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一、概念题

1． 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。

2． 随机变量

【答案】随机变量（random variable）是在样本空间的全部事件集上的一个实值函数。通常随机变量用大写字母x ，y , z 等表示，或者希腊字母，…等表示。分离散型随机变量和连续型随机变量两类。离散型随机变量是指所有可能的取值个数是有限的或至多可列的随机变量。如随机抽取任一学生观察其性别，其样本空间只有两个男性和女性样本点，

即

随机变量X 只取两个值：即当某学生

是男生时，x 取1; 当学生是女生时，x 取0。连续型随机变量是指可能在一个连续区间内或整个实数范围内取值的随机变量。如，在12岁的学生总体中，随机抽一个观测其身高y 。此随机试验的样本空间

机现象。

3． 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

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

第 2 页，共 34 页 是大于0的实数集。随机变量y 可在一个连续区间内取值。随机变量的引进使概率论能使用精密的数学工具（如微积分、代数、实变函数、测度论等）来处理和分析随的估计量为若满足，为参数是总体均值的无偏估计量。

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。

5． 概率

，概率论术语指，随机事件发生可能性大小度量指标。①概率描【答案】概率（probability ）

述性定义。随机事件A 在所有试验中发生可能性大小的量值，称为事件A 的概率，记为P （A ）。如将一枚均匀硬币上抛足够多次，会发现“正面朝上”的事件出现的频率在0.5上下波动。这种频率稳定性从实践上表明随机事件的概率是客观存在的。②概率的精确定义。设P 是定义在“事件域”上的一个集合函数，若满足下列条件，则称之为概率：

a.P

两互不相容对一

切，则

（性质（ⅲ）称为完全可加性）。若P 是概率，则不可能事件的概率为零，即对任意事件有应当注意，若P （A ）=0, 并不能说A —定是不可能事件，即不可能事件的概率一定是零，但概率为零的事件未必是不可能事件。这是由于P 是集合函数，可能在某些点集上（如有限个点）为零。同理，概率为1的事件，未必是必然事件。

6． 随机原则

【答案】随机原则指在进行抽样时，总体中每一个个体是否被抽取，并不由研究者主观决定，而是每一个体按照概率原理被抽取的可能性是相等的。由于随机抽样使每个个体有同等机会被抽取，因而有相当大的可能性使样本保持和总体有相同的结构，或者说，具有最大的可能使总体的某些特征在样本中得以表现。这时可以说随机样本可以保证样本代表总体。

二、简答题

7． 简述点估计和区间估计。

【答案】参数估计分为点估计和区间估计。

（1）点估计指用样本统计量来估计总体参数的值，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。例如，对总体平均数的估计，用样本平均数一个好的估计量应该具备无偏性、有效性、一致性和充分性。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作估计，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，而区间估计在一定意义上弥补了点估计的不足之处。

（2）区间估计指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，是在点估计的基础上，用数轴上的一段距离表示未知参数可能落入的范围，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。区间估计涉及以下几个概念:

①显著性水平和置信水平

估计总体参数落在某一区间时，可能犯错误的概率，用符号

第 3 页，共 34 页 表示，也称为信任系数。

为置信度或置信水平。

②置信区间

在某一置信度时，总体参数所在的区域距离或区域长度称为置信区间。

区间估计的原理是样本分布理论。在计算区间估计值，解释估计的正确概率时，依据的是该样本统计量的分布规律及样本分布的标准误（SE ）。样本分布可提供概率解释，而标准误的大小决定区间估计的长度。一般情况下，加大样本容量可使标准误变小。常见的有正态总体的均值和方差的区间估计等。

8． 判断某个变量X 的样本是否符合卡方分布的方法是什么？

【答案】判断某个变量X 的样本是否符合卡方分布可以根据卡方分布适用的条件来考虑。 卡方运用于非参数检验。适用于样本是频数分布的情况。其数据是属于点计而来的间断变量；总体分布未知；不是对总体参数的检验，而是对总体分布的假设检验。计数资料的统计检验主要用卡方检验，可以用来同时检验一个因素两项或多项分类的实际观测数据，与某理论次数分布是否相一致的问题，或有无显著差异的问题；还可用于检验两个或两个以上因素各有多项分类之间，是否有关联或是否具有独立性的问题。

卡方检验用于计数资料的分析，对于数据资料本身的分布形态不作任何假设，所以从一定的意义上来讲，又是一种非参数检验的方法。

9． 如何确认变量之间有因果关系？回归方程中的自变量X 和因变量Y 是否肯定有因果关系？

【答案】（1）因果关系是指某一些变量的变化引起另一些变量发生变化的关系。因果关系

；可以是一因多果，也可以是多因一果。可以是直接的，也可以是间接的（即可能有中介变量）

变量之间的因果关系必须符合的条件如下:有可解释的相关关系；有一定的时间先后顺序；不能

；因果决定的方向不是虚性关系（即一种关系被另一种关系取代后，原来的关系被证明不成立）

能改变等。

（2）确定因果关系的途径。

①归纳法

a. 求同法，也称契合法，是指被研究现象在不同事例中出现，而每个事例的先行情况中只有一种相同，其余均不相同，这种相同的先行情况便可能是该现象的原因。

b. 求异法，也称差异法，是指被研究现象在一个事例中出现，而在另一个事例中不出现，而这两个事例只有一种先行情况不同，其余均相同，那么这一不同的先行情况就是该现象的原因。

c. 求同求异并用法，是求同法和求异法的综合，即在被研究现象出现的事例中只有一个相

同的先行情况，而未出现的事例中都没有这一先行情况，那么这一先行情况就是该现象的原因。

d. 共变法，指在其他先行情况都相同、只有一种不同的情况下，被研究对象随着这一先行情况的变化而发生变化，那么这一先行情况就是该现象的原因。

e. 剩余法适合于复合现象的因果分析，影响复合现象的因素有多种，除去已知因果联系的

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