2017年湖南科技大学教育学院854教育心理学[专业硕士]之现代心理与教育统计学考研冲刺密押题
● 摘要
一、概念题
1． 总体
【答案】总体（population ）又译“母体”，统计学术语，指一个统计问题中研宄对象的全体。由具有某种研宄特征的个体构成。从总体中抽取一部分个体，就构成总体的一个样本。如，研宄小学生的推理能力，记X 为每个小学生的推理能力，则X 的任一个可能取值是一个个体，X 的所有可能取值的集合则是一个总体。如果随机抽取n 个小学生，测量他们的推理能力为.Y .\这就是一个取自总体X 的样本。可根据包含个体的数目，可分为有限总体和无限总体。总体本身的大小是有限还是无限，取决于研宄问题的推理范围。心理学研宄中常为无限总体。在推断统计中被定义为一个随机变量，可运用概率论等数学工具进行统计推断。
2． 无偏估计
【答案】无偏估计是评价估计量的好坏的一个指标。设参数则它表明对 估计量进行多次观测，其正负偏差趋于抵消，而平均取值正好是待估参数，则称
的无偏估计量。如样本均值
3． 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，第三个四分是总体均值的无偏估计量。 为参数的估计量为若满足，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。
4． 观测值
【答案】随机变量所取得的值，称为观测值。
5． 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。
6． 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。
二、简答题
7． 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
，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。 量（点数据）
，另一个二列相关法（biserail correlation）就是考察两列观测值一个为连续变量（点数据）
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，计算该题目的区分度就要使用二列相关。如果题目的类型属于错与对这样的是非类客观选择题，计算该题目的区分度就应该选用点二列相关。二者之间的主要区别是二分变量是否为正态分布。总的原则是，如果不是十分明确，观测数据的分布形态是否为正态分布，这时，不管观测数据代表的是一个真正的二分变量，还是一个基于正态分布的人为二分变量，这时就用点二列相关。当确认数据分布形态为正态分布时，都应选用二列相关。只要有任何疑问，选用点二列相关总是较好的选择。在实际的研究当中，二列相关很少使用。
8． 独立样本和相关样本之间的差别是什么？
【答案】相关样本是指两个样本的数据之间存在一一对应的关系。而独立样本是指两个样本数据相互独立，不存在一一对应关系。
在显著性检验中，相关样本的t 检验一般不需要事先进行方差齐性检验。因为相关样本是成对数据，即两组数据存在对应关系，这样可以求出对应数据的差，使对两组数据均值差的显著性检验转化为对d 的显著性检验。而独立样本的数据不是成对的，即使两组数据的样本数相
同，两组数据也不存在一一对应关系，因而不可能有对应值的差d ，只能以两个样本方差共同
，必须以两组数据的方差相等为前提。 对总体方差进行估计（即求联合方差）
统计分析中，在考虑是参数还是非参数检验后，需要考虑是独立样本还是相关样本。这样涉及选择不同的检验方法。
9． 简述条图、直方图、圆形图（饼图）、线图以及散点图的用途。
【答案】这几种图是统计学中最常用的图形，条图和直方图都用于表示变量各取值结果的次数或相对次数，即次数分布图。不同的是前者用于离散或分类变量，后者用于连续变量（分组后）。圆形图用于表示离散变量的相对次数，即频率，整个圆面积为1，各扇形块表示各类别的频率。线图用于表示连续变量在某个分类变量各水平上的均值，如各年级的考试成绩均分，常用于组间比较中。散点图用于两连续变量的相关分析，可将两变量成对数据的值作为横、纵坐标标于图上，根据散点的形状可以大致判断两变量是否存在相关以及相关的程度。
10．线形图适合哪种资料? 绘制线形图时应注意哪些问题？
【答案】常用的两种线形图是折线图和曲线图。折线图是由条形图中每个条形顶部的中点连接而成；曲线图是折线分布均匀后比较光滑的线形图。绘制要点如下：
（1）横轴表示时间或自变量，纵轴表示频数或因变量；
； （2）纵轴从零点开始，零点在纵轴与横轴相交处，称为原点（对数尺度除外）
（3）线和横轴间不应有说明文字或数目等。线条要粗于坐标纸格线；
（4）若横轴表示组距，坐标轴上刻度只需表明组距起点的数值或组中值，线图上与横轴各组段相应的点应画在该组段中点的垂线上；
（5）根据资料的性质，横轴与纵轴可分别取对数单位，也可以同时取对数单位，分别取对数单位时称作半对数曲线，横轴与纵轴同时取对数的称为对数曲线。
11．为什么要做区间估计？怎样对平均数作区间估计？
【答案】（1）做区间估计是因为
①当用点估计来对总体参数进行估计时，总是以误差的存在为前提，但又不能提供正确估计的概率。
这是由于点估计是用估计量的一个具体的数值作为待估参数的估计值，由于估计量是一个随机变量，所以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，若误差较大，这个点估计便失去了意义。
②区间估计在一定意义上弥补了点估计的不足之处。
区间估计是根据估计量以一定可靠程度推断总体参数所在的区间范围，它是用数轴上的一段距离表示未知参数可能落入的范围，它虽不具体指出总体参数等于什么，但能指出未知总体参数落入某一区间的概率有多大。区间估计在点估计的基础上，不仅给出一个估计的范围，使总体参数包含在这个范围之内，而且还能给出估计精度并说明估计结果的有把握的程度。