心理统计学一一名词解释 2连续变量：其可能取值在数轴上连续地布
满某一区间的变量。
[1]
1随机现象：在肯定条件下，可能消失也可 能不消失，或者可能这样消失也可能那样消 失的一类现象。
3称名量表：各个数字表示的是观看值的不
同质别，起到的是名称的作用，数据之间不 行以进行任何数算。
2统计学：讨论随机现象的数量规律性的应 4挨次量表：各个数字表示的是个体某方面 用数学分支。 特征所对应的名次或等级；数据之间可以进 3大数定理：虽然每次观看结果可能都不同 行比较运算。
（偶然性），但是大量重复观看的结果可以 5等距量表：表示测量上具有相等单位的观
形成稳定的数量特征（必定性）。
4统计学科学：以统计学方法为主要定量分析手段的科学。心理学就是一门统计性科学。
5数理统计学：以概率论为基础，阐明统计学的数学原理，推导和证明有关的数学公式的数学分支。
6应用统计学：数理统计学理论在各个学科领域中的应用产生的统计学分支。
7心理统计学：心理学领域的应用统计学分支。
8描述统计学：阐述搜集、提炼和描述资料的方法，是推断统计学的基础。
9推断统计学：运用概率论讨论如何依据样变的信息推断出样原来自的总体的相应信息，包括参数估量和假设检验两种形式。
10随机变量:表示随机现象的各种可能结果的变量。
11个体：所讨论的随机现象的载体，具有某种共同特性，是组成总体的基本单位。
12总体：具有某（些）共同特性的个体的总和。
13样本:从总体中抽取的作为观测对象的一部分个体。 14样本容量：样本包含的个体数no n>=30 的样本称为大样本，n<30的样本称为小样本。
15参数:依据总体中全部个体的观看值计算出来的数量指标，即总体上的数字特征。 16统计量:依据样本中全部个体的观看值计算出来的数量指标，即样本上的数字特征。 [2]
1间断变量：其可能取值在数轴上不连续的变量。 看值，而且有一个相对零点；数据之间可以
进行加减运算。
6比率量表：表示测量上具有相等单位的观 看值，而且有一个肯定零点；等距量表的数
据之间可以进行乘除法运算。
7次数分布：依据肯定的标准将观看值分组
后，各组观看值个数的分布状况；又称为频
数分布。
8直方图：由若干直方条排列在横坐标上构 成，直方条的高度表示次数f。
9散点图：在直角坐标系中，以个体在两个变 量上的观看值为点的坐标绘制而成的图；经 常用于观看两个变量间有无相关。 [3]
1特征量：描述一组资料的数量特征的指标。 2集中量：描述一组数据的集中趋势或典型水 平的指标。
3差异量：描述一组数据离中趋势或离散程度 的指标。
4地位量：描述特定的观看值在整个次数分布 中所占等级位置的指标。
5偏态量：描述次数分布偏态方向和程度的指
标。
6峰态量：描述次数分布的陡峭程度（凹凸宽 窄特征）的指标。
7算数平均数：全部观看值的总和除以总次数
所得之商。
8离差：各观看值与算数平均数之差。 9中位数：数据依据大小挨次排列后位于最中 间的数值。 10众数：数据中消失次数最多的数值。 11全距：观看值中最大值与最小值之差。
12平均差：全部观看值与算数平均数之差的 肯定值的算数平均数。
13方差：离差平方的算术平均数。
14标准差:方差的平方根。
比率。
3T分数：将Z分数进行线性转换所获得的分 4自由度：总体参数估量量中变量值自由
15差异系数：标准差与其算数平均数的百分 数，转换公式为T=KZ+C0 16百分位数：在以肯定挨次排列的一组观看 变化的个数。 值中某个百分位置所对应的数值。 【6】
17四分位数：将一组已排序的数据按个数四 1抽样误差：依据样本信息来推断总体信息时 等分的百分位数，分别是位于25%、50%, 75% 产生的随机误差。
2简洁随机抽样：从总体中完全以随机形式抽 的百分位数。
18百分等级：某个数值在以肯定挨次排列的 取若干个个体组成一个样本。在抽取的过程
一组观看值中所对应的百分位置。
[4]
1概率：某随机大事消失的可能性的大小。
2随机试验：对于随机现象(或随机变量)的观看。
3后验概率：在大量试验中随机大事消失次数的稳定比率。
4古典概型：该模型须满意两个条件：1可能结果的数目是有限的；2各个结果消失的可能性被认为是相等的。
