教育統計學與spss名解總結-預覽頁
【正文】 測值（或變量值）的總和除以總數所得的商。幾何平均數（geometric mean）：幾個變量值乘積的n次方根。第四章 差異量數離中趨勢（divergence tendency）：（p62最后一段里）差異量數（divergence measures）：（p62最后一段里）方差（variable）：是離均差平方的算術平均數，表示一列數據平均差距的平方，其樣本方差用符號S2表示，總體方差用符號σ2表示。平均差（Average Deviation）：是以離差絕對值的和除以總次數所得的商。偏態(tài)量：（p73只可意會）峰態(tài)量：（p73不可言傳）百分位差（Percentile deviation）：表示某兩個百分位數之間差異程度的指標。沒發(fā)現ta的定義）Z標準分數是以標準差為單位所表示的“原始分數”與平均數的偏差，亦即原始分數與其平均數之差除以標準差所得的商。零相關（zero correlation）：又稱無相關，是一列變量由大而小或由小而大變化時，另一列變量則或大或小的變化，即兩列變量的變化看不出一定的趨勢，甚至毫無關系。曲線相關（curve correlation）：指兩列相伴隨變化的變量，未能形成直線關系。是利用離差乘積的關系來說明事物的關系，是將原始記分轉換為離差乘積（即積差），再轉換為標準積差后所求得的標準積差的平均數。肯德爾一致性系數是用于描述多列等級變量相關程度或一致性程度的相關方法，其中又有肯德爾W系數和肯德爾U系數，它分別用于不同的資料形式。Phi系數\Φ相關(phi correlation)：專門研究二列“二分”名稱變量之間相關的統計方法。頻率：一種隨機事件發(fā)生的次數與總試驗次數的比值。2．從總體中抽取容量為n的一切可能樣本時，所有樣本均數的均數（）等于總體均數（μ）即： 3．從總體中抽取容量為n的一切可能樣本時，所有樣本均數的標準差（）等于總體標準差除以樣本容量的算數平方根，即：隨機抽樣：（木有找到）隨機樣本（random sample）：指按照概率的規(guī)律抽取的樣本。確定性事件（deterministic event）：指在一定條件下必然會發(fā)生或必然不會發(fā)生的事件。模糊事件（fizzy event）：指對象類屬邊界和性態(tài)不確定的事件。總體平均數估計：用樣本均數去估計總體均數。置信系數（confidence coefficient）：指被估計的總體參數落在置信區(qū)間內的概率D，或以1α表示。推斷統計：指由樣本資料去推測相應總體情況的理論與方法。） 第九章 參數檢驗假設檢驗：（呃，p162最后一段）α錯誤（αerror）：指虛無假設本身是正確的，但由于抽樣的隨機性而使檢驗值落入了拒絕虛無假設的區(qū)域，致使我們作出了拒絕虛無假設的結論，又稱I型錯誤（type Ⅰ error）。虛無假設（null hypothesis）：研究人員為了證實研究假設是真的而利用概率論的反證法所進行的假設，即從研究假設的反面進行假設，用符號H0表示。獨立樣本（independent sample）：指從兩個無關的總體中隨機抽取的兩個或多個樣本，或者說是獨立抽取的，彼此間的數據不存在對應關系的樣本。組間變異（variation between classes）：組與組之間的差異稱組間變異。）因素：（沒找到，應該就是“自變量”吧？）水平處理：（一樣沒看到……orz）F分布：由F值構成的概率分布，屬單側檢驗，即分子是否大于分母的檢驗。線性方程：p233p256（表知道，自個理解，回歸分析按形狀分為線性回歸和曲線回歸。怨念，可以無視。適合性檢驗（goodness of fit test）：是檢驗實際的觀察次數與某一理論模型是否相符，又稱為1C表的x2檢驗。（這兩貨差不多，p278中間）符號檢驗（sign test）：指利用正負號為資料檢驗兩個相關樣本差異顯著性的統計方法。等級方差分析：（沒定義，p289）第十四章 實驗設計實驗設計（design of experiments）：廣義的——指包括整個實驗程序的設計，即實驗程序的全部設計和安排，具體包括確定課題、選擇課題、制定實驗方案、提出實驗方法、實施實驗和處理并解釋實驗結果等。因子水平：簡稱水平（level），它是給定的因子取值（定量的）或特定因子的配置（定性的）。多因素實驗設計：有兩個或兩個以上因素的設計。完全隨機設計（pletely randomized design）：就是隨機地抽取研究對象并隨機將其分配至各種實驗條件進行實驗的設計形式。簡單隨機抽樣（simple random sampling）：是按隨機原則直接從總體中抽取實驗單位作為樣本的方法，又稱純隨機抽樣。抽樣框：（木有）交叉分層抽樣：（木有）區(qū)域抽樣：（木有）以上——FIN——End.
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