教育统计学与SPSS名解总结

(完好版)教育统计学与SPSS名解总结(完好版)教育统计学与SPSS名解总结(完好版)教育统计学与SPSS名解总结.第一章导论（阅览前必读：书上每个章节后的名解我全都列出来了，黑色字体的都是书上原文，量多，但有些不重要的名解没必需背，你挑着背不要被吓到。绿色是章节题目，红色的就是我的一些说明、增补、吐槽，一个人打字很无聊啊有木有！向来喃喃自语啊有木有！并不是书上的名词解说，看看就好，可删。这段紫色的也删了哈。接下来正文，走你！）统计学（statistics）：即研究统计原理与方法的科学。教育统计学（educationalstatistics）：是特意研究怎样采集、整理、剖析在心理和教育方面有实验或检查所获取的数字资料，怎样依据这些资料所传达的信息，进行数学推论，找出客观规律的一门学科。简言之，教育统计学是运用统计学的一般原理和方法研究教育科学领域数目关系的一门科学。描绘统计（descriptiivestatistics）：是实验或检查所获取的数据加以整理（如制表、画图），并计算其各样代表量数（如集中量数、差异量数、有关量数等），其基本思想是均匀。Or：是研究怎样整理心理与教育科学实验或检查得来的大批数据，描绘一组数据的全貌，表达一件事物的性质的一种统计方法。推测统计（inferencialstatistics）：又称抽样统计，它是依据对部分个体进行观察所获取的信息，经过归纳性的剖析、论证，在必定靠谱程度上去推测相应的集体。Or：是研究怎样经过局部数据所供给的信息，运用概率的理论进行剖析论证，在必定靠谱程度上推论整体或全局情况的统计方法。这是统计学中的主要内容。实验设计（experimentalstatistics）：是研究怎样更为合理、有效的获取观察资料，怎样改正确、更经济、更有效的达到实验目的，以揭露实验中各样变量关系的实验计划。Or：实验者为了揭露实验中自变量与因变量的关系，在实验以前所拟订的实验计划，称为实验设计。他是研究怎样科学地、经济地以及更有效地进行实验。统计常态法例：从整体中随机抽取一部分个体所构成的样本，差不多能够保持整体的特色。小数永存法例：从整体中抽取的第一个样本中所表现的特征，在其余样本中也会存在。大批惰性原则：某一事物的某一性质或状态，在频频察看或试验中是保持不变的。有效数字：是指能影响丈量正确性的数字。随机变量（randomvariable）：在统计学中把在取值以前不可以预想到取什么值的量称为变量（随机变量）。数据（data）：假如一旦某个数值被取定了，成这个数值为随机变量的一个察看值，即数据。整体（population）：指客观存在的，并在同一性质的基础上联合起来的很多个别单位的整体，即拥有某一特征的一类事物的全体，又叫母体或全域。个体（individual）:构成整体的基本单位或单元，又称元素或个案。样本（sample）：从整体中抽取的一部分个体。参数（parameter）：表示整体特色的量数。统计量（statistic）：是直接从样本计算出的量数，代表样本的特色。..名称变量（nominalvariable）：指一事物与其余事物在属性、类型上不一样。其数据形式是计数数据。次序变量（ordinalvariable）：指事物的某一属性的多少或大小按次序摆列起来的变量。等距变量（intervalvariable）：指只拥有相等的单位，而没有绝对的零点的变量。比率变量（ratiovariable）：是一种既有相等的单位，又有绝对零点的变量，又称等比变量。连续变量（continuousvariable）：指取值能够是某区间内任一数值的随机变量，它是指丈量单位之间能够区分红无穷多个细的小单位的，其数字形式多取小数。失散变量（discretevariable）：指丈量单位之间不可以再细分的数字资料，其数字形式常取整数。计数数据（attributedata）：即计算人或物的个数所获取的数据。胸怀数据（quantitativedata）：用必定的丈量工具或丈量标准丈量时所获取的数据。指标（index）：表示整体数目特色的观点和详细数值，又称统计指标。标记（mark）：指统计整体中各个个体共同拥有的属性和特色，它是说明个体属性和特色的名称。