5先验概率：在古典概型中，随机大事的概率为该大事所包含可能结果个数m与全部可能结果的总数n的比值。
6对立大事：假如在试验中大事A和大事B必有一个发生且仅有一个发生，则称这两个大事互为对立大事。
7互斥大事:在一次试验中不行能同时消失的若干个大事。 事：一个大事是否发生不会影响另一个大事，它们就是相互的，称为大事。
9小概率大事：发生概率特别小的大事，被认为是在一次试验中实际上不行能发生的大事。
[5]
1二项试验：满意以下条件的试验：1 一次试验只有两种可能结果(“胜利”和“失败”)；2试验可以在同样的条件下重复进行；3可以用计数来表示胜利或失败的次数；4各次试验中胜利的概率P相同，失败的概率q也相同, 且p+q=l； 5各次试验的结果相互。
2标准分数：听从正态分布的X变量用Z=(X-u)∕G或Z=(X--X)∕S进行转换得到的Z 值。
中每个个体被抽到的概率是均等的，并且在 任何一个个体被抽取之后总体内成分不变。 3分层随机抽样：按有关的因素或指标将总体 划分为互不重叠的几个层，再从各层中
地抽取肯定数量的个体，最终将各层中抽取 的个体合在一起，组成一个样本。
4机械抽样：先将总体中的全部个体按挨次编 号，然后每隔肯定的间隔抽取个体，组成样 本。
5整群抽样：以整群为单位的抽样方法，即从
总体中抽出来的个体同属于某个群体。
6总体分布：总体内个体观看值的次数分布或
概率分布。
7样本分布：样本内个体观看值的次数分布或
概率分布。
8抽样分布：统计量的概率分布，是依据样本
的全部可能的观看值计算出来的某个统计量 的观看值的分布。 9方差齐性：两个或多个总体的方差无显著差 异。
10标准误：样本统计量的标准差，例如样本
平均数的标准差0r=0∕ r∏o [7]
1估量量：用来估量参数的统计量。 2估量值：作为估量量的统计量的值。 3点估量:依据样本的观看值计算出一个与0
相应的估量值，用这个估量值直接作为对参 数θ的估量。
4区间估量：依据样本的观看值计算出两个估
量值61和62,用区间(61, 62)作为参数0 可能的取值范围，并指出参数。落在这一区 间的概率。
5置信水平：参数真值。落在置信区间(61, 62)里的概率。
6置信区间：区间估量中，若关系式P{δ在置信水平1-a下的置信区间。某个总体参 7水平：某一个因素的不同状况。水平之间的 数中，一参数值落在肯定范围内的概率 差别可以是数量上的差别，也可以是性质上 水平。[8]
1假设检验：采用样本信息，依据肯定概率， 对关于总体参数（或总体分布）的假设成立 的可能性进行评价，进而作出拒绝或保留的 决断。假设检验总是从零假设动身，评价其 被拒绝的概率。
2显著性水平:小概率大事的概率，记作a,通 常规定a为0. 05或0.01.
3双侧检验：将a等分为左右两个部分，左右 两边各设置一个拒绝域。每个拒绝域相应的 概率为a∕2o
4单侧检验：将与a对应的拒绝域全部放置在 左侧，或全部放置在右侧，分别称为左侧检 验和右侧检验。
5 α错误：拒绝原来是正确的零假设，接受
错误的备择假设，又称为I型错误。
6 B错误：接受错误的零假设，拒绝原来是
正确的备择假设，又称为II型错误。
7样本：分别抽取的样本，抽取其中
任何一个样本都不会对抽取另一个样本产生 任何影响，两个样本内个体之间不存在对应 的关系。
8相关样本：在样本之间有相互影响的条件下
抽样得到的样本，两个样本内个体之间存在 着一一对应的关系。
9功效函数：以备择假设III提出的可能的参 数值为自变量，以参数值对应的功效值1-P
为因变量的函数关系。
[10]
1方差分析：对多组平均数差异进行显著性检验的方法，其优点是能够充分地采用样本信息，而且可以通过一次检验得出结论，从而避开多次逐对t检验所造成的错误概率的累积。
2组间差异：各样本平均数之间的差异。 3组内差异:样本内部观看值之间的差异。 4因素:试验中的自变量。
5单因素试验：只有一个自变量的试验。 6多因素试验:有两个或两个以上自变量的试验。
的不同。
8处理：按各个水平条件进行的重复试验。 9交互作用：某个因素对试验结果的影响受到
