2018年西北师范大学心理学院312心理学专业基础综合之现代心理与教育统计学考研基础五套测试题
● 摘要
一、概念题
1． 相关系数
【答案】相关系数是两列变量间相关程度的指标。相关系数的取值在-1到+1之间，常用小数表示，其正负号表示方向。如果相关系数为正，则表示正相关，两列变量的变化方向相同。如果相关系数为负值，则表示负相关，两列变量的变化方向相反。相关系数取值的大小表示相关的强弱程度。如果相关系数的绝对值在1.00与0之间，则表示不同程度的相关。绝对值接近1.00端，一般为相关程度密切，接近0值端一般为关系不够密切。0相关表示两列变量无任何相关性。
2． 推论统计
【答案】推论统计又称推断统计，主要研宄如何通过局部数据所提供的信息，推论总体或全局的情形；如何对假设进行检验和估计；如何对影响事物变化的因素进行分析；如何对两件事物或多种事物之间的差异进行比较等。这是推论统计要研宄的内容，常用的统计方法有：假设检验
的各种方法、总体参数特征值的估计方法（又称总体参数的估计）和各种非参数的统计方法等等。
3． 参数
【答案】参数（parameter ）在数理统汁中，反映一个统计量或随机变量的分布特征的参变量。对于参数统计来讲，分布依赖的参数是有限个数（其实只确很少几个）。只要参数确定，则分布也确定了。参数可在一定允许范围内取值。它便确定了一个分布族。如正态分布与两个参数。它们的取值允许范围是
的参数不是有限的，其统计方法只能是非参数方法或自由分布方法。
4． 样本
【答案】样本（sample ）亦称“子样”，统计学术语，指按一定规则从统计总体中抽取的若干个体的集合或对总体X 的n 次观测结果
独立样本。
根据样本容量（通常以30为界线）的大小，可区分为大样本和小样本。根据两样本来自的两总体是相关还是独立，可分为相关样本和只含有
。对于非参数统计来讲，分布依赖
二、简答题
5． 假设两变量为线性关系，计算下列各种情况的相关时，应用什么方法？
（1）两列变量是等距或等比的数据且均为正态分布；
（2）两列变量是等距或等比的数据但不为正态分布；
（3）—变量为正态等距变量，另一列变量也为正态变量，但人为分为两类；
（4）一变量为正态等距变量，另一列变量也为正态变量，但人为分为多类；
（5）—变量为正态等距变量，另一列变量为二分名义变量；
（6）两变量均以等级表示。
【答案】
（1）积差相关法
（2）斯皮尔曼等级相关法
（3）二列相关法
（4）肯德尔W 系数
（5）点二列相关法
（6）肯德尔等级相关法。
6． 直条图适合哪种资料? 自选数据绘制直条图。
【答案】直条图也称条形图，主要用于表示离散型数据资料，即计数资料。它是以条形的长短表示各事物间数量的大小与数量之间的差异情况。条形图中一个轴是分类轴，表示类别，描述计数数据；另一个轴是数量轴，表示大小多少，描述计量数据，在这个轴上数据单的大小取决于原始数据。
7． 二项试验应满足哪些条件？
【答案】二项试验又叫贝努里实验。它需要满足的条件有:
（1）任何一次试验恰好有两个结果，成功与失败，或A 与
（2）共有n 次试验，并且n 是预先给定的任一正整数。
（3）各次试验相互独立，即各次试验之间无相互影响。
例如投掷硬币的实验属于二项试验，每次只有两个可能结果；正面向上或反面向上。如果一个硬币投掷10次，或10个硬币投掷一次，这时独立试验的次数n=10。再如选择题组成的测验，选答不是对就是错，只有两种可能结果，也属于二项试验。但在一般的心理和教育试验中，很难保证第一次的结果完全对第二次结果无影响。比如，前面的题目的选答可能对后面的题目的回答有一定的启发或抑制作用，这时只能将它假设为近似满足不相互影响。
（4）任何一次试验中成功或失败的概率保持相同，即成功的概率在第一次为P （A ）, 在第n 次试验中也是P （A ），但成功与失败的概率可以相等也可以不相等。这一点同第三点一样，有时较难保证，实验中需要认真分析，必要时仍可假设相等。例如，某射击手的命中率为0.70, 但由于身体状态、心理状态的变化，在每一次射击时，命中率并不能保证都准确地是0.70, 但为了计算，只可假设其相等。
凡是符合上述要求的实验称为二项试验。
8． T 检验、F 检验、卡方各自适用于什么情况？
【答案】（l ）t 检验运用于总体分布已知的参数检验法中。需要满足总体正态分布，总体
方差未知的情况下的显著性、差异性检验。比较适合于小样本（这时需要数据符合t
分布。当样本含量n 小时，若观察值x 符合正态分布，则用t 检验（因此时样本均数符合t 分布）。
常见的t 检验形式有:样本均数与总体均数比较的t 检验；配对设计的t 检验；成组设计两样本均数比较的t 检验。
两个小样本均数比较的t 检验有以下应用条件:
①两样本来自的总体均符合正态分布，
②两样本来自的总体方差齐。
因此在进行两小样本均数比较的t 检验之前，要用方差齐性检验来推断两样本代表的总体方差是否相等，方差齐性检验的方法使用F 检验，其原理是看较大样本方差与较小样本方差的商是否接近“1”。若接近“1”，则可认为两样本代表的总体方差齐。判断两样本来自的总体是否符合正态分布，可用正态性检验的方法。若两样本来自的总体方差不齐，也不符合正态分布，对符合对数正态分布的资料可用其几何均数进行t 检验，对其他资料可 用检验或秩和检验进行分析。
（2）F 检验常常用于方差的显著性检验中。要检验两组数据的离散程度是否有显著不同，需要对两组数据的方差进行差异检验。这时数据符合F 分布。在平均数差异检验时，如果不是相关样本，需要进行方差齐性检验。单因方差分析（F 检验）•常用来检验一个变异因素对试验结果的显著性。作为参数检验法的一种，单因方差分析通常需要假设数据为服从正态分布的随机样本和方差齐性。
方差分析的基本条件是:总体正态分布；变异的可加性；各处理内的方差一致。
（3）卡方运用于非参数检验。适用于样本是频数分布的情况。其数据是属于点计而来的离散变量；总体分布未知；不是对总体参数的检验，而是对总体分布的假设检验。计数资料的统计检验主要用卡方检验，可以用来同时检验一个因素两项或多项分类的实际观测数据，与某理论次数分布是否相一致的问题，或有无显著差异的问题；还可用于检验两个或两个以上因素各有多项分类之间，是否有关联或是否具有独立性的问题。
卡方检验用于计数资料的分析，对于数据资料本身的分布形态不作任何假设，所以从一定的意义上来讲，又是一种非参数检验的方法。
三、计算题
9． 已知某测验分数的分布为正态。今有一小团体n=16的样本
分散程度可用方差及标准差表示。
【答案】测验分数的分布为正态分布，样本方差与总体方差的比值的分布为df=n—1=15的分布。 取
，问其总体的分散程度如何?