绝对数（absolutenumber）：是用来表示在一准时间、地址条件下某种教育、心理现象的整体规模和发展水平的统计指标，又称总量指标。相对数（relativenumber）：教育与心理现象中两个单位同样的互相联系的指标数值的比率。质量标记：主假如平时工作中的记录和统计报表等。（p17第四段里）数目标记：是在一准时限内所采集有关问题的资料，根源主要有检查、丈量和实验。（p17第四段里）第二章数据的采集、整理与表达次数（frequency）：某一事件在某一类型中出现的数目，又叫频数，用f表示。频次（relativefrequency）：指每一组的数据个数除以数据的总和，又称相对次数，用p表示。百分频次：是频次与百分数的乘积，即p%.组中值（classmid-value）：每一组的中点值，常用m或xc表示全距（range\Rg）：是所有数据的距离，也称极差，用最大值减去最小值。组距(interval)：指每一组所包含的间隔或数据单位，用i表示。组限（boundariesofgroup）：是每一组的起止点或每一组的界线。统计表（statisticaltable）：以表格的形式表达统计资料数目关系的方式或工具。统计图（statisticalgraph）：是以几何图形和形象图形表示统计资料数目关系的工具。次数散布：（搞不清）..积累次数（cumulativefrequency）：以简单次数为基础，从最低组开始逐级累加直至最高组，或从最高组开始逐级累加直至最低组。积累百分频次：（忽视）一时性资料：（p24倒数第二段里）常常性资料：（p24倒数第一段里）直条图（thermometerchart）：用直条（或矩形）的长短表示统计数据多少的图形。直方图（histogram）：以矩形面积表示连续变量的统计图。折线图（linechart）：以纵轴的高度表示次数，并将各点用线段连结的统计图性。散点图（scatterdiagram）：用于表示事物互相关系的统计图。圆形图（piediagram）：用圆的面积表示一组数据的整体，用扇形表示各构成部分所占比重或百分比的统计图。第三章集中量数集中量数（centralmeasures）：（p42里）集中趋向（centraltendency）：（p42里）（算数）均匀数（arithmeticmean）：是所有观察值（或变量值）的总和除以总数所得的商。简称均匀数、均数或均值。中数中位数（Median）：是位于按必定次序摆列的一组数中央地点的数值，用符号Mdn或Md表示。众数（Mode）：是指一群数据中出现次数最多的那个数值，又称范数，用符号Mo表示。几何均匀数（geometricmean）：几个变量值乘积的n次方根。调解均匀数（harmonicmean）：指一群数据倒数的算术均匀数的倒数，又称倒数均匀数。百分位数（Percentile）：（呃随意百分位上的数。）四分位数：即四分之一地点和四分之三地点上的数。第四章差异量数离中趋向（divergencetendency）：（p62最后一段里）差异量数（divergencemeasures）：（p62最后一段里）方差（variable）：是离均差平方的算术均匀数，表示一列数据均匀差距的平方，其样本方差用符号S2表示，整体方差用符号σ2表示。标准差（StandardDeviation）：方差的算术平方根，表示一列数据的均匀差距。样本标准差用符号S或SD表示，整体标准差则用符号σ表示。..中心动差：以均数为原点计算的统计动差叫做中心动差。均匀差（AverageDeviation）：是以离差绝对值的和除以总次数所得的商。均匀差用符号AD表示。全距（Range）：一列数据中最大数与最小数的差距，又称极差。用符号Rg表示。偏态量：（p73只可领悟）峰态量：（p73不行言传）百分位差（Percentiledeviation）：表示某两个百分位数之间差异程度的指标。常用的百分位差如：P93-P7，P90-P10.四分位差（Quartiledeviation）：（p70）统计动差：（p72中间）第五章相对量数相对地位量数：（p80中间）相对差异量数（CoefficientofVariation）：指差异量数与集中量数的百分比，又称作差异系数，用符号CV表示。