统计参数名词解释(3篇)

统计参数名词解释(3篇) 以下是网友分享的关于统计参数名词解释的资料3篇，希望对您有所帮助，就爱阅读感谢您的支持。 篇一:统计参数名词解释 统计学名词解释 1.统计学:收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学 2.描述统计:研究数据收集、处理、汇总、图标描述、概括与分析等统计 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 3.推断统计:研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法 4.分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据 5.顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据 6.数值型数据:按数字尺度测量的观察值 7.观察数据:通过调查或观测收集到的数据 1 8.实验数据:实验中控制实验对象而收集到的数据 9.截面数据:在相同或近似相同的时间点上收集的数据 10.时间序列数据:在不同时间收集的数据 11.样本:从总体中抽取的一部分元素的集合 12.样本量:构成样本元素的数目 13.参数:用来描述总体特征的概括性数字度量 14.统计量:用来描述样本特征的概括性数字度量 15.变量:说明现象某种特征的概念 16.离散型变量:只能取可数值的变量 17.连续性变量:可以在一个或多个区间中取任何值的变量 18.概率抽样:(随机抽样)遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定机会被选入样本 19.抽样框:包括所有形体单位信息 20.分层抽样:将抽样单位按某种特征或者某种规则划分为不同的层，从不同层中独立、随机抽取样本 21.整群抽样:将总体中若干单位合并为组(群)，抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查 22.系统抽样:将总体中所有单位按一定顺序排列，在 规定 关于下班后关闭电源的规定党章中关于入党时间的规定公务员考核规定下载规定办法文件下载宁波关于闷顶的规定 的范围内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其他样本单位 23.非概率抽样:抽取样本时根据研究目的对数据的 要求 对教师党员的评价套管和固井爆破片与爆破装置仓库管理基本要求三甲医院都需要复审吗 采取某种方式从总体中抽取部分单位对其实施调查 2 24.抽样误差:抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差 25.累积频数:将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数 26.集中趋势:一组数据向某一中心值靠拢的程度 27.自由度:样本个数减1 28.统计量:样本构造函数，不依赖于任何未知参数，此函数为一个统计量 29.次序统计量: 30(充分统计量:对样本加工处理过程中信息部损失的统计量 31(抽样分布:在总体分布类型已知时，若对任一自然数n都能到处统计量的分布数学 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 达式 32.中心极限定理: 33.估计量:用来估计总体参数的统计量 34.估计值:根据一个具体的样本计算出来的估计量的数值 35.点估计:用样本统计量的某个取值直接作为总体参数的估计值 36.区间估计:在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到 37.置信区间:在区间估计中，由样本统计量所构造的总体参数的估计区间 3 38.置信水平:(置信系数)若果将构造置信区间的步骤重复多次，置信区间中包含总体参数真值 的次数所占的比例。 39.独立样本:两个样本是从两个总体中独立抽取的，即一个样本中的元素与另一个样本中的元素相互独立 40.匹配样本:一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应 篇二:统计参数名词解释 1统计学:运用概率论、数理统计的原理与方法研究数据的搜集;分析;解释;表达的科学。 2科，它包括设计，数据收集，整理，分析以及分析结果的正确解释和表达。