現(xiàn)代心理與教育統(tǒng)計學(xué)的復(fù)習(xí)重點-文庫吧資料
2025-04-23 06:50本頁面
【正文】 多重比較：對顯著的主效應(yīng)進行多重比較。交互作用：交互作用顯著以后，還要做進一步的簡單主效應(yīng)的檢驗。兩因素完全隨機設(shè)計的方差分析：適用情形：有2個自變量，自變量A有p個水平，自變量B有q個水平，共有p*q種處理。更重要的是，交互作用顯著，F(xiàn)(2,66)=，MSE=，p=，Eta p2 =，也就是說，標(biāo)題提示對成績的影響會隨著閱讀速度的不同而不同。事后比較結(jié)果顯示，當(dāng)標(biāo)題提示為正確與中性時，成績顯著高于標(biāo)題提示為誤導(dǎo)時的成績（p），但前兩者無顯著差異。進一步的多重比較顯示，當(dāng)使用教學(xué)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=）。（4）Bonferroni校正(以t 分布作為檢驗分布,對檢驗水準(zhǔn)進行調(diào)整)，不適用于比較的次數(shù)很多的情況。（2）SNK，q檢驗：把各組均值排序，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。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。關(guān)聯(lián)強度：因變量的變異被自變量解釋的百分比。單因素方差分析的邏輯與步驟：（1）模型與假設(shè)（2）平方和的分解與F 檢驗（3）關(guān)聯(lián)強度與效應(yīng)值（4）多重比較（5）前提假設(shè)方差分析的前提條件：總體服從正態(tài)分布；變異可加性；方差齊性；獨立性。兩總體均值差異的顯著性檢驗：（1） 相關(guān)樣本，使用 t 分布統(tǒng)計量（2） 獨立樣本，方差已知，使用正態(tài)分布統(tǒng)計量；（3） 獨立樣本，方差未知，但是齊性，使用 t 分布統(tǒng)計量總體分布的假設(shè)檢驗（屬于非參數(shù)檢驗）：卡方檢驗設(shè)有N個被試，按變量X的取值可以分成k類，第i類有Oi個觀測值,則檢驗統(tǒng)計量為： 方差分析方差分析的邏輯：把觀察值的總變異分解為兩個或多個部分，除隨機誤差外，其余各部分變異可由某個或某幾個因素或它們的交互作用來解釋。用這個統(tǒng)計公式，然后查表。雙側(cè)檢驗：只強調(diào)差異，不強調(diào)方向性。（4） 影響錯誤的因素有總體標(biāo)準(zhǔn)差（正比）和樣本容量（反比）。（3） 兩者地位不一樣。統(tǒng)計效力（統(tǒng)計檢驗力）。假設(shè)檢驗的步驟：（1）提出原假設(shè)和備擇假設(shè)（2）確定適當(dāng)?shù)臋z驗統(tǒng)計量，檢驗統(tǒng)計量（方差已知）的基本形式為：（3）規(guī)定顯著性水平（）（4）計算檢驗統(tǒng)計量的值（5）作出統(tǒng)計決策拒絕域：拒絕原假設(shè)的概率。在一次試驗中小概率事件一旦發(fā)生，我們就有理由拒絕原假設(shè)。類型：參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗（包括分布檢驗和獨立性檢驗）。其中，獨立樣本時用很長很長的那個公式。兩總體均值差異的區(qū)間估計：T分布。置信水平為95%的置信區(qū)間的確切含義:重復(fù)抽樣N次，所得到的N個置信區(qū)間中有95%個包含了總體參數(shù)。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。置信度：是作出某種推斷時正確的可能性(概率)。抽樣分布的標(biāo)準(zhǔn)誤的大小決定置信區(qū)間的長度。區(qū)間估計：按一定概率要求，由樣本統(tǒng)計量的值估計總體參數(shù)值的所在范圍。點估計：用某一樣本統(tǒng)計量的值來估計相應(yīng)總體參數(shù)的值。 參數(shù)估計參數(shù)估計：當(dāng)在研究中從樣本獲得一組數(shù)據(jù)后，如何通過這組信息，對總體特征進行估計，也就是如何從局部結(jié)果推論總體的情況，稱為總體參數(shù)估計。特點：當(dāng)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，
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