其它因素的制约。
10事后比较：方差分析消失了显著性差异时, 检验各个水平的平均数两两比较有无显著差 异，又称为“逐对比较”。 [11]
1相关：两个变量之间不精确、不稳定的变化 关系。
2正相关：变化方向相同的两个变量之间的相
关。
3负相关：变化方向相反的两个变量之间的关
系。
4零相关：两个变量的变化方向没有肯定的规
律，表示两个变量之间没有相关。
5相关系数：一种特征量，用来描述两个变量
之间相关的方向和亲密程度。
6积差相关系数：表示两个呈线性相关的正态
连续变量之间的相关程度的特征量，它是协 方差除以两个变量的标准差所得的值。
7协方差：两个变量离差乘积之和除以n所得
之商，它是计算积差相关系数的基础。
8等级相关系数：表示挨次水平的变量之间的
相关程度的特征量。
9斯皮尔曼等级相关系数：用来表示两个挨次 水平的变量之间的相关程度的等级相关系 数。
10肯德尔和谐系数（肯德尔全都性系数）：用 来表示多个挨次水平的变量之间的等级相关 系数。常用于分析多个评定者对同一组个体 进行等级评定的全都性程度，或同一个评定 者对同一组个体进行多次等级评定的全都性 程度。
11质量相关系数：品质型变量（依据事物的
某一属性划分不同质的种类）与数量型变量 之间的相关系数。
12二列相关系数：当两个变量之间都是正态
连续变量，而其中一个变量被人为地划分为 两个类别时，这两个变量之间的相关系数。
13点列相关系数：一个正态连续变量与另一
个真正的二分称名变量（或双峰分布的变量） 之间的相关程度。
14多列相关系数：当两个变量之间都是正态 9相关样本的X2检验：对同一组对象多次测 连续变量，而其中一个变量被人为地划分为 量或配对组的点计数据进行的X2检验。
多个（两个以上）类别时，这两个变量之间 10 McNemar检验:两个相关样本的X?检验。 的相关系数。 数。
11柯克伦Q检验：多个相关样本的X?检验， [14]
1秩：由小到大排序所得到的各观看值的位
次。
15中相关系数：两个二分变量之间的相关系 考察样本的次数或比例有无显著差异。 [12]
1回归分析：采用一个变量或一组变量的变化 来估量或猜测另一个变量或一组变量的变化 2曼-惠特尼U检验法：依据两个样本的
状况。
2线性回归模型：变量之间存在线性关系的回归模型。
3回归线：用来代表散点图上分布趋势的直线。
4拟合优度：回归方程对样本数据的代表程度。
5残差：实际观测到的因变量值Y与回归值V 之差，是一种随机误差。
6确定系数：回归平方和在总离差平方和中所占比例。
7不确定系数：残差平方和在总离差平方和中所占比例。
8偏回归系数：在其它自变量保持恒定时某个自变量对因变量的影响程度。 [13]
1非参数检验：不涉及总体参数的假设检验。 2观测次数：样本中不同类别的个体数。 3理论次数：样本中依据理论比例计算出来的不同类别的个体数。
4单因素X2检验：对单向表的数据进行的X2
检验，用于推断单向表所示的次数是否表明总体听从某个理论分布或假设分布。
5拟合优度（协作度）检验：关于样本次数分布与某种指定的次数分布的吻合程度的假设检验。
6双因素X2检验：对双向表的数据进行的X2
检验，用于推断双向表的两个因素是否存在关联，或多次重复试验结果是否同质。
7性X2检验：用于推断两个因素之间是否存在关联的X2检验。
8同质性X2检验：推断多次重复试验的结果是否存在关联的X2检验。
秩和进行样本差异的显著性检验。
3柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验：依据两个
样本的累积次数分布的相像程度进行的 样本差异的显著性检验。
4符号检验：依据两个相关样本的每对数据之 差的符号（正号或负号）进行样本差异的显 著性检验。 5符号秩次检验法：既考虑差值的正负号，又 考虑差值大小的相关样本差异的显著性检 验。
6单向秩次方差分析法：对多个样本进行 的秩次方差分析法，对应于完全随机设计的
参数方差分析，又称为H检验法。
7双向秩次方差分析法：对多个相关样本进行
的秩次方差分析法，对应于随机区组设计的 参数方差分析。