百分等级（PercentileRank）：指把一组观察值先按高低序次摆列起来，而后计算出某个个体的分数在百分位上高出多少人，或是在此分数下占多少百分比的一种量数，用符号PR表示。标准分数（standardscare）：（p84标准分数有很多变形，此中最典型的标准分数为Z分数或称基分数。没发现ta的定义）Z标准分数是以标准差为单位所表示的“原始分数”与均匀数的偏差，亦即原始分数与其均匀数之差除以标准差所得的商。标准差系数：是标准差与均匀数的百分比，用符号CVS表示。第六章有关量数有关量数：（不认得）正有关（positivecorrelation）：指一列变量由大而小或由小而大变化时，另一列变量亦由大而小或由小而大的变化，即两列变量是同方向变化的，属“同增共减”的关系。负有关（negativecorrelation）：指一列变量由大而小或由小而大的变化，另一列变量却反由小而大或由大而小的变化，即两列变量的变化方向是相反的，属“此增彼减”的关系。零有关（zerocorrelation）：又称无有关，是一列变量由大而小或由小而大变化时，另一列变量则或大或小的变化，即两列变量的变化看不出必定的趋向，甚至毫没关系。有关系数（correlationcoefficient）：表示有关方向和大小的一种数值，用符号r表示。其取值范围为-1≤r≤+1。直线有关（linecorrelation）：指两列变量中的一列变量在增添时，另一列变量随之而增添；或一列变量在增添，另一列变量却相应地减少，形成一种直线关系。..曲线有关（curvecorrelation）：指两列相陪伴变化的变量，未能形成直线关系。简（单）有关（simplecorrelation）：指只有两个变量的有关。复（杂）有关（complexcorrelation）：指有三个或三个以上变量的有关。积差有关（productmomentcorrelation）：又叫均方有关、积矩有关或皮尔逊有关用符号rXY表示。是利用离差乘积的关系来说明事物的关系，是将原始记分变换为离差乘积（即积差），再变换为标准积差后所求得的标准积差的均匀数。（ps：极差的均匀数称协方差）斯皮尔曼等级有关（Spearman’srankcorrelation）：是依据两列变量的成平等级差数计算的有关系数，又叫“等级差数法”，用符号rP或rS表示。肯德尔W系数：（p108有公式，这个算不上名解吧，和“肯德尔和睦系数”有点差异）用于一般等级评定的资料，一是K个评分人评论N个被评论人或N件作品，以剖析和评论K个评分人的评论能否一致，二是同一个人先后K次评论N个被评人或N件作品，以剖析其前后评论能否一致。PS：肯德尔和睦系数由统计学家肯德尔（Kendel）提出的肯德尔交织系数、相容性系数和一致性系数等三种等级有关系数的总称。肯德尔一致性系数是用于描绘多列等级变量有关程度或一致性程度的有关方法，此中又有肯德尔W系数和肯德尔U系数，它分别用于不一样的资料形式。点二列有关（pointbiserialcorrelation）：研究一列等距或比率变量与一列“二分”名称变量之间有关的统计方法。用符号rpb表示。二列有关（biserialcorrelation）：研究一列正态的比率或等距变量和一列人为“二分”名称变量之间互相关系的统计方法，用符号rb或rbis表示。Phi系数Φ有关(phicorrelation)：特意研究二列“二分”名称变量之间有关的统计方法。第七章概率散布及其应用二项散布（binomialdistribution）：是二项试验（如成功与失败）结果的概率散布。正态散布（normaldistribution）：中间量数次数散布多，两头量数次数散布少，呈对称型的概率散布，又叫高斯散布。t散布（Studentdistribution）：由小样本统计量形成的概率散布，也称“学生氏散布”。频次：一种随机事件发生的次数与总试验次数的比值。概率（probability）：随机事件在试验中发生可能性的程度或可能性的大小，用符号P表示。中心极限制理（centrallimittheorem）：（p139木有定义，理解）是用极限的方法所求的随机变量散布的一系列定理，其内容主要反应在三个方面。1．