医学统计学:就是运用统计学的基本原理和方法来研究医学问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 的一门学 3总体:是根据研究目的所确定的同质观察单位某种观察值(即变量值)的全体。 4参数:医学研究通常都想了解关于总体某些数值特征，这些数值特征称为参数。 5统计量:根据样本算得的某些数字特征称为统计量。 6 抽样误差:在抽样研究中，由于变异的存在，即使在同一总体中抽取的几个样本，各样本统计量往往不等。样本统计量 4 与总体参数也不等，这种由于抽样研究所至样本之间和样本与总体之间的差异称为抽样误差。 7样本:从总体中抽出供研究的观察单位就称为样本。 8变量:观测单位的某种特征或属性，变量的观测值就是所谓的变量值，有时也称为数据或资料。 9误差:泛指实测值与真实值之差，一般可区分为随机误差和非随机误差两大类。 10系统误差(非随机误差)(偏性或偏倚):最常见的非随机误差即所谓系统误差，是指使实测值系统偏离真实值的，具有方向性的误差，因此也常称为偏性或偏倚。 11随机事件:根据某一研究目的，在一定条件下对某一随机事件(不确定现象)进行观测，其结果在事先是不确定的，将其称为随机事件，简称事件。 12小概率事件;把概率很小的随机事件称为小概率事件，一般P小于等于0.05或p小于等于0.01的事件。 1314观察性研究 15目标总体是一种客观地观察，记录和描述事物或现象的认识活动。 即样本含量。样本含量:调查目的所确定的总体称为目标总体。:确定调查对象和观察单位后， 还要确定需要调查多少观察单位， 16样本，对样本进行调查。抽样调查:是一种非全面调查，即从总体中抽取一定数量的观察单位组成 17同质:是指观察单位(研究个体)间被研究指标的影响因素相同。 18统计资料:也称统计信息，是统计部门或单位进行工作 5 所搜集，整理，编制的各种统计数据资料的总称。 19变量值:随机变量的取值称变量值。 20空白对照:指对照组不接受任何处理，常用于实验动物和实验方法研究，以评价试验是否处于正常状态及测量方法的准确度等。 21实验对照:指对对照组施加某种与处理因素有关的实验因素。 22标准对照:指用现有标准方法或常规方法作为对照。 23自身对照:指对照与实验在同一受试对象身上进行。 24平衡设计:各组样本含量相等时，称为平衡设计。 25配对设计:是将受试对象按一定条件配成对子，再将每对的两个受试对象随机分配到两个不同的处理组。 26交叉设计:是一种特殊的自身对照设计，它按事先设计好的实验次序，在各个时期对受试对象先后实施各种处理，以比较处理组间的差异。 27频数:不同组别的观察值个数就称为频数。 28频数表:将分组的标志和相应的频数列表，即为频数分布表。 29求全距:全距又称为极差，是全部数据中最大值与最小值之差，用符号R表示。 30偏态分布:不对称型的分布是指频数分布不对称，集中位置偏向一侧，也称之为偏态分布。若集中位置偏向数值小的一侧(左侧)，称为正偏态。若集中位置偏向数值大的一侧(右侧)，称之为负偏态。 31均数:是算数均数的简称，用于描述一组同质定量资料的平均水平. 6 总体均数用μ表示，样本均数用X 表示。 3233几何均数 (频数)频数表: 用以描述对数正态分布或数据呈倍数变化资料的水平。记为G。 。: 对于离散数据，用来表示一批数据各观察值或在不同取值区间的出现的频繁程度每一个观察值即对应一个频数，如某医院某年度一日内死亡0，1，2„个病人的天数。对于散布区间很大的离散数据和连续型数据，数据散布区间由若干组段组成，每个组段对应一个频数。 34量可用来估计总体参数。总体参数是固定的常数，统计量是在总体参数附近统计量:统计量是指样本的统计指标，如样本均数、样本率等。样本统计波动的随机变量。 35记为概率P(:A )又称几率，是度量某一随机事件，P(A)越大，说明A事件发生的可能性越大。A发生可能性大小的一个数值，0，P(A)，1。频率:在相同的条件下，独立重复做n 次试验，事件A 出现了m 次，则比值m/n 称为随机事件A 在n 次试验中出现的频率。当试验重复很多次时P (A)= m/n。 36资料称为计量资料计量资料:对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，.计量资料亦称定量资料、测量资料。.其变量值是定量的，所得的表现为数值大小，一般有度量衡单位。