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2018年西北师范大学心理学院312心理学专业基础综合之现代心理与教育统计学考研强化五套模拟题

  摘要

一、概念题

1. 分层随机抽样

【答案】分层随机抽样是抽样方式的一种。按照总体已有的某些特征,将总体分成几个不同的部分(层),再分别在每部分中随机抽样,这种抽样的方法称为分层随机抽样。总原则是:各层内的变异要小,层与层间的变异越大越好。分层抽样充分利用了总体己知的信息,其样本代表性及推论的精确性一般优于简单随机抽样。对于同一总体,n 相同时,分层抽样误差小于简单随机抽样误差。

2. 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。

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. 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。

二、简答题

5. 在心理学研究中,以样本对总体判断的数理理论依据。

【答案】(1)在心理学研究中,以样本对总体判断必须以一定的统计理论为基础。推论统计的理论和原理包括抽样理论、估计理论和统计检验原理。

①抽样理论及其方法主要讨论在什么情况下可以从样本的特性推论出总体的特性。其中一个最重要的条件就是样本抽取的原则,只有抽样具有随机性,才能保证推论具有某种程度的准确性。

②估计理论主要是根据随机抽样的结果来估计总体分布的参数值,分为点估计和区间估计。

③统计检验主要是根据实际的抽样结果来推论有关总体特征的假设是否与具体的随机抽样所提供的信息相一致。

(2)当总体参数不清楚时,用一个特定值,一般就是样本统计量对总体参数进行估计。以样本对总体判断的数理理论依据是样本分布理论,即概率发生的机会。统计分析中一般认为,0.05或0.01属于小概率事件,小概率事件在一次抽样中是不可能出现的。

样本分布的规律:

①样本统计量为正态分布或接近正态分布的两种情况,凡符合这两种情况的分布,都可以根据正态分布的概率进行统计推论。

②总体分布非正态,但方差己知,这时当样本足够大时其样本平均数的分布 为渐进正态分布,接近正态分布的程度与样本n 及总体偏斜程度有关。

③依据随机取样原则,自正态分布的总体中抽取容量为n 的样本,当n 足够大时

样本方差及标准差的分布,渐趋正态分布。

(3)假设检验是通过样本统计量得出的差异做出一般性结论,判断总体参数之间是否存在差异。假设检验的原理是概率性质的反证法。为了检验虚无假设,首先假定虚无假设为真。在虚无假设为真的前提下,如果导致违反逻辑或违背人们常识和经验的不合理现象出现,则表明“虚无假设为真”的假定是不正确的,也就不能接受虚无假设。若没有导致不合理现象出现,那就认为“虚无假设为真”的假定是正确的,也就是说要接受虚无假设。假设检验中的“不合理现象”是指小概率事件在一次试验中发生了。小概率事件原理认为“小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的”。

6. 最小二乘法中各点到拟合直线的距离为什么要取铅直距离而不取垂直距离?

【答案】这是有最小二乘法的推导过程所决定的。 设

们也可以

把这组数据看作是一个离散的函数。根据观察,如果这组数据图像“很像”一条直线(不是直线),

我们的问题是确定一条直线

该是,使得它能“最好”的反映出这组数据的变化。对个别观察值来说,它可能是正的,也可能是负的。为了不使它们相加彼此抵消,故“最好”应

最小,即这时误差的平方和最小,这时可以求得比较精确的回归方

是直角平面坐标系下给出的一组数据,若我

程:

由于是散点之间连线的最小距离,因此这个距离不是到拟合直线的垂直距离。

7. 统计量与参数之间有何区别和关系?

【答案】在科学研究中,探寻的是关于所有事物总体的说明和解释。总体的那些特性称为参数(parameter ), 又称总体参数,是描述一个总体情况的统计指标;样本的那些特征值叫做统计量(statistics ), 又称特征值。

参数和统计量的区别

(1)一个参数是从整个总体中计算得到的量数,通常是通过样本特征值来预测得到,统计量是从一个样本中计算出来的一些量数,它可以描述一组数据的情况,参数代表总体的特性,它是一个常数;

(2)统计量代表样本的特性,它是一个变量,随着样本的变化而变化;

(3)参数和统计量之间最明显的区别是参数常用希腊字母表示,而样本统计量则用英文字母表示。

参数和统计量的关系

从数值计算上讲,当总体大小已知并与实验观察的总次数相同时,它们是同一统计指标。当总体无限时,统计量与总体参数不同,但统计量可在某种程度上作为总体参数的估计值。通过样本统计量,对总体参数能够做出预测和估计。

8. 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