当前位置:问答库>考研试题

2018年吉林师范大学教育科学学院615心理学综合之现代心理与教育统计学考研核心题库

  摘要

一、概念题

1. 四分差

【答案】四分差又称四分位差,是差异量数的一种。计算公式:

位数,第三个四分第一个四分位数。在次数分配上第一个四分位数与第三个四分位数之间包含着全体项数的一半。次数分配越集中,离中趋势越小,则这二者的距离也越小。根据这两个四分位数的关系,观测次数分配的离散程度也可以得到相当高的准确性。因此,四分差可以说明某系列数据中间部分的离散程度,并可避免两极端值的影响。四分差通常与中数联系起来共同应用,不适合进一步代数运算,反应不够灵敏。

2. 抽样误差

【答案】抽样误差指由抽样而造成的样本参数与总体参数之间差异或各样本参数之间差异。比如:样本平均数与总体平均数之间差异或各样本平均数之间差异。在抽样研究中,抽样误差是不可避免的,但可以估计其大小。

3. 二列相关

【答案】二列相关是一种两列变量的质量相关。适用的资料是两列均属于正态分布,但其中一列变量是等距或等比的测量数据,另一列变量虽然也呈正态分布,但它被人为地划分为两类,例如:健康与不健康的划分。这种相关适用于对项目区分度指标的确定。

4. 差异系数

【答案】差异系数(),又称变异系数、相对标准差等,它是一种相对差异量,用CV 来表示,为标准差与平均数的百分比。在对不同样本的观测结果的离散程度进行比较时,常常遇到下述情况:两个或多个样本所测的特质不同。如何比较其离散程度?即使使用的是同一种观测工具,但样本的水平相差较大时,如何比较它们的离散程度?这时需要运用相对差异量进行比较。差异系数的计算公式是:(S 为某样本的标准差,M 为该样本的平均数)。差异系数在心理与教育研宄中常常应用于同一对象的不同领域或同一领域的不同对象。

二、简答题

5. 对于计数数据的统计分析方法有哪些?

【答案】可用于计数数据的统计分析方法有:

检验、配合度检验、四个表独立检验、

多重列联表分析等。

6. 面对同一批数据,非参数方法和参数方法都适用,请问你会选择哪种方法?为什么?

【答案】如果同一批数据,非参数方法和参数方法都适用,则会选择参数检验方法。这是因为:

(1)非参数统计检验的模型对抽出研究样本的总体的参数不规定条件。大多数非参数检验都包含一定的假设,其观测是独立的,所研究的变量具有基础的连续性。不过这些假设比起参数检验的假设来说要少得多。而且,非参数检验并不要求如参数检验所要求的那么高的测量,大多数非参数检验是用于顺序量表的数据,也有一些用于名称量表的数据。

(2)如果参数统计模型的所有假设在数据中事实上都能满足,而且测量达到了所要求的水平,那么用非参数统计检验就浪费了数据。浪费的程度用非参数检验的功效功率来表示比如,若一种非参数统计检验的功效效率为90%,这就意味着,当参数检验的所有条件都满足时,其样本容量比非参数方法小10%的适当的参数检验就正好与该非参数分析一样有效。

(3)还没有一种非参数统计方法能用来检验方差分析模型中的交互作用。

对于符合参数检验的资料,非参数检验的检验效能很低。所以某些资料既可以用参数方法也可以用非参数方法时,应使用参数方法。

7. 简述使用积差相关系数的条件。

【答案】积差相关又较积矩相关,是求直线相关的基本方法。积差相关系数适合的情况如下:

(1)两列数据都是测量数据,而且两列变量各自总体的分布是正态的,即正态双变量。为了判断计算相关的两列变量其总体是否为正态分布,一般要根据已有的研究资料进行查询。如果没有资料查询,研究者应取较大样本分别对两变量作正态性检验。这里只要求保证双变量总体为正态分布,而对要计算相关系数的两样本的观测数据并不一定要求正态分布。

(2)两列变量之间的关系应是直线性的。如果是非直线性的双列变量,不能计算线性相关。判断两列变量之间的相关是否直线式,可以作相关散布图进行线性分析。相关散布图是以两列变量中的一列变量为横坐标,以另一变量为纵坐标,画散点图。如果呈椭圆形则说明两列变量

是线性相关的,如果散点是弯月状(无论弯曲度大小或方向),说明两变量之间呈非线性关系。

(3)实际测验中,计算信度涉及的积差相关时,分半的两部分测验须满足在平均数、标准差、分布形态、测题间相关、内容、形式和题数都相似的假设条件。

另外,积差相关要求成对的数据,即若干个体中每个个体都有两种不同的观测值。任意两个个体之间的观测值不能求相关。每对数据与其他对数据相互独立。计算相关的成对数据的数目不少于30对,否则数据太而缺乏代表性。

8. 某厂要进行压力的性别差异的研究,但由于工厂不大就把男女员工的数据都收集来了,那么应该用什么方法看性别间有否差异呢?

【答案】可以用独立样本t 检验进行性别间差异检验。

首先可以从样本的抽样方面考虑这个工厂在数据采集上的科学性。

抽样调查也会遇到调查的误差和偏误问题。通常抽样调查的误差有两种:一种是工作误差(也称登记误差或调查误差),一种是代表性误差(也称抽样误差)。另外,由于调查单位少,代表性强,所需调查人员少,工作误差比全面调查要小。特别是在总体包括的调查单位较多的情况下,抽样调查结果的准确性一般高于全面调查。因此,抽样调查的结果是非常可靠的。但是抽样调查得遵循一定的原则:

(1)调查样本是按随机的原则抽取的,在总体中每一个单位被抽取的机会是均等的,因此,能够保证被抽中的单位在总体中的均匀分布,不致出现倾向性误差,代表性强。

(2)所抽选的调查样本数量,是根据调查误差的要求,经过科学的计算确定的,在调查样本的数量上有可靠的保证。而且抽样过程中样本要能代表总体,不能随便挑选。

因此,这个工厂在进行性别差异的研究中,没有考虑抽样的科学性原则。这样得出的结果只能代表这个工厂的情况,而缺乏推论价值。

三、计算题