统计学在心理学和教育学研究领域的应用

河南工业大学考试课程专业论文统计在心理学和教育学研究中的应用学生姓名：学院：专业课：专业课程：林和教师：201年4年6月01日摘要.3关键字.3一.心理学和教育研究中统计方法遇到的问题.3二.心理统计.31.公元背景.32.研究内容.43.研究分类.44.开发.6三.教育统计.61，学问.6(1)分类.6(2)进化.7(3)研究对象.7(4)发展趋势.7四。摘要.8V.参考文献.8摘要：统计学是通过数据的检索、整理、分析等来推断测量对象的本质，甚至预测对象未来的综合性科学。很多数学和其他领域的专业知识被使用，几乎涵盖了社会科学和自然科学的所有领域。这篇文章将在心理学和教育学研究中努力探索统计的各种方法和特点。关键词：心理学；统计方法；教育学研究一.心理学和教育研究中统计方法面临的问题统计是研究统计的起源和方法的科学。具体地说，是研究如何收集、整理、反映整体信息的数字资料，并在此基础上推导整体特征的原理和方法。心理学和教育统计的研究内容可以根据分类封面分为几类。可分为技术统计、推理统计和实验设计三类。第一类是关于如何整理心理学和教育科学实验或调查的大量数据，解释整个数据集合，主要研究如何表达事物本质的统计。例如，计算算术平均值、中位数、中位数、几何平均值、百分比、标准差和相关系数等。第二类是推理统计，主要研究如何通过本地数据提供的信息推断整体情况。这个问题在统计中比较重要，是应用得很多的内容。t检验法、u检验法、方差分析、回归分析、卡方检验等。第三类是实验设计。他是近年来统计发展的内容的一部分。主要研究如何科学、经济、更有效地进行实验。这种统计学的三个组成部分没有明显的区分，而是有着密切的关系。技术统计是统计计算的基础，推理统计离不开技术统计计算的特性数。说明统计知识，引导对数据的一般分析。例如，如果不进一步应用统计基础，对事物进行进一步分析，有时统计结果没有意义，不能满足统计分析的目的要求。同样，只有良好的实验设计才能使得到的数据有意义。心理学和教育学这两个领域都适用的统计方法有很多。因为两个研究对象都是人，所以教育现象在很多情况下需要通过人的心理现象来观察和分析，这是因为两种统计方法基本相同。二.心理统计1.起源背景在精神统计的早期理论和应用中，重点是测量人的智力。弗朗西斯高尔顿经常被认为是精神统计学之父。他设计并应用了一系列心理测试。但是精神统计的起源往往与精神物理学有关。精神统计先驱查尔斯s阿尔曼在心理学家Wilhelm Wundt工作。Spearman设计了测量智能的早期方法之一。著名的心理学家L.L.Thurstone开发了一种称为比较判断法则的测量方法，这种方法被认为与名为Gustav Fechner的心理学家Ernst Heinrich Weber开发的测量方法密切相关。他们开发的统计测量方法目前在精神统计界也广泛使用。心理统计广泛用于衡量人的性格、态度和信念、教育产出、健康相关领域。测量这种互补观测的特征很困难。理论家们致力于正确定义和量化这些概念。因此，对此的评价也受到了对这种定义和量化工作的怀疑。很多批评来自物理系和社会科学的过激主义者，他们认为这种测量经常不准确和滥用。但是心理统计学的倡导者认为，这种数据滥用往往是由于无视心理统计规范。他们还反驳说，物理学无法观测到的许多属性比喻力的作用和热能也依赖于推断它们的表现。2.研究内容心理统计是心理学研究的有效工具之一。心理学发展的历史证明科学心理学离不开科学实验或调查，而心理实验或调查则必须面临处理数字资料的问题。例：如何收集资料，才能最好地反映数字最有意义、研究的主题？用什么方法整理和分析得到的数据，才能最大限度地显示这些数据反映的信息，从而科学地说明实验或调查结果；如何从局部结果推断整体，得出一般规律性的科学结论。要解决这些问题，必须依靠科学的统计方法。精神统计学类似于教育统计、生物统计、医学统计等，都是数学统计在一个学科中具体应用的。