如某一患者的身高(cm)、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、脉搏(次/分)、血压(KPa) 7 等 37 然是各式各样的，随机变量: 是指取指不能事先确定的观察结果。随机量的具体内容虽但共同的特点是不能用一个常数来表示，而且，理论上讲，每个变量的取值服从特定的概率分布。 38为偶数时，取位次居中的两个变量的平均值。反映一批观察值在位次上的平中位数: 将一组观察值由小到大排列，n 为奇数时取位次居中的变量值;均水平。 39便但稳定性较差。极差亦称全距，即最大值与最小值之差，用于资料的粗略分析，其计算简 40为百分位。百分位数的另一个重要用途是确定医学参考值范围。百分位数是将n 个观察值从小到大依次排列，再把它们的位次依次转化 41位数一起使用，描述偏态分布资料的分布特征，较极差稳定。四分位数间距是由第3 四分位数和第1 四分位数相减计算而得，常与中 42数得到。方差: 方差表示一组数据的平均离散情况，由离均差的平方和除以样本个43布的资料，大样本、小样本均可，最为常用。标准差是方差的正平方根，使用的量纲与原量纲相同， 适用于近似正态分44比较。用变异系数CV 用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的表示。计算:标准差/均数*100% 45的过程称为统计推断统计推断:通过样本指标来说明总体特征， 这种从样本获取有关总体信息46称为抽样误差抽样误差:由个体变异产生的， 抽样造成的样本统计量与总体参数的差异，47的标准差标准误及X sX 称为均数的标准 8 误，它反映了样本均数间的离散程度，也反映s :通常将样本统计量的标准差称为标准误。许多样本均数了样本均数与总体均数的差异，说明均数抽样误差的大小。 48围称为总体参数的可信区间。它的确切含义是:可信区间包含总体参数的可可信区间:按预先给定的概率确定的包含未知总体参数的可能范围。该范能性是1- α ，而不是总体参数落在该范围的可能性为1-α 。 49.计有两种方法:点估计和区间估计。参数估计:指用样本指标值(统计量)估计总体指标值(参数) 。参数估50.于及小于)现有样本获得的检验统计量值的概率。假设检验中P 的含义:指从H0 规定的总体随机抽得等于及大于(或等 51.这类I “型和弃真II ”的错误称为型错误:I I 型错误(型错误，其概率大小用type I error )，指拒绝了实际上成立的α表示;II 型错误(type H0，II error率大小用)，指接受了实际上不成立的β表示。 H0，这类“存伪”的误称为II 型错误，其概52别，按规定的检验水准.检验效能:1- β称为检验效能(a 所能发现该差异的能力。power of test)，它是指当两总体确有差 53别.”检验水准的结论时犯错误的概率称为检验水准，记为:是预先规定的，当假设检验结果拒绝α 。 H0 ，接受H1，下“有差54..为:发生某现象的观察单位数率又称频率指标，说明一定时期内某现象发生的频率或强度。计算公式/可能发生某现象的观察单位总数*100%，表示方式有:百分率(%)、千分率(‰) 9 等。 55计算公式为:.构成比又称构成指标，说明某一事物内部各组成部分所占的比重或分布。某一组成部分的观察单位数/同一事物各组成部分的观察单位总数*100%，表示方式有:百分数等。 56..分之几。计算公式为:比又称相对比，是AA/B 、B ，表示方式有:倍数或分数等。两个有关指标之比，说明A 是B 的若干倍或百57.料的总体分布的函数式是未知的，只知道总体分布是连续型的或离散型的，非参数统计:针对某些资料的总体分布难以用某种函数式来表达，或者资用于解决这类问题的一种不依赖总体分布的具体形式的统计分析方法。由于这类方法不受总体参数的限制，故称非参数统计法，或称为不拘分布的统计分析方法，又称为无分布型式假定的统计分析方法。 58种假设的基础上，对总体参数(如总体均数)进行估计和检验，称为参数统.参数统计:通常要求样本来自总体分布型是已知的(如正态分布)，在这计 59.60..61.秩和秩次:变量值按照从小到大顺序所编的秩序号称为秩次。 点与该直线纵向距离的平方和为最小。直线回归是回归分析中最基本、最简直线回归:各组秩次的合计称为秩和，是非参数检验的基本统计量。建立一个描述应变量依自变量变化而变化的直线方程，并要求各 单的一种，故又称简单回归。 62每增(减)一个单位时，.回归系数即直线的斜率，Y平 10 均改变在直线回归方程中用b 个单位。 b 表示，b 的统计意义为X63方向的统计指标。.