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一、概念题

1． 统计检验力

【答案】统计检验力又称假设检验的效力是指假设检验能够正确侦察到真实的处理效应的能力，也指假设检验能够正确地拒绝一个错误的虚无假设的概率，因此效力可以表示为检验的效力越高，侦察能力越强。影响统计检验力的因素有:①处理效应大小，处理效应越明显，越容易被侦查到，假设检验的效力也就越大。②显著性水平a , a 越大，假设检验的效力也就越大。③检验的方向性，单侧检验侦察处理效应的能力高于双侧检验。④样本容量，样本容量越大，标准误越小，样本均值分布越集中，统计效力越高。

2． 集中量数与差异量数

【答案】集中量数与差异量数都是描述一组数据特征的统计量。集中量数是表现数据集中性质或集中程度的，数据的集中情况指一组数据的中心位置；集中趋势的度量即确定一组数据的代表值，描述集中情况的度量包括:算术平均数、中位数、众数、几何平均数、调和平均数和加权平均数等。差异量数是表现数据分散性质或分散程度的，数据的差异性即为离中趋势；常见的差异量数有标准差或方差、全距、平均差、四分差和各种百分差等。

3． 嵌套设计

【答案】嵌套设计又称阶层设计，是指下一层不同因素水平，只在其上一层因素某一水平下出现，而在另一水平下不出现的设计。例如，B 因素的一些水平只在A 因素的

B 因素的另一些水平，只在水平下出现，而水平下出现。出现在次一级层次因素上各水平数不同的原因是由实际研宄的问题决定的，根据因素分层的多少有不同的嵌套类型。如一级嵌套、二级嵌套、三级嵌套等。一般情况下，可有完全随机取样和重复测量等不同形式。

4． T 分数

T 分数指由正态分布上的标准分数转换而来的等距量表分数。T 分数以50为平均数，【答案】

以10为标准差。T 分数是Z 分数的变形，因为Z 分数有负值和小数，人们不习惯，所以采用这个公式处理。经过变换，所得的分数全是整数，50分为普通，50分以上越高越好，50分以下越低越差。T 分数的意义及其优点和标准分数相同，不同之处是消除了小数和分数。

二、简答题

5． 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。

6． 简述多重比较和简单效应检验的区别

【答案】（1）多重比较又称事后检验是假设检验的一种。指在固定效应模型方差分析后，对各样本均值是否存在显著差异的检验。

简单效应检验是指分别检验一个因素在另一个因素的每一个水平上的处理效应，以便具体地确定它的处理效应在另一个因素的哪个水平上是显著的，在哪些水平上是不显著的。

（2）二者的区别是:

多重效应检验是紧接着方差分析后的分析步骤，当方差分析结果显示某变量主效应显著时，用多重比较进一步分析差异具体在该变量的什么水平上。简单效应检验针对的是两个变量或多个变量间的交互作用，也是方差分析后的步骤，当交互作用显著时，用简单效应检验考察某变

量的效应在另一个变量的不同水平上的差异情况。

7． 回归分析与因素分析有什么区别？

【答案】因素分析又称因子分析，是处理多变量数据的一种统计方法，它可以揭示多变量之间的关系，其主要目的是从为数众多的可观测的变量中概括和综合出少数几个因子，用较少的因子变量来最大程度地概括和解释原有的观测信息，从而建立起简洁的概念系统，揭示出事物之间本质的联系。

8． 对两个以上平均数两两之间的差异检验为什么不能两两之间进行t 检验？

【答案】同时比较的平均数越多，其中差异较大的一对所得t 值超过原定临界值的概率就越大，这时《错误的概率将明显增加，或者说本来达不到显著性水平的差异就很容易被说成是显著了，这时用f 检验就不适宜。比如要比较3个总体平均数之间的差异，如果用t 检验就需要比较3

次，假如每次比较的置信区间为95%, 那么3

次比较后检验的可靠性就降低为

三、计算题

9． 什么是抽样误差? 什么是最大允许抽样误差？

【答案】任何一个抽样调查都可能产生误差。调查的总误差可以分为两部分：非抽样误差和抽样误差。非抽样误差指漏报、错报、测量误差以及在调查结果的登录、汇总等环节上产生的误差，其误差大小很大程度上取决于调查的组织工作是否完善；抽样误差则是根据样本信息来推断总体信息时产生的随机误差。确定样本容量时应该考虑的因子

（1）参数估计 在样本平均数的分布中

当α=0.05或0.01时，

因此

可以看到，进行平均数的估计时，当α确定后（0.05或0.01）, 总体标准差

d 是决定样本容量的两个因子。

10．何谓点估计与区间估计，它们各有哪些优缺点？

【答案】（1）点估计（point estimation ）是用样本统计量来估计总体参数，因为样本统计量为数轴上某一点值，估计的结果也以一个点的数值表示，所以称为点估计。

点估计的优点是它能够提供总体参数的估计值。，缺点在于点估计以随机变量中的某一个值来做估计，很显然会产生一定的误差。若误差较小，这个点估计值还是一个好的估计值，若误差

或2.58。此时 和最大允许误差