数学统计学提供了处理数字资料的多种一般方法，心理统计学考虑到心理特性，研究解决心理实验或调查中数据问题的方法，两者是紧密联系的，不是相同的。随着心理学的发展，一定会有更多的数学统计方法被引入到心理统计中，这样也会促进心理统计的发展。研究分类内容上精神统计学可分为技术统计和推理统计两部分。技术统计分为集中趋势分析、中、中趋势分析、相关分析三个部分。根据样本容量，推断统计可分为z测试、t测试、p测试三大类别。根据参与计算的数据数量，有三种计算：单个整体检查、平均差异检查(对两种整体差异的研究)和多元分析。根据数据处理方法，可分为参数分析和非参数分析。说明统计集中趋势分析、分离趋势分析和相关分析。推论统计参数分析，非参数分析。描述统计信息技术统计分为集中趋势分析和离中心趋势分析和相关分析三个部分。集中趋势分析主要以平均、中等、群众数等统计指标表示数据集中趋势。例如，受试者的平均分数是多少？是正部分分布还是负部分分布？中点垂距趋势分析主要通过总距离、象限、方差(平方差)、标准差等统计指标研究数据的中点垂距。例如，人们为了知道两个教学班的语言学分支中哪个班的成绩分布更分散，可以比较两个班的象限或百分位数。相关分析调查数据之间是否有统计联系。此关系包括两个数据之间的单个相关性例：年龄和个人区域空间之间的关系以及多个数据之间的多个相关性例：年龄、抑郁症发生率、个人区域空间之间的关系等。大b可以是大(小)，小b可以是小(大)线相关关系，也可以是复杂相关(a=y-b * x)。这个正相关可以是a，b变量，如果a变量增加，b变量减少这个负相关，两个变量一起变化的也可以是相关系数。实际上，在相关关系中唯一不研究的数据关系是基于数据协同的内部基础的因果系数。获得相关系数的目的是什么？也就是说，如果有相关系数，就可以根据回归方程从a变量到b变量进行估计，这称为回归分析。因此，关联分析是一种完整的统计研究方法，涵盖了假设、数据研究、数据分析和数据研究的所有过程。例如，我想知道如何改造监狱剧本会降低囚犯的暴力倾向。将牢房颜色的基调、监狱录制程度、牢房人口密度、防风时间、访问时间进行多种组合后，让每个牢房进行实验性处理，然后通过因素分析找出与囚犯暴力倾向最相关的因素。假设这个因素是牢房人口密度，我们要随机分成人口密度和暴力倾向两个集合(即a列，b列变量)来生活。然后，我想知道，如果把人口密度分为x轴，暴力倾向分为y轴，监狱长扩大到“n人/干线”，暴力倾向可以减少到一定程度，我得到了非常有价值的图表。人们可以把当前的人口密度和改造后的人口密度导入相应的回归方程，找出扩张前的预期暴力倾向和扩张后的预期暴力倾向，这两种资料的差异是所长想知道的结果。推断统计推论统计是统计甚至心理统计中比较年轻的部分。它根据统计结果证明或推翻某个命题。特别是分析样品和样品分布的差异，估计样品和整体、相同样品的前后分数差异、样品和样品的分数差异、整体和整体分数之间的差异是否明显等。例如，人们想研究教育背景是否会影响人类智力测试的成绩。可以找到100名24岁大学毕业生和100名24岁中学毕业生。他们的比例-收集西智力测验分数。用推理统计方法进行数据处理，最终得出类似的结论。“研究结果显示，大学毕业生的成绩明显高于中学毕业生组，两者在. 01水平上有相当大的差异，说明，比大学毕业生-西智力测试分数优于中学毕业生组。”，即可从workspace页面中移除物件。推理统计的理论假设是概率论。根据概率论研究，样本总体分布的外观为z分布(样本容量30以上)、t分布(样本容量30 8以下)或p分布(样本容量10以下)。此时，从整个样品中间随机抽取样品。此示例落在此示例的中心区域的可能性更大，在边缘区域的可能性更小，特定区域出来的可能性更小。此规则存在于所有样例容量的数据分布中。因此，可以将两个数据集放在一个坐标系中，然后根据两个数据集的统计参数比较两个分布是否存在显着差异，并估计猜测的可能性。推论统计中最常用的指标为z分数(大范例研究)、t分数(小范例研究)、p分数(两种分布研究)、测试方法主要为