假如整体呈正态散布，则从整体中抽取容量为n的全部可能样本时，其样本均数的散布也呈正态散布；不论整体能否听从正态散布，只需样本容量足够大，样本均数的散布也靠近正态散布。2．从整体中抽取容量为n的全部可能样本时，所有样本均数的均数（X）等于整体..均数（μ）即：X3．从整体中抽取容量为n的全部可能样本时，所有样本均数的标准差（X）等于总体标准差除以样本容量的算数平方根，即：Xn随机抽样：（木有找到）随机样本（randomsample）：指依据概率的规律抽取的样本。抽样偏差（samplingerror）：从整体中抽取容量为n的k个样本时，样本统计量与整体参数之间总会存在必定的差距，而这类差距是因为抽样的随机性所惹起的样本统计量与整体参数之间的不一样，称为抽样偏差。标准误（StandardError）：样本统计量散布的标准差或某统计量在抽样散布上的标准差，符号SE或X表示。自由度（degreeoffreedom）：一群数据或观察值能够独立自由改动的数目称为自由度，用符号df或n’表示。确立性事件（deterministicevent）：指在必定条件下必定会发生或必定不会发生的事件。必定事件（necessaryevent）：指在必定条件下必定会发生的事件。不行能事件（impossibleevent）：指在必定条件下必定不会发生的事件。随机事件（randomevent）：指在必定条件下，可能发生，也可能不发生的事件。模糊事件（fizzyevent）：指对象类属界限和性态不确立的事件。概率的统计定义：P123指经过频次来计算的概率，又称为经验概率（empiricalprobability）。概率的古典定义：P123依据问题自己所拥有的“对称性”特色直接计算事件的概率，又称先验概率（priorprobability）。第八章参数预计参数预计（parameterestimation）：就是依据样本统计量去预计相应整体的参数。整体均匀数预计：用样本均数去预计整体均数。点预计（pointestimation）：在参数预计中直接以样本的统计量（数轴上的一个点）作为整体参数的预计值。区间预计（intervalestimation）：以一个统计量的区间来预计相应的整体，它要求依据必定的概率要求,依据样本统计量来预计整体参数可能落入的数值范围。也就是说区间预计是用两个数之间的距离或数轴上的一段距离来表示未知参数可能落入的范围。..置信系数（confidencecoefficient）：指被预计的整体参数落在置信区间内的概率D，或以1-α表示。又叫置信水平、置信度、靠谱性系数和置信概率。置信区间（confidenceinterval）：指在特定的靠谱性（即置信系数）要求下，预计整体参数所落的区间范围，亦即进行预计的全距。置信限（confidencelimit）：被预计的整体参数所落区间的上、下界线。推测统计：指由样本资料去推测相应整体状况的理论与方法。也就是由部分推全体，由已知推未知的过程。假定查验(hypothesistest)：p147主要用途是对出现差异的两个或多个现象或事物进行真切性状况的查验，又称统计查验（statisticaltest）。无偏预计量(unbiasedestimator）：（p148最下边，无偏性要求在用各个样本的统计量作为预计值时，其偏差为0，这时的统计量被称为无偏预计量。）第九章参数查验假定查验：（呃，p162最后一段）α错误（α-error）：指虚无假定自己是正确的，但因为抽样的随机性而使查验值落入了拒绝虚无假定的地区，以致我们作出了拒绝虚无假定的结论，又称I型错误（typeⅠerror）。β错误（β-error）：指虚无假定自己不正确，但因为抽样的随机性而使查验值落入了接受虚无假定的地区，以致我们作出了接受虚无假定的结论，说明事物之间没有明显的差异，又称Ⅱ型错误（typeⅡerror）。双侧查验（two-sidetest）：是把拒绝性的概率值置于理论散布的两头或双侧，也称双侧查验。单侧查验（one-sidetest）：把拒绝性概率值置于理论散布的一尾或一侧，也称单侧查验。虚无假定（nullhypothesis）：研究人员为了证明研究假定是真的而利用概率论的反证法所进行的假定，即从研究假定的反面进行假定，用符号H0表示。