心理与教育统计学概要：描述与推论统计、实验设计

"统计名词解释归类.pdf" 统计学是一门涉及收集、组织、分析和解释数据的学科，尤其在心理与教育领域中有着广泛的应用。它不仅是一种理论框架，更是一种实践工具，帮助研究者从数据中提取有价值的信息并作出决策。统计学分为描述统计和推论统计两个主要部分。 描述统计主要关注数据的总结和展示。在这个阶段，研究者会通过数据分组、制作统计图表来描绘数据的整体分布。集中量数如平均数、中位数和众数用来表示数据集的中心趋势，而差异量数如方差和标准差则揭示数据的分散程度。此外，相关分析用于揭示不同变量间的关系强度和方向。 推论统计则是基于样本数据对总体进行推断。通过假设检验，例如z检验、t检验、卡方检验、F检验和回归分析，研究者可以判断样本的观测结果是否支持对总体的特定假设。同时，推论统计还包括总体参数的估计，比如使用置信区间来估计总体均值或比例。 实验设计是统计学中的另一重要组成部分，尤其是在心理与教育研究中。它涉及如何设计实验以减少误差，提高效率，并确保结果的可重复性。实验设计通常包括控制组和处理组的设置，以及随机化分配以消除潜在的偏见。 在心理与教育研究中，数据通常分为两类：计数数据和测量数据。计数数据关注的是数量的统计，如人数、学校数量等；而测量数据则涉及使用量表或标准来量化特征，如考试分数、身高等。数据又可根据其测量水平分为称名数据（分类数据，如性别）、顺序数据（排名数据，如年级）、等距数据（有相等单位但无绝对零点，如温度）、和比率数据（有相等单位且有绝对零点，如时间）。此外，数据还可根据连续性分为离散数据（如整数计数）和连续数据（如长度、重量）。 变量是研究的核心，它们可以是研究中的独立变量（影响因素）或因变量（受影响的结果）。每个变量的具体数值被称为观测值，这些观测值是实验或观察过程中的实际测量结果。当变量的取值是随机的，我们称之为随机变量，它们在统计推断中扮演着关键角色。 统计学是理解和解释心理与教育研究数据的关键工具，通过一系列统计方法，研究者能从大量复杂的数据中提炼出有意义的结论，从而推动科学知识的发展。