心理統(tǒng)計學(xué)

內(nèi)容概要

　　本書系統(tǒng)介紹了心理統(tǒng)計學(xué)的理論基礎(chǔ)、邏輯思路，以及各種常用的統(tǒng)計方法。書中對每種技術(shù)的適用情況、具體操作和注意事項做了認(rèn)真說明，而且將統(tǒng)計思想化繁為簡，時時滲透在其中，讓原本艱深的學(xué)習(xí)變得得心應(yīng)手、自然而然。本書論述精煉，語言活潑，深入淺出，實例豐富，再也不讓學(xué)生們望“統(tǒng)計”而生畏。

作者簡介

　邵志芳
1985年畢業(yè)于華東師范大學(xué)心理學(xué)系并留校任教。1994年獲得博士學(xué)位。長期從事認(rèn)知心理學(xué)研究，并講授心理統(tǒng)計學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)等課程。曾在SSCI和CSSCI期刊上發(fā)表論文20余篇，著有《心理與教育統(tǒng)計學(xué)》《認(rèn)知心理學(xué)—理論、實驗和應(yīng)用》《思維心理學(xué)》（第二版）《社會認(rèn)知》等教材和專著，翻譯作品有《基礎(chǔ)與應(yīng)用心理學(xué)》（閔斯特伯格著）和《認(rèn)知心理學(xué)》（索爾所等著，第七版）。

書籍目錄

第 1 章 心理學(xué)是一門統(tǒng)計性科學(xué)
1.1 心理現(xiàn)象是隨機現(xiàn)象
1.2 描述統(tǒng)計學(xué)與推斷統(tǒng)計學(xué)
1.3 統(tǒng)計學(xué)的基本概念
1.4 心理統(tǒng)計學(xué)的基本內(nèi)容和學(xué)習(xí)方法
本章術(shù)語
練習(xí)與思考
第 2 章 數(shù)據(jù)的種類和表征
2.1 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的水平
2.2 次數(shù)分布表
2.3 次數(shù)分布圖
2.4 多變量圖示法
本章術(shù)語
練習(xí)與思考
第 3 章 常用特征量
3.1 集中量
3.2 差異量
3.3 地位量
3.4 偏態(tài)量和峰態(tài)量
本章術(shù)語
練習(xí)與思考
第 4 章 概率基礎(chǔ)
4.1 概率
4.2 概率的運算
4.3 條件概率及其應(yīng)用
本章術(shù)語
練習(xí)與思考
第 5 章 概率分布
5.1 二項分布
5.2 正態(tài)分布和t分布
本章術(shù)語
練習(xí)與思考
第 6 章 抽樣技術(shù)與樣本平均數(shù)的抽樣分布
6.1 抽樣技術(shù)與統(tǒng)計推斷
6.2 樣本平均數(shù)的抽樣分布
6.3 兩個樣本平均數(shù)之差的抽樣分布
本章術(shù)語
練習(xí)與思考
第 7 章 平均數(shù)的參數(shù)估計
7.1 參數(shù)估計
7.2 總體平均數(shù)的參數(shù)估計
7.3 兩總體平均數(shù)之差的參數(shù)估計
本章術(shù)語
練習(xí)與思考
第 8 章 平均數(shù)的假設(shè)檢驗
8.1 假設(shè)檢驗
8.2 總體平均數(shù)的假設(shè)檢驗
8.3 兩總體平均數(shù)之差的假設(shè)檢驗
8.4 功效函數(shù)和效應(yīng)量
本章術(shù)語
練習(xí)與思考
第 9 章 總體方差與總體比例的統(tǒng)計推斷
9.1 c2分布與F分布
9.2 總體方差的統(tǒng)計推斷
9.3 總體比例的統(tǒng)計推斷
本章術(shù)語
練習(xí)與思考
第 10 章 方差分析
10.1 方差分析的基本原理
10.2 單因素方差分析（完全隨機設(shè)計）
10.3 多因素方差分析
本章術(shù)語
練習(xí)與思考
第 11 章 相關(guān)分析
11.1 相關(guān)與相關(guān)系數(shù)
11.2 積差相關(guān)
11.3 等級相關(guān)
11.4 質(zhì)量相關(guān)與品質(zhì)相關(guān)
本章術(shù)語
練習(xí)與思考
第 12 章 回歸分析
12.1 一元線性回歸模型
12.2 一元線性回歸方程的檢驗
12.3 一元線性回歸方程的應(yīng)用
12.4 二元線性回歸模型
本章術(shù)語
練習(xí)與思考
第 13 章 c2檢驗
13.1 χ2 檢驗的基本概念
13.2 單因素χ2檢驗
13.3 雙因素 χ2 檢驗
13.4 相關(guān)樣本的χ2檢驗
本章術(shù)語
練習(xí)與思考
第 14 章 非參數(shù)檢驗
14.1 單樣本游程檢驗
14.2 兩個獨立樣本的非參數(shù)檢驗
14.3 兩個相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗
14.4 秩次方差分析
本章術(shù)語
練習(xí)與思考
第 15 章 初級多元分析
15.1 基本知識
15.2 聚類分析
15.3 判別分析
15.4 因素分析
本章術(shù)語
附錄一 部分習(xí)題答案
附錄二 統(tǒng)計用表
參考書目