研究假定（alternativehypothesis）：就是实验人员希望证明的假定。明显性水平（levelofsignificance）：指拒绝虚无假定的小概率值。方差齐性：p169只提到——整体方差齐性是指两个整体之间的方差相等或一致。独立样本（independentsample）：指从两个没关的整体中随机抽取的两个或多个样本，或许说是独立抽取的，相互间的数据不存在对应关系的样本。有关样本（correlativesample）：从拥有必定程度有关的整体中抽取的两个或多个样本，亦即相互的观察值之间存在一一对应关系的样本。第十章方差剖析方差剖析（analysisofvariance\ANOVA）：对多个均匀数进行比较的一种统计方法，又称变异数剖析。..变异率：依据方差剖析的原理，比较组间变异和组内变异，其比值称变异率。组间变异（variationbetweenclasses）：组与组之间的差异称组间变异。组内变异（variationwithinclasses）：同一组内部被试（个体）之间的差异称组内变异。区组变异：（p212第二段，木有详细定义）多重比较（multiplecomparisons）：（P214第一段，无明确立义。进一步剖析各对均匀数之间的差异。）要素：（没找到，应当就是“自变量”吧？）水平办理：（同样没看到orz）F散布：由F值构成的概率散布，属单侧查验，即分子能否大于分母的查验。第十一章回归剖析回归剖析（regressionanalysis）：依据一个已知变量来展望另一个变量均匀值的统计方法。回归线（regressionline）：（p235最上方，理解，很简单）回归系数（regressioncoefficient）：（p235下边）即斜率b，是线性回归方程中自变量的系数，表示自变量变化一个单位时因变量变化的单位数。最小二乘法：这类方法需要我们找到这样一条直线，使所有的点到直线的垂直距离（与X轴垂直）的平方和最小，也称最小平方法（leastsquaresmethod）或最小二乘预计（leastsquareestimation）。线性方程：p233-p256（表知道，自个理解，回归剖析按形状分为线性回归和曲线回归。）一元线性方程：（同不知道，p235有公式）只有一个自变量的balabala多元线性方程：（表问我）同时办理多个变量关系baabala展望标准误：（p246中间，唉）测定系数：有关系数的平方，用于说明一个变量由另一个变量解说的程度。偏回归系数：（没找到。Ps：下边四个名解都是阅读资料里的。怨念，能够忽视。）偏有关：清除一个（或两个）变量后再求另两个变量的有关称偏有关。多元测定系数：复有关系数的平方。复有关：（这一章木有定义，见第六章，有哦！）第十二章计数数据剖析方法——x2查验x2查验（chi-squaretest）：查验实测次数与希望次数能否一致的统计方法。合适性查验（goodnessoffittest）：是查验实质的察看次数与某一理论模型能否符合，又称..为1×C表的x2查验。也称单要素计数资料的查验。独立性查验（testforindependence）：办理二元分类资料的x2查验方法，即把一组实验对象按两个标准（变量）分类，一个变量列内行内，另一个变量列在列内，形成列联表。x2散布：（没发现定义）正态拟合性查验：（这货的影子都没瞧见）第十三章非参数查验参数查验：（木有p278第二段如是说：像Z查验、t查验、F查验等均称为参数查验）非参数查验（non-parameterictest）：不需要假定样本能否为正态散布或方差能否为齐性的查验称非参数统计查验（nonparameteric）。（这两货差不多，p278中间）符号查验（signtest）：指利用正负号为资料查验两个有关样本差异明显性的统计方法。符号等级查验（signedrankordertest）：是利用成对数据的符号及差值大小次序查验两个相关样本差异明显性的统计方法，也称Wilcoxon查验法。秩和查验（ranksumtest）：是两独立样本t查验的非参数代替物，又称M-W查验或U查验。中位数查验（mediantest）：查验两个或两个以上独立样本差数之间有无明显差异的方法。等级方差剖析：（没定义，p289