高而基考研心理学（统考版）——心理统计学

作品简介

比邻学堂高而基考研心理学系列是针对心理学考研进行编写的标准的教辅书。本书对知识进行了深度和全面的梳理与整合，覆盖全部核心考点，同时在312考试大纲的基础上进行了调整、完善、充实，对自主命题的考生也同样适用。

全书逻辑性强，条理清晰，能帮助考生在较短时间内进行有效学习。

作品目录

• 第一章 绪论
• 本章导读
• 一、心理与教育统计学的内容
• （一）描述统计
• （二）推论统计
• 二、心理与教育统计学基础概念
• （一）数据类型
• （二）其他
• 第二章 统计图表
• 本章导读
• 一、统计表
• （一）次数分布表
• （二）其他表
• 二、统计图
• （一）次数分布图
• （二）其他图
• 第三章 集中量数
• 本章导读
• 一、算术平均数
• （一）概述
• （二）计算
• 二、中数
• （一）概述
• （二）计算
• 三、众数
• （一）概述
• （二）计算
• 四、平均数，中数，众数三者的关系
• 第四章 差异量数
• 本章导读
• 一、差异量数
• （一）全距
• （二）离差和平均差
• （三）方差和标准差
• 二、相对量数
• （一）差异系数
• （二）标准分数
• （三）百分位数与百分等级
• 第五章 相关量数
• 本章导读
• 一、概述
• （一）相关的分类
• （二）相关系数
• （三）散点图
• 二、具体方法
• （一）积差相关
• （二）等级相关
• （三）质与量相关
• （四）品质相关
• 三、相关系数的选用
• 第六章 推断统计的数学基础
• 本章导读
• 一、概述
• （一）概率
• （二）概率分布
• 二.常见分布
• （一）正态分布
• （二）二项分布
• 三、样本分布
• （一）正态分布及渐近正态分布
• （二）t分布
• （三）卡方分布
• （四）F分布
• （五）样本分布定理
• 四、抽样原理与抽样方法
• （一）抽样原理
• （二）抽样方法
• （三）样本容量
• 第七章 参数估计
• 本章导读
• 一、概述
• （一）点估计
• （二）区间估计
• 二、总体平均数的区间估计
• （一）总体分布正态，总体方差已知
• （二）总体分布正态，总体方差未知
• （三）总体非正态
• （四）测验分数的解释
• 三、总体标准差与方差的区间估计
• （一）标准差的区间估计
• （二）方差的区间估计
• （三）两总体方差之比的区间估计
• 第八章 假设检验
• 本章导读
• 一、概述
• （一）两类假设
• （二）两个基本思想
• （三）两类错误
• （四）两类检验
• （五）假设检验的步骤
• 二、平均数差异检验（样本VS总体）
• （一）总体正态，方差已知
• （二）总体正态，方差未知
• （三）总体非正态，但n≥30时
• 三、平均数差异的显著性检验（样本VS样本）
• （一）两总体正态，两方差已知
• （二）两总体正态，两方差未知
• （三）两总体非正态，但n1和n2均大于30时
• 三、方差齐性检验
• （一）样本方差与总体方差（样本VS总体）
• （二）两个样本方差之间（样本VS样本）
• 四、相关系数的显著性检验
• （一）积差相关系数的显著性检验
• （二）其他相关系数的显著性检验
• 第九章 方差分析
• 本章导读
• 一、概述
• （一）基本原理
• （二）基本假定
• （三）基本概念
• （四）实验设计
• 二、完全随机设计的方差分析
• （一）单因素完全随机设计的方差分析
• （二）两因素完全随机设计的方差分析
• 三、单因素随机区组设计的方差分析
• （一）随机区组设计
• （二）随机区组设计的方差分析
• 四、其他
• （一）两因素混合设计的方差分析
• （二）协方差分析
• 五、事后检验
• （一）概述
• （二）具体方法
• （三）效果量
• 第十章 χ2检验
• 本章导读
• 一、基本原理
• （一）基本概念
• （二）基本假设
• （三）计算及步骤
• 二、配合度检验（拟合度检验）
• （一）概述
• （二）计算
• （三）应用
• 三、独立性检验
• （一）概述
• （二）计算
• （三）四格表（2×2列联表）独立性检验
• 四、同质性检验
• 第十一章 非参数检验
• 本章导读
• 一、概述
• （一）简介
• （二）评价
• 二、两个独立样本的非参数检验
• （一）秩和检验法
• （二）中数检验法
• 三、两个配对样本的非参数检验
• （一）符号检验法
• （二）符号等级检验法
• 三、等级方差分析
• （一）克—瓦氏单向方差分析
• （二）弗里德曼两因素等级方差分析
• 第十二章 线性回归
• 本章导读
• 一、概述
• （一）回归与线性回归
• （二）回归模型
• （三）线性回归的基本假设
• 二、回归模型的综合应用
• （一）建立散点图
• （二）建立回归模型
• （三）检验回归模型
• （四）检验回归效果
• （五）估计和预测
• （六）可化为一元线性回归的曲线方程
• 三、相关分析与回归分析
• （一）区别
• （二）联系
• （三）注意
• 第十三章 多元统计分析初步
• 本章导读
• 一、多元线性回归分析
• （一）概述
• （二）线性回归模型的基本假设：
• （三）自变量的诊断及选择：
• 二、主成分分析
• （一）含义
• （二）基本思想：降维
• （三）步骤
• （四）应用
• 三、因素分析
• （一）基本思想
• （二）一般步骤
• （三）分类
• （四）因素分析与主成分分析
• 主要参考书目