【正文】 ，用每一比較的兩個均值在排序序列種相差的等級數(shù)來確定不同的q 臨界值。（3） 兩者地位不一樣。顯著性水平：即 a，是指估計總體參數(shù)落在某一區(qū)間時可能犯錯誤的概率?？ǚ椒植迹鹤兞肯嗷オ毩ⅲ曳姆植嫉碾S機變量。應(yīng)用：（1）、比較不同性質(zhì)的觀測值在各自數(shù)據(jù)分布中相對位置的高低。集中（分散）程度，偏度和峰度不同。變量類型定類變量：如，性別、學號、顏色類別、教學方法。定距變量：如身高、重量、學生人數(shù)。標準差：方差的算術(shù)平方根。其中，μ決定曲線的位置，σ決定曲線的“胖瘦”。原理：抽樣分布理論。小概率由研究者事先確定，, , ）。單因素完全隨機設(shè)計的方差分析：關(guān)聯(lián)強度與效應(yīng)值：實驗處理引致的效應(yīng)的大小或者數(shù)據(jù)的變異有多少部分是由實驗處理造成的。比單因素多了一個交互作用的離均差平方和。 方差是協(xié)方差的特例。因此，標準誤是統(tǒng)計推斷可靠性的指標。因變量：連續(xù)變量自變量：連續(xù)變量或間斷變量基本與一元回歸一樣，.自變量的選擇：向前（向后）剔除法，逐步回歸法如何理解標準誤： 標準誤，即樣本均數(shù)的標準差，是描述均數(shù)抽樣分布的離散程度及衡量均數(shù)抽樣誤差大小的尺度，反映的是樣本均數(shù)之間的變異。y為標準正態(tài)曲線中p值對應(yīng)的高度，查正態(tài)分布表能得到相關(guān)系數(shù)：度量兩個變量相關(guān)程度大小的數(shù)字特征。方差分析還顯示，閱讀速度對成績有顯著影響，F(xiàn)(1,66)=，MSE=，p=，Eta p2 =，閱讀速度為常速時的成績比快速時更高。方差未知，t分布?？傮w均值的區(qū)間估計：卡方分布 假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗（顯著性檢驗）：事先對總體參數(shù)或分布形式作出某種假設(shè)，然后利用樣本信息來判斷原假設(shè)是否成立?？傮w參數(shù)估計問題可以分為點估計與區(qū)間估計。直方圖與多邊圖：用于定量數(shù)據(jù)時序圖：反映事物變化趨勢餅圖：定性數(shù)據(jù)的多少或構(gòu)成比例散點圖:兩個變量的變化關(guān)系和變化方向。四分位差（Q）：樣本中間50%的人的全距的一半。如溫度、測驗成績、智商。如，比賽名次、品質(zhì)等級、喜愛程度特征：既無零點、又無測量單位。（2）變量值與均值的離均差之和為零。（3）做線性轉(zhuǎn)換后，表示標準測驗分數(shù)。特點：當樣本容量趨于，t分布為正態(tài)分布，方差為1，隨自由度的減少，離散程度（方差）增大，分布中間變低，尾部變高。兩總體均值差異的區(qū)間估計：T分布。雙側(cè)檢驗：只強調(diào)差異，不強調(diào)方向性。進一步的多重比較顯示，當使用教學方法2時，被試的成績顯著高于使用方法1（p=）或方法3時（p=）；但是，方法1和方法3之間則無顯著差異（p=）。其原理是評價者評價的一致性除以最大變異可能性?！?決定系數(shù) “%可以由入學成績來解釋。1.、標準誤是描述抽樣情況的參數(shù)，反應(yīng)了抽樣樣本和總體樣本之間的差異。（男女，高低）二列相關(guān)：兩列數(shù)據(jù)均為正態(tài)分布（男女兩個類別）；十、回歸回歸：指由一個變量的變化去預(yù)測另一個變量的變化，描述一個變量隨另一變量做不同程度變化的單向關(guān)系。多重比較：對顯著的主效應(yīng)進行多重比較。通過對各組均值之間的配對比較來進一步檢驗到底哪些均值之間存在差異。統(tǒng)計效力（統(tǒng)計檢驗力）。置信度：是作出某種推斷時正確的可能性(概率)。所謂抽樣誤差是指由抽樣引起的樣本統(tǒng)計量與總體參數(shù)間的差異。性質(zhì)：標準分數(shù)的均值為0，標準差為1。頻數(shù)分布類型