相关系数r:用以描述两个随机变量之间线性相关关系的密切程度与相关 64法。.参数估计 :是指用样本统计量来估计总体参数，有点估计和区估计两种方 65.66.点估计:是用样本计量直接作为总体参数的估计值。 67.区间估计 68.单体t检验:是给出被估计参数的可能的数值范围。:样本与总体均数比较的检验。 是否相等，其相等的检验即方差齐性检验。方差齐性检验:在进行两样本均数比较的 t检验时，必须知道两总体方差69.均数所代表总体均数是否有差别的一种统计学方法。方差分析:又称F检验，是通过对数据变异的分析来推断两个或多个样本 7071.单独效应:是指其他因素水平固定时，同一因素不同水平的效应之差。 测量所获得的资料，常用来分析观察指标在不同时间点上的变化特点。.重复测量资料:是同一受试对象的同一观察指标在不同时间点上进行多次 7273. 74..主效应交互效应:是指某一因素单独效应的平均值。:是指两个或多个因素间的效应互不独立的情形。 75单因素方差分析 分析数据。对数变换 :.即将原始数据:完全随机设计资料的方差分析。X取自然对数或常用对数，将对数值作为新 11 的 76倒数变换，平方根反正弧变换)平方根变换:即将原始数据X 的算数平方根作为新的分析数据。(同理:77正态性检验:判定资料是否服从正态分布。 78变异指标 是用于描述一组观察值围绕中心位置散布的范围，即描述离散趋势的统计指标。数值越大，说明数据越离散，反之越集中。 79平均数指标 用于描述一组同质观察值的集中趋势，反映一组观察值的平均水平。 80分层抽样 先将总体中全部个体按某种特征分成若干“层”，再从每一层内随机抽取一定数量的个体组成样本。分层特征与研究目的有关。按各层比例抽样。为减少抽样误差，要求层内误差最小，层间误差最大。 81整群抽样 先将总体分成若干“群”，从中随机抽取几个群，抽取群内的所有观察单位组成 82调查样本 “群”的确定与研究目的无关。为减少抽样误差，需多抽几个“群”。 83对照对受试对象不施加处理因素的状态。在确定接受处理因素的实验组时，要同时设立对照组 84β为回归直线的斜率参数，又称回归系数。 85线性相关系数:又称Pearson积差相关系数，是定量描述两个变量间线性关系的密切程度与相关方向的统计指标。 86置信区间 揭示的是按一定置信度估计总体参数所在的范围。t分布法、正态分布法(标准误)、二项分布法。置信区间估计总体参数所在范围。 87P值:指由H0现有样本检验统计量的概率，所 12 规定的总体中作随机抽样，P的取值范围在获得等于及大于0-1之间。 ( 或等于及小于)88构成比构成比=(某一组成部分的观察单位数,同一事物各组成的观察单位总数): 又称构成指标。它说明一事物内部各组成部分所占的比重或分布。× 100%89内部构成调整为共同的内部构成标准率的标准化法。 : 采用一个共同的内部构成标准, 以消除因内部构成不同对总率产生的,把两个或多个样本的不同影响，使算得的标准化率具有可比性。 90个单位。回归系数 b: 即回归直线的斜率,它表示当X变动一个单位时,Y平均改变b91变偏回归系数bi个单位。 bi: 在其它自变量保持恒定时,Xi每增(减)一个单位时y平均改92决定系数: 相关系数或复相关系数的平方,即r2或R2。它表明由于引入有显著性相关的自变量,使总平方和减少的部分,r2或R2越接近1, 说明引入相关变量的效果越好。 93等级资料: 将观察单位按某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料。 94计数资料: 先将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点各组的观察单位数所得资料，称为计数资料。 95计量资料: 用定量方法对每个观察对象测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料。 96非参数检验:在统计推断中,不依赖于总体的分布形式, 直接对总体分布位置是否相同进行检验的方法，称非参数检验。 97 直线回归:可用来研究两个连续型变量之间数量上的线性依存关 13 系，也简称简单回归。 98在回归分析中估测的随机变量称为因变量或反映变量，常用y表示。 99 y所依存的变量称为自变量或解释变量，常用x表示。 100 绘制回归线:在x的实测值范围内，任取相距较远且宜读的两个x值，带入方程得到两个-y值，连接两点即可绘制回归直线。 101 决定系数:回归平方和与总离均差平方和之比称为决定系数。 