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2018年中国医科大学第一临床学院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. 参数检验(parametric test)

【答案】参数检验是统计假设检验的一种。与“非参数检验”相对。适用于总体分布形式已知。且仅由少数几个参数便可确定的条件下。其检验方法常是基于正态性的假定,如t 检验、F 检验、正态线性回归、狭义多元分析等。其主要缺点在于,因其受到严格的关于正态性的条件限制,而大大制约了这类检验的应用或可信度的保证。

2. 描述统计

【答案】描述统计指研宄如何整理心理教育科学实验或调查的数据,描述一组数据的全貌,表达一件事物的性质的统计方法。比如整理实验或调查来的大量数据,找出这些数据分布的特征,计算集中趋势、离中趋势或相关系数等,将大量数据简缩,找出其中所传递的信息。

3. 次数

【答案】次数是指某一事件在某一类别中出现的数目,又称为频数(frequency ), 用f 表示。

4. 古典概率

【答案】古典概率也叫先验概率,是指在特殊情况下直接计算的比值。计算方法是事件A 发生的概率等于A 包含的基本事件数M 与基本事件总数N 之比。古典概率是最简单的随机现象的概率计算,建立在这样几个特定条件上的,即:事件的互斥性、事件的等概率性以及事件组的完备性。

二、简答题

5. 解释相关系数时应注意什么?

【答案】(1)相关系数是一个指标值,它表示两个变量之间的关系程度。只能说绝对值大者比绝对值小者相关更密切一些,不能进行四则运算。

(2)相关系数值的大小表明了两列测量数据相互间的相关程度。符号的不同只是表示方向的不同。

(3)相关关系不是因果关系,发现相关关系也并不是确定因果关系。相关值较大的两类事物之间,不一定存在因果关系,这一点要从事物的本质方面进行分析,绝不可简单化。

(4)如果研究表明某一变量确实对欲探讨的两个变量之间存在影响,则可以用协变量分析

方法设法排除或控制那些变量的影响效应,找出要研究的变量之间真正的相关关系。如果两变量是线性关系,则可以用偏相关和部分相关进行控制,表示两个变量间纯净的相关度。

6. 试解释交互作用。

【答案】(1)下面是两个2×2的实验设计范式:

图1 2×2实验设计图示例

在实验甲中,A 因素从变化

还是时,无论

在还

是水平

与的差都

是说明A 因素的变化与或

称之为没有交互作用。

在实验乙中,在时时在时在时表明A 因素的变化与B 因即B 因素的变化与A 因素的不同水平有关;同样在无关。同样B 因素从变化为时,无论水平上,都等于3, 说明B 因素的变化与或无关。因此A ,B 两个因素彼此不影响,

素的水平也有关。在这种情况下,要考虑A ,B 两个因素的彼此影响,即“交互作用”,用AXB 表示。运用多因素方差分析,不仅能检验出各个因素对因变量的影响,还可以检验出因素与因素相结合共同发生的影响,即这种交互作用。

如要直观分析两个因素间是否有交互作用,还可以将上述情况制作成交互作用图,如图2所示。用图来表示交互作用时,一个是比较折线位置的高低,一个是比较折线在不同折点上的变化。基本原则是观察折线之问的平行程度。一般在交互作用图中,如果A , B 二因素间没有交互作用,则两线平行,表示因素之间相互独立;两线越不平行,代表因素之间交互作用越明显。一般而言,显著的交互作用,在交互作用图上会出现交叉的折线。当然,这只是直观示意,交互作用是否显著,必须进行方差分析。

图2 交互作用图解

7. 试举例说明各种数据类型之间的区别。

【答案】根据不同的分类标准,心理与教育科学研究中的数据可以区分为不同的类型。 (1)从数据的观测方法和来源划分,研究数据可区分为计数数据和测量数据两大类。

①计数数据(count data ), 是指计算个数的数据,一般属性的调查获得的是此类数据,它具有独立的分类单位,一般都取整数形式。

②测量数据(measurement data ), 又称计量数据是指借助于一定的测量工具或一定的测量标准而获得的数据。

(2)根据数据反映的测量水平,可把数据区分为称名数据、顺序数据、等距数据和比率数据四种类型。

①称名数据(nominal data)只说明某一事物与其他事物在属性上的不同或类别上的差异,它具有独立的分类单位,其数值一般都取整数形式,只计算个数,并不说明事物之间差异的大小,在教育和心理类调查研究中,有关被试属性的调查资料,大多属于这类数据。

②顺序数据(ordinal data )是指既无相等单位,也无绝对零的数据,是按事物某种属性的多少或大小,按次序将各个事物加以排列后获得的数据资料。如学生的等级评定、喜爱程度、品质等级、能力等级、兴趣等。这种数据不具有相等单位,也没有绝对零点,只能排出一个顺序,不能指出相互间的差别大小这类数据不能进行加减乘除运算。

③等距数据(interval data )是有相等单位,但无绝对零的数据,如温度、各种能力分数、智商等。只能使用加减运算,不能使用乘除运算。

④比率数据(ratio data )既表明量的大小,也有相等的单位,同时还具有绝对零点,如身高、体重、反应时、各种感觉阈值的物理量等都属于这种数据类型。

(3)按照数据是否具有连续性,把数据划分为离散数据和连续数据。

①离散数据(discrete data)又称为不连续数据、间断数据。这类数据在任何两个数据点之间所取的数值的个数是有限的。

②连续数据(continuous data)指任意两个数据点之间都可以细分出无限多个大小不同的数值。至少在理论上从最高到最低之间都可以进一步细分。

8. 如何区分点二列相关与二列相关?

【答案】(1)点二列相关法(point-biserail correlation)就是考察两列观测值一个为连续变量(点数据),另一个为“二分”称名变量(二分型数据)之间相关程度的统计方法。

二列相关法(biserail correlation)就是考察两列观测值一个为连续变量(点数据),另一个也是连续变量不过被按照某种标准人为的划分的二分变量之间相关程度的统计方法。

(2)点二列相关与二列相关的区别

二列相关不太常用,但有些数据只适用于这种方法。在测验中,二列相关常用于对项目区分度指标的确定。有时,某一题目实际获得的测验分数是连续性测量数据,这些分数的分布为正态,当人为地根据一定标准将其得分划分为对与错、通过与不通过两个类别时,计算该题目