行为科学统计第一章知识点总结

1、什么是总体?什么是样本? 总体是一个研究的所有研究对象的个体的集合。样本是被选择出来的参与研究的特定的个体集合。样本被期望能够代表总体。

2、描述总体的特性的,如总体的平均数,被称为 参数

3、总体和参数之间的关系与样本和 统计量 之间的关系是一样的。

4、统计技术被分为两大类。它们分别被称为什么?每一类技术的一般性目的是什么? 这两个类别是描述性统计与推论性统计描述性技术被用于组织、简化并总结数据。推论性技术使用样本数据做出关于总体的一般性结论。

5、简单定义取样误差的概念。 取样误差是得到的样本统计量与相应的总体参数之间的误差或差异。

变量:一种针对你不同个体具有不同值的特征或条件。 比如:变量可以是因个体而变化的特性,如高度、重量、性别或人格。当测量变量时,可用字母表示得到的值,通常用X和Y表示。例如,研究者可以检验一个学龄前儿童组成的样本的糖分摄入量( X)与运动能力(变量Y)之间的关系。

常量:一个特性或条件,它不会变化,并且对每一个个体都是相同的。 比如:一个研究可能检验了下午2点在同一个房间进行同一个考试的10岁儿童。在这个研究中,被试的年龄、房间与一天中的时间都是常量。

测量每个个体的两个变量:相关法 观察两个变量并确定它们之间是否存在关系。

比较两组或多组测量:实验法或非实验法

实验法:一种比较不同组的分数的特殊研究方法被称为实验法或实验研究法研究目的是展示两个变量之间的因果关系。具体来说,实验假设一个变量的变化将导致另一个变量的变化。实验法具有 两个特性,从而将实验与其他类型的研究方法分开来: 1、操纵 研究者操纵一个变量,将它的值从一个水平变化至另一个水平。然后观察(测量)第二个变量,来确定这种操控是否导致了变化的产生。

2、控制 研究者必须控制研究情况,使得其他无用的变量不能影响需要研究的变量关系。

定义:在实验法中,操控一个变量并观察或测量另一个变量,为了建立两个变量间的因果关系,实验需要控制所有其他的变量,使它们不会影响结论。

问题: 1、一个研究者观察到定期服用消炎药物的老年人比起那些不服用药的同龄人来患老年痴呆的危险要小。这个研究使用的是相关法还是实验法? 这是一个相关研究,研究者只是观察了变量。

2、一个研究成为一个实验所需要的两个因素是什么? 首先,研究者必须操控研究的两个变量中的一个;其次,需要控制所有其他可能影响结果的变量。

3、自变量是室内照明强度,因变量是对每个个体的沮丧程度的测量。

构念与操作的定义 构念:是内部属性或特征,它不能被直接观察到,但是可以描述并解释行为。 操作:是一个测量过程(一系列操作),它测量了外部行为,并使用测量结果作为定义和对假设的构念的测量。操作定义有两部分:首先,它描述了一系列测量构念的操作。其次,它用测量结果定 义了构念。

离散变量与连续变量 离散变量:由不同的,不可分割的类别组成,在两个相邻的类别之间不存在其他的值。 离散变量通常限于整数。 比如:一个家庭中孩子的个数,或是一个班级出席学生的个数。如果你观察一个班每天的出席情况,可能得到某一天有18个学生,另一个有19个学生。但永远无法观测到介于18到19之间的值。

连续变量:在任意两个观察到的值之间都存在着无限多个可能的值,一个连续变量可以被分割为无限个小数部分。 连续变量的其他两个因素: 1、当测量连续变量时,两个不同的个体很少会得到完全一样的测量。 2、当测量连续变量时,每个测量类别事实上都是一个区间,需要用边界来定义。

实限:可以被表示为一条连续数据线上数值组成的区间的界限。将两个相邻数值分开的实限恰好位于这两个数值的中点。每个数值都有两个实限。上实限是区间的顶边,下实限是区间的底边。

称名量表:由一系列具有不同名称的类别组成。将观察的对象分类并贴上标签,但不对观察做任何定量的区分。 例如:一栋楼中的办公室或房间可以用数字表示。房间号数字只是一些名称,并不代表任何量化值。

顺序量表:由一组按顺序排列的类别组成。顺序量表的测量将观察的对象按大小排序。 比如:快餐中的小、中、大饮料的大小。

等距量表:由排序的类别组成,这些类别都是完全相同大小的区间,在等距量表中,量表上数字之间的差异等价于量上的差异,然而,大小的比例没有意义。

等比量表:是一种等距量表,并且有一个绝对零值。 等距量表与等比量表的区别: 在于零点的性质。等距量表具有随意的零点。 比如温度0摄氏度不说明没有温度,也不会阻止温度继续降低。而等比量表是由零点确定的,这个零点不是任意决定的,而是一个有意义的值,代表了 没有测量的变量(完全不存在)

问题: 1、一个地方的快餐店有小、中、大号饮料,测量饮料大小的量表类型是什么? 顺序

2、在一个面部表情感知力的研究中,被试者需要将照片中人的情绪归为生气、难过、恶心、恐惧或惊讶。情绪的表达是用 称名 量表测量的。

3、当测出的重量精确到1公斤时,数值X = 150公斤的实限是多少? 149.5 和 150.5

统计符号

分数:在一个研究中对因变量进行观察通常会得到每个被试的值或分数。原始分数是研究中最初得到的,没有经过改变的一组数据。特定变量的数值用字母X表示。

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏鹅厂优文

游戏人工智能 读书笔记 (六) AI算法简介——演化算法

Chapter 2.8 Hybrid Algorithm: Neuroevolution

2759
来自专栏CreateAMind

变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程,细节、基础、符号解释很齐全

现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoints),每个数据也称为数据点。

993
来自专栏深度学习之tensorflow实战篇

R语言与机器学习学习笔记(分类算法

logistic回归及其MLE 当我们考虑解释变量为分类变量如考虑一个企业是否会被并购,一个企业是否会上市,你的能否考上研究生 这些问题时,考虑线性概率模型P...

4698
来自专栏iOSDevLog

人工智能-数学基础总结

5564
来自专栏智能算法

数据分析小实验(下)

目录 一、数据准备 二、缺失值处理 三、清洗数据 四、聚类分析 五、结果评估与分析 三、清洗数据 对catego...

3147
来自专栏Python中文社区

GBDT回归的原理及Python实现

提到GBDT回归相信大家应该都不会觉得陌生,本文就GBDT回归的基本原理进行讲解,并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。完整实现代码请参考本人的github。

2413
来自专栏大数据

数据挖掘干货总结(一)-NLP基础

本文共计1463字,预计阅读时长八分钟 NLP-基础和中文分词 一、本质 NLP (Natural Language Processing)自然语言处理是一门研...

2648
来自专栏AI2ML人工智能to机器学习

变分の美

变分法(Variational method)已经成为微积分后主流的分析工具, 在物理和应用数学有着极大的功能。 变分法的诞生起源于最强大的数学家家族两个兄弟之...

1101
来自专栏yw的数据分析

R语言各种假设检验实例整理(常用)

一、正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(μ, σ)其中μ, σ2均未知。现测得16只元件的寿命如下:           ...

7494
来自专栏码洞

水塘抽样与阶层固化

简单抽样算法就是从固定的n个元素里随机选出k个元素,这样每个元素被选的概率都是平等的k/n。简单抽样是最简单的抽样算法,同样也是使用最为普遍的算法。

862

扫码关注云+社区