102回归直线的置信带:计算出对应于所有x值的y的总体均数的95%置信区间，以x为横坐标，y为纵坐标，将置信区间的上下限分别连起来形成的两条弧形线间的区域。 103 内插:直线回归用于预测时，其适用范围一般不应超出样本中之变量的取值范围，在正常范围内求得的预测值称为内插，而超过自变量取值范围所得预测值称为外推。 104两个随机变量之间的关联性:在医学研究中,常会观察到两个变量之间在数量上存在某种协同变化的关系,这种关系在统计学上称为两个随机变量之间的关联性.关联性只反映数量上的关系,并不表示专业上的因果关系. 105一个变量用散点图:判断两变量间关系最有效的方法就是在平面直角坐标系中绘图，x表示，一个用y表示，在平面直角坐标系中可以绘制这些实测点的分布情况，称为散点图。 106 称简单相关。直线相关; 在统计学上两个随机变量呈直线趋势的关系称为直线相关。也 负相关。 正相关负相关:两变量同时增大或减小，变化趋向同向，称为正相关。 :一个变量随 14 着另一个变量的增大而减小，变化趋势相反，称为 完全相关:如果全部数据点恰好散布在一条直线上，称为完全相关。 关，称为零相关。 零相关:各点总的趋势杂乱无章或大致呈圆形散布，则该两变量间无相 密切程度的指标。 直线相关系数(积距相关系数) :定量描述两个变量间直线关系的方向和 或原始数据用等级表示的资料，不宜用积距相关系数来分析相关性，可采用 秩相关(等级相关):对于不服从正态分布，总体分布未知，存在极端值秩相关，来分析两个变量间相关的方向与密切程度，该法不以总体分布为前提，属于非参数统计方法。 107 随机变量的频率分布X值:反映了实际频率与理论频率吻合的程度。 X分布:是一种连续型108 出来，该类型资料称为四表格资料:a.b.c.d2为乘42个基本数据，其余数据均可由这列表资料。 4个数据计算109仅有四种情况时。配对四格表:配对设计且实验结果为“二分类”的资料，当配对的结果 110的理论分布。拟合检验的 X检验:是根据样本的频率分布检验其总体是否服从某特定111 检验方法，如参数检验:以特定的总体分布为前提，对未知的总体参数作推断的假设t检验和方差分析。 112参数作假设检验，也称任意分布检验，如秩和检验。非参数检验:不以特定的总体分布为前提，不针对决定总体分布的几个 113法。秩和检验: 是将原数据转换为秩次，比较各组秩和的一类非参数检验方114分支。多变量 15 统计方法 :是研究多个随机变量之间相互关系及规律性的统计学115究的时一组自变量如何影响一个因变量。多重线性回归:是一元线性回归分析或简单线性回归分析的推广，它研 116选最优者。最优子集回归法 :是在全部自变量所有可能组合的子集回归方程中，挑117归贡献的大小。用决定系数:指回归平方和占总平方和的比例，反映各自变量对因变量回R平方表示。 118缺陷。校正决定系数 :可克服决定系数在评价回归效果时未考虑自变量个数的119回归分析:是研究变量间相互依存关系的统计方法。 篇三:统计参数名词解释 训言 1. 此刻打盹，你将做梦;而此刻学习，你将圆梦。 2. 我荒废的今日，正是昨日殒身之人祈求的明日。 3. 觉得为时已晚的时候，恰恰是最早的时候。 4. 勿将今日之事拖到明日。 5. 学习时的苦痛是暂时的，未学到的痛苦是终生的。 6. 学习这件事，不是缺乏时间，而是缺乏努力。 7. 幸福或许不排名次，但成功必排名次。 8. 学习并不是人生的全部。但，既然连人生的一部分学习也无法征服，还能做什么呢, 16 9. 请享受无法回避的痛苦。 10. 只有比别人更早、更勤奋地努力，才能尝到成功的滋味。 11. 谁也不能随随便便成功，它来自彻底的自我管理和毅力。 12. 时间在流逝。 13. 现在淌的口水，将成为明天的眼泪。 14. 狗一样地学，绅士一样地玩。 15. 今天不走，明天要跑。 16. 投资未来的人是忠于现实的人。 17. 教育程度代表收入。 18. 一天过完，不会再来。 19. 即使现在，对手也不停地翻动书页。 20. 没有艰辛，便无所获。 第一章 导论 统计学:一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。 教育统计学:专门研究如何搜集、整理、分析在心理和教育方面对实验或调查所获得的数字资料，如何根据这些资料所传递的信息，进行数学推论，找出客观规律的一门科学。 描述统计:对实验或调查所获得的数据加以整理(如制表、 17 绘图)，并计算其各种代表量数(如集中量数、差异量数、相关量数等)，其基本思想是平均，如在集中量数中将原始数据进行平均，在差异量数中将离均差进行平均，在相关量数中将积差进行平均等等。 