较,尤其是当两组数据的水平差异较大时。但特殊情况下如果数据的水平相当,且是同质数据,则可以直接由方差看出两组数据相对离散程度,这时它和差异系数的功用相同。8.简述回归分析法最小二乘法的思路答:回归分析法的目的是建立因变量的期望值和自

7、变量之间的函数关系式,称为回归模型,最小二乘法认为,这样的回归模型应当使模型中的期望值和实际观测数据之间的误差达到最小,最小二乘就是指所有的误差项平方和达到最小。然后再通过求解达到该最小值时的未知参数得到函数关系式。这就是最小二乘法的基本原理。9.简述完全随机化设计和随机区组设计进行方差分析的区别答:两种设计方差分析的区别主要在于总平方和分解不同,不同的设计实际上对应了研究者对实验中可能对因变量产生效应的各变量的不同考虑,因此方差分析时的变异源也当然不同,所以总平方和分析出来不一样,如随机化设计只分解出组间和组内两部分,把组内当成误差,而区组设计则

8、还要在组内部分中分解出区组变异和残差变异。平方和分解变了,当然后面对应的自由度分解,均方的计算和F统计量的构造数量都有所不

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