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：    正態(tài)分布最早是由德莫弗（A.de Moivre）于1733年研究二項分布的極限分布形式時提出的，但是當(dāng)時沒有引起人們的重視。后來，高斯（C.F.Gauss）和拉普拉斯（M.de Laplace）在19世紀(jì)初分別重新提出了正態(tài)分布。 正態(tài)分布是統(tǒng)計學(xué)中最重要的分布。這是因為，第一，大量的客觀現(xiàn)象服從或近似服從正態(tài)分布。例如人的體重和身高以及學(xué)生的考試成績等都服從正態(tài)分布。在心理學(xué)中，一般情況下，心理測驗得分、心理實驗測得的數(shù)量指標(biāo)也往往都服從正態(tài)分布。第二，正態(tài)分布具有許多良好的數(shù)學(xué)性質(zhì)，許多非正態(tài)分布以正態(tài)分布為極限分布。 本書的例題和習(xí)題有許多是關(guān)于心理測驗、心理實驗或教育考試得分的，在這些例題或習(xí)題中，只要不做特別的聲明，就認(rèn)為有關(guān)變量服從正態(tài)分布。 t分布是戈賽特于1908年提出來的。由于當(dāng)時他用了筆名“學(xué)生”（Student），所以t分布又被稱為“學(xué)生分布”。t分布主要用于解決小樣本問題，堪稱現(xiàn)代小樣本統(tǒng)計理論的開端。 5.2.1 概率密度函數(shù) 正態(tài)分布是連續(xù)變量的概率分布，它與間斷變量的概率分布（例如二項分布）有本質(zhì)的差異。 間斷型隨機變量的取值個數(shù)是有限的，因此可以將這些可能的取值及其相應(yīng)的概率一一羅列出來，二項分布就是如此：我們可以計算成功次數(shù)到n這（n+1）個可能取值所對應(yīng)的概率。但是，連續(xù)型隨機變量的可能取值在數(shù)學(xué)上連續(xù)地充滿某一區(qū)間，任意兩個取值之間都可以找到它們的中間值，所以，其可能取值的數(shù)目是無限的，不能一一列舉。 例如，假定一個學(xué)生的數(shù)學(xué)成績（連續(xù)變量）一貫在80分左右，那么他是不是有很大的把握（概率）剛好考80分，而不是79或81呢？

編輯推薦

《高等學(xué)校心理學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)課程教材:心理統(tǒng)計學(xué)(第2版)》論述精煉，語言活潑，深入淺出，實例豐富，再也不讓學(xué)生們望“統(tǒng)計”而生畏。

圖書封面

圖書標(biāo)簽Tags

無

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