推断统计:又称抽样统计。它是根据对部分个体进行观测所得到的信息，通过概括性的分析、论证，在一定可靠程度上去推测相应团体。换言之，就是根据已知的情况推测未知情况。 实验设计:研究如何更加合理、有效地获得观测资料，如何更正确、更经济、更有效地达到实验目的，以揭示试验中各种变量关系的实验计划。 统计常态法则:从总体中随机抽取一部分个体所组成的样本，差不多可以保持总体的特征。这种样本特性保持着总体特性的现象叫做统计常态法则。 小数永存法则:第一个样本中所表现出的特性，在其他样本中也会存在，这就是小数永存法则。此处“小数”是指小数量的意思。 大量惰性原则:某一事物的某一性质或状态，在反复观察或试验中是保持不变的。 有效数字:指能影响测量准确性的数字。 18 变量:又称随机变量。具有变异性的数据。三个特性，离散型，变异性，规律性。 数据:某个数值一旦被取定了，则称这个数值为随机变量的一个观察值。即数据。 总体:性质相同的一类事物的全体。 个体:构成总体的每一基本单位或单元。 样本:总体抽出的部分个体。 参数:表示总体特征的量数。 统计量:直接从样本计算出的量数，代表样本的特征。 名称变量:指一事物与其他事物在属性、类别上不同。 顺序变量:事物的某一属性的多少或大小按顺序排列起来的变量。既无相等的单位又无绝对的零点的变量。 等距变量:只具有相等的单位，而没有绝对的零点的变量。 比率变量:既有相等的单位，又有绝对的零点的变量。 连续变量:指取值可以是某区间内任一数值的随机变量，它是指测量单位之间可以划分成无限多个细小单位，其数字形式多取小数。 离散变量:指测量单位之间不能再细分的数字资料，其数字形式常取整数。 计数数据:计算人或物的个数所获得的数据。 19 度量数据:用一定的测量工具或测量标准测量时所获得的数据。 指标:表明总体数量特征的概念和具体数值，又称统计指标，它是把各个个体的特征加总起来的综合结果。 标志:指统计总体中各个个体共同具有的属性和特征，它是说明个体属性和特征的名称。 绝对数:用来表明在一定时间、地点条件下某种教育、心理现象的总体规模和发展水平的统计指标，又称总量指标。 相对数:指教育与心理现象中两个单位相同的相互联系的指标数值的比率。 品质标志:是表明个体属性特征的，不能用数量说明，只能用文字说明。 数量标志:是表明个体数量特征的标志，是用数值表示的。 第二章 数据的搜集、整理与表达 次数:某一事件在某一类别中出现的数目，又叫频数，用f 表示。 频率:指每一组的数据个数除以数据的总和，又称相对次数。用符号p 表示。 百分频率:频率与百分数的乘积。 20 组中值:每一组的中点值，常用m 或X c 表示。 全距:全部数据的距离，也称极差，是用一群数据中的最大值减去最小值。 组距:指每一组所包含的间隔或数据单位，用i 表示。 组限:指每一组的起止点或每一组的界限。 统计表:以表格的形式表达统计资料数量关系的方式或工具。 统计图:以几何图形和形象图形表示统计资料数量关系的工具。 次数分布 累积次数:以简单次数为基础，从最低组开始逐级累加直至最高组，或从最高组开始逐级累加直至最低组，用符号cum )f 或F 表示。 累积百分频率:各组累计次数与总次数的比值。 一时性资料:在一定时限内所收集的有关问题的资料为一时性资料。来源三个方面，教育与心理调查，教育与心理测量和教育与心理实验。 经常性资料:主要是日常工作中的记录和统计报表等。 21 直条图:用直条(或矩形)的长短表示统计数据多少的图形。 直方图:以矩形面积表示连续变量的统计图。 折线图:以纵轴的高度表示次数，并将各点用线段连接的统计图形。 散点图:表示事物相互关系的图形。 圆形图:用圆的面积表示一组数据的整体，用扇形表示各组成部分所占比重或百分比的统计图。 枝叶图:把首位数字或首几位数字定位枝，其他位数定为叶的一种数字图。 第三章 集中量数 集中量数:一组数据的代表值，用以说明一组数据分布的典型情况或一般水平，它比个别数据更能反映客观现象或事物的实际情况。 集中趋势:在实验、测量或调查中获得的大量观测数据，具有一种向数据中央某一点靠拢的趋势。 平均数:所有观测值(或变量值)的总和除以总个数所得的商。 中数:按一定顺序排列的一组数的中央位置的数值。 众数:一群数据中出现次数最多的那个数值，又称范数。 22 几何平均数:几个变量值乘积的n 次方根。 调和平均数:指一群数据倒数的算术平均数的倒数，又称倒数平均数。 百分位数:任意百分位上的数值。 四分位数:1/4位置上的数值和3/4位置上的数值。 