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一、名词解释

1． 一般线性模型

【答案】—般线性模型：是对多元回归的发展，即它是进行方差/协方差分析的通用程序，其功能大体相当于多元方差/协方差分析。

2． 斯皮尔曼等级相关

【答案】斯皮尔曼等级相关，在积差相关的基础上发展而来，可用于两列总体不服从正态的连续等距数据或等级数据，用于等距以上数据时要先转换成连续编号的等级数据。

3． 多重比较

【答案】多重比较：用在变异数分析之后，若发现平均数有显著差异时，则再从所处理的实验水准中检视一对或多对平均数间是否有差异存在，这种工作常须比较好几对平均数的差异，就叫做多重比较。

二、简答题

4． 什么是标准误? 标准误与标准差有何联系与区别？

【答案】（1）标准误，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。

（2）联系：标准差与标准误都是数理统计学的内容，两者不但在字面上比较相近，而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度，即都表示变异程度。

区别：标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M ±SD 来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。受极值的影响，标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定。标准差与正态分布有密切联系。

标准误代表的是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的是样本均数与总体均数的相对误差。标准误是由样本的标准差除以样本容量的开平方来计算的。标准误更大的是受到样本容量的影响。样本容量越大，标准误越小，那么抽样误差就越小，就表明所抽取的样本能够较好地代表总体。

5． 简述传统的文献综述的问题与元分析的价值。

【答案】（1）传统的文献综述的问题

①以定性分析或描述为主，难以给出一个定量的结论。同时，当所涉及的实验数量不断增加时，得出错误结论的概率也随之增加。

②如果有关研究的数量众多，则从这么多的研究结果中得出一个一般性的结论超出了个人的能力。

③综述者究竟使用了哪些文献常常不得而知。

④传统综述中没有足够重视研究质量、样本大小等因素对研究结论带来的影响。

⑤使用同样的文献，不同的综述者可以得出不同的结论。

（2）元分析的价值

①解决研究结果的矛盾，定量估计研究效应的平均水平，为进一步的研究和做出决策提供全面的文献总结。

②提高统计分析的功效。

③揭示和分析多个同类研究的分歧。

④为确定新的研究问题和对新实验的设计提供帮助。

⑤具有处理大量文献的能力，不受研究数目的限制。

⑥节省研究费用。

⑦研究发表偏向等问题。

6． 在一项英语单词记忆实验中，要求一批被试分别采用机械式、联想式、理解式方法记忆。100个英语单词。各组被试正确回忆量的方差如下表所示。试检验各组方差是否齐性。[取

=0.05]

【答案】用最大F 比率法进行齐性检验，具体步骤如下:

（1）已知:最大方差三组被试人数分别为

（2）计算F 值

最小方差

（3）计算自由度

分子自由度:

分母自由度:

（4）查

查表

（5）结论

，因此，方差齐性。

7． 完全随机化设计和随机区组设计的区别是什么？

【答案】（1）从定义上看：随机区组和完全随机的设计方式不同。

完全随机设计是指研究者在同一个实验里同时操纵一个或两个以上自变量，并把被试完全随机地分配到各个处理的组合中，以观察自变量以及自变量之间作用效果的实验设计。包含两个以上自变量的因素设计一般称为多因素设计，包含一个自变量的因素设计称为单因素设计。

随机区组设计的基本原理是把实验单位划分为若干区组。区组是根据实验的要求划分的，对于那些可能影响因变量，但又不是研究者所关注的变量都可以作为区组变量来考虑，以控制其对因变量的影响。个体差异（智力、情绪、人格等）和环境变量（时间、地点、仪器等）都可能是需要考虑的区组变量。

（2）实验误差来源不一样

，实验误差，不可控误差。 完全随机设计的误差：被试之间的误差（很大比率）

随机区组设计的误差可以看做实验操作误差和其他不可控误差，而被试是同质的，所以基本上不存在误差。

（3）进行方差分析的时候不一样：随机区组不用进行方差齐性检验而完全随机需要。

8． 举例说明卡方检验的原理和用途。

【答案】（1）卡方检验的原理

检验的一般问题是利用皮尔逊分布对多个类别中的实际观测频数与理论分布频数的差异进行检验，它主要用于解决样本次数分布对某个总体分布或特定分布的拟合性检验和两个或多个分类变量次数分布间的独立性检验两类问题。 但本质上都是基于皮尔逊

数利用与理论或期望次数检验公式和定理，即在样本容量足够大时，所有类别实际观察次

之差的平方除以理论次数之和所得之统计量近似服从卡方分布，然后临界值表 分布检验实计数和理论次数间的差异是否超过一定置信水平下的临界值推断出该差异可归为随机误差或真实差异。

9． 因素分析的主要步骤是什么? 主要解决哪些问题？

【答案】（1）因素分析的步骤有：

①数据适当性考察和因素数确定；