day_1:心理统计中经常使用的一些概念和统计符号

整体blog

  指具备某些共同的、可观测的特征的一类事物的全体,构成整体的每个基本单位称为个体数学

样本变量

  从整体中选出来的个体集合方法

随机取样im

  从整体中取样本,要求整体中的每个个体被抽取到的几率相同,用随机取样抽取的样本叫随机样本统计

描述统计命名

  指用来整理、归纳、简化数据的统计方法,侧重于描述一组数据的全貌,表达一件事物的性质数据

推论统计img

  指运用一系列数学方法,将从样本中得到的结果推广到样本所在的整体集合

参数(整体的任何一个特征)

  描述整体的数值,能够测量得到,也能够从整体的一系列测量中推论获得

统计量(样本的特征)

  统计量描述样本的数值,能够测量得到,也能够从样本的一系列测量中推论获得

取样偏差

  指样本统计量与相应的整体参数之间的差距 

离散型变量

  是由分离的、不可分割的范畴组成,在邻近范畴之间没有值存在。

连续型变量

  任何两个观测值之间都存在无限多个可能值,它能够分割成无限多个组成部分

命名测度(名义测度等级)

  最低的一种测度等级,由一系列具备不一样名称的类型组成,它只包含性质差别,无大小之分

顺序测度

  量化水平高于命名等级,观察获得的结果分红了类别,仍是按照必定顺序进行排列,能够提供不一样个体之间的顺序差别,但不能说明差别的程度和大小

等距测度

  由一系列按顺序排列的范畴组成,每一个邻近的范畴之间的距离都是相等的

比例测度

  最高等的测度等级,具备等距的全部特征,还有绝对0点

次数分布

  一批数据在一个量度的每个类目出现的次数状况(把数据从高到底进行排列,将相同的值的数据合并在一组)

简单次数分布表

  把数据从大到小排列,另外一列列车每一个数值的次数,获得的最简单的次数分布表

分组次数分布表

  当数据范围很大,把数据分红一段一段的区间,计算各个区间内数据的次数获得的表

组距

  每组最大值和最小值的差距

全距

  所有数据的最大值和最小值的差距

  组距=全距/组数

次数分布直方图

  横轴表示数据X,纵抽表示次数f

次数分布棒图

  当数据时命名或者顺序量度时

次数分布折线图

  

次数分布茎叶图

  如:X=75, 茎为7,叶为5

次数分布的形状

  一个分布,有三个特征来描述:

  集中趋势:分布曲线重心的位置,数据围绕重心上下波动

  变异性:离散程度

  形状:对称分布(图像对称)和非对称分布(偏态分布:数据堆积在分布的一端,另外一端少)

累计次数分布表

  在简单或者分组次数分布表上加一列累积次数

插值法

  一种求解中间值的方法,假设是在求解点的附近1个组距单位区间以内的分数和对应的百分比的变化是线性。

  插值法求解,先找到求解点最近的两个区间,区间端点是已知的

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