第四章 差异量数 离中趋势: 差异量数:描述一组数据离中趋势的量数。 方差(S 2/V /MS ):一列数据离差平方的算术平均数。一列数据平均差距地平方。 标准差(S /SD ):方差的算术平方根。一列数据的平均差距。 平均差(AD ):离差绝对值的平均数。 全距(R g ):最大值与最小值的差。 偏态量(SK /α3):三级中心动差。 峰态量(α4):四级中心动差。 百分位差:表示某两个百分位数之间差异程度的指标。 四分位差:是百分位差的特例。用于分析P 75与P 25之差的一半。 23 统计动差:在统计学上，借用物理学中的动势(或动差)概念而称为统计动差。 中心动差:以平均数所在的位置为原点，以各组观测值与均数的差(X ,X )为力臂，各组次数为作用力来计算动差。这种以均数为原点计算的统计动差叫做中心动差。 第五章 相对量数 相对地位量数:就某一特质来描述个体在团体中所占的地位的量数。 相对差异量数:指差异量数与集中量数的百分比，又叫差异系数。用符号CV 表示。 标准差系数:标准差与平均数的百分比，用符号CV S 表示。 百分等级:指把一组观测值先按高低次序排列起来，然后计算出某个个体的分数在百分位上超出多少人，或是在此分数下占多少百分比的一种量数，用符号P R 表示 标准分数:它有许多变形，其中最典型的标准分数为Z 分数。以标准差为单位所表示的“原始分数”与平均数的偏差，亦即原始分数与其平均数之差除以标准差所得的商。 第六章 相关量数 相关量数:分析或研究两个或两个以上变量之间相互关系的量数。 正相关:指一列变量由大到小或由小而大变化时，另一列 24 变量亦由大而小或由小而大的变化，即两列变量是同方向变化的，属“同增共减”的关系。 负相关:指一列变量由小到大或由大而小变化时，另一列变量却由小而大或由大而小的变化，即两列变量是反方向变化的，属“此增彼减”的关系。 零相关:又称无相关，指两列变量的变化看不出一定的趋势。 相关系数:表示相关方向和大小的一种数值。用符号r 表示。 直线相关:指两列变量中的一列变量在增加时，另一列变量随之而增加;或一列变量在增加，另一列变量却相应的减少，形成一种直线关系。 曲线相关:指两列相伴随变化的变量，未能形成直线关系。 简相关:指只有两个变量的相关。 复相关:指有三个或三个以上变量的相关。 积差相关:直线相关中最基本的方法。利用离差乘积的关系来说明事物的关系，是将原始记分转换为离差乘积，再转换为标准积差后所求得的标准积差的平均数。用符号r XY 25 表示 斯皮尔曼等级相关:根据两列变量的成对等级差数计算的相关系数，又称“等级差数法”，用符号r p 或r s 表示。 肯德尔W 系数:用于描述多列等级变量相关程度或一致性程度的相关方法。 点二列相关:研究一列等距或比率变量与一列“二分”名称变量之间相关的统计方法。r pb 二列相关:研究一列正态的比率或等距变量和一列人为“二分”名称变量之间相互关系的统计方法。用符号r b 或r bis 表示 phi 系数:专门研究两列“二分”变量之间相关的统计方法，衡量两个分类变量均分为两类时其关联程度的指标。即Φ相关。用符号r Φ或Φ表示。 第七章 概率分布及其应用 二项分布:二项试验结果的概率分布。 正态分布:就是中间量数次数分布多，两端量数次数分布少，呈对称型的概率分布。又叫高斯分布。 t 分布:由小样本统计量形成的概率分布。 频率:一种随机事件发生的次数与总试验次数的比值。 概率:随机事件在试验中发生可能的程度或可能性的大小，用P 表示。概率的统计定义是指通过频率来计算的概率;又称经验概率。概率的古典定义是根据问题本身所具有的“对 26 称性”特点直接计算事件的概率;又称先验概率。 中心极限定理:推断统计中最基本的理论与方法，用极限的方法所求得随机变量分布的一系列定理。 随机抽样: 随机样本:指按照概率的规律抽取的样本，即随机样本所包含的研究对象不是由某个人或集体的意向所决定的，只能凭各研究对象相互独立的机会而定。 抽样误差:由于抽样的随机性所引起的样本统计量与总体参数之间的不同。 标准误:样本统计量分布的标准差或某统计量在抽样分布上的标准差。用符号SE 或σ表示。 自由度:在推断统计中，把一群数据或观测值可以独立自由变动的数目称为自由度。df /n’ 确定性事件:指在一定条件下必然会发生或必然不会发生的事件。分为必然事件和不可能事件。 必然事件:指在一定条件下必然会发生的事件。 不可能事件:指在一定条件下必然不会发生的事件。 随机事件:在一定条件下，可能发生，也可能不发生的事件。 模糊事件:指对象类属边界和性态不确定的事件。 第八章 参数估计 27 参数估计:根据样本统计量去估计相应总体的参数。 总体平均数估计:用样本的均数去估计总体的均数。 点估计:在参数估计中直接以样本的统计量作为总体参数的估计值。 区间估计:以统计量的区间值来估计相应总体。 置信系数:指被估计的总体参数落在置信区间内的概率D ，或以1,α表示，又叫置信水平，置信度，可靠性系数，置信概率。 置信区间:指在特定的可靠性(即置信系数)要求下，估计总体参数所落得区间范围，亦即进行估计的全距。 置信限:被估计的总体参数所落区间的上、下界限。 推断统计:指由样本资料区推测相应总体情况的理论与方法，也就是部分推全体，由已知推未知的过程。 无偏估计量:用统计量估计总体参数必然存在一定误差，恰好相等的情形是极少见的，当然，无偏性并不是说没有一点误差，而是要求用各个样本的统计量作为估计值，其偏差为0。即?(μ),0。这时的统计量被称为无偏估计量。 第九章 参数检验 假设检验:由于在进行差异检验时需要先对事物是否存在 28 差异作出假设，然后再作统计检验，因此称为假设检验，又称差异的显著性检验。 α错误:指虚无假设本身是正确的，但由于抽样的随机性而使检验值落入了拒绝虚无假设的区域，致使做出了拒绝虚无假设的结论，又称?型错误。 β错误:指虚无假设本身不正确，但由于抽样的随机性而使检验值落入了接受虚无假设的区域，致使作出了接受虚无假设的结论，又称?型错误。 双侧检验:把拒绝性概率值置于理论分布的两端或两侧。 单侧检验:把拒绝性概率值置于理论分布的一尾或一侧。 虚无假设:研究人员为了证实研究假设是真的而利用概率论的反证法所进行的假设。根据检验结果予以接受或拒绝的假设。用H o 表示。 研究假设:研究者希望证实的假设。用H a 表示。 显著性水平:拒绝虚无假设，接受研究假设的小概率值。 方差齐性: 独立样本:指从两个无关的总体中随机抽取的两个或多个 29 样本，或者说是独立抽取的，彼此间的数据不存在对应关系的样本。 相关样本:从具有一定程度相关的总体中抽取的两个或多个样本，亦即彼此的观测值之间存在一一对应的关系的样本。 第十章 方差分析 方差分析:就是对多个平均数进行比较的一种统计方法，又称变异数分析。 变异率:根据方差分析的原理，需比较组间变异和组内变异，若用一个统计量来揭示组间变异，则称这一统计量为变异率。 组间变异:组与组之间的差异称组间变异，它反映各组平均数的不同。 组内变异:同一组内部被试(个体)之间的差异称组内变异，它反映每一个人分数的不同。 区组变异: 多重比较:F 检验的后续检验。 因素:自变量(实验者所操作的变量)。 水平:自变量的配置或范围。 处理:不同因素水平的组合。 30 F 检验:F 值中分子大于分母的一种检验方法。 第十一章 回归分析 回归分析:根据一个已知变量来预测另一个变量平均值的统计方法。 回归线:分别用两列变量做横、纵轴描点。如没有随机误差的影响，这些点将落在一条直线上，此直线叫回归线。 回归系数:线性回归方程中自变量的系数。 最小二乘法:找到这样一条直线，使所有的点到直线的垂直距离(与X 轴垂直)的平方和最小。 线性方程: 一元线性方程: 多元线性方程: 预测标准误:能够估计自变量与因变量接近程度的统计值就是预测的标准误。 测定系数:相关系数的平方，用于说明一个变量由另一个变量解释的程度。 偏回归系数: 偏相关:排除一个(或两个)变量后再求另两个变量的相关。 多元测定系数:多元相关系数R 是指三个或更多变量之间相互关联的程度，又称复相关系数。其平方(R 2)则为多 31 元测定系数。 复相关:三个及三个以上的变量相关。 第十二章 χ2检验——计数数据分析方法 χ2检验 适合性检验:检验实际的观察次数与某一理论模型是否相符，又称为1×c 表的χ2检验。 独立性检验:处理二元分类资料的χ2检验方法。 χ2分布:如果从总体中随机抽取若干个样本，每一样本的实测次数与理论次数相比较都可以得到一个χ2值，若干个样本就可以计算出若干个χ2值，于是一切可能的χ2值就组成了一个抽样分布，即χ2分布。 正态拟合性检验:检验实际次数分布是否符合正态分布。 第十三章 非参数检验 参数检验: 非参数检验: 符号检验:指利用正负号为资料检验两个相关样本差异显著性的统计方法。 符号等级检验:利用成对数据的符号及差值大小顺序检验两个相关样本差异显著性的统计方法。 秩和检验:以秩和概率分布检验两总体是否为同一分布的 32 统计方法。 中位数检验:检验两个以上独立样本差异的方法。 等级方差分析: 33