心理统计学---推断统计

随着学期的深入，为了帮助大家巩固统计学知识，团子老师特别分享一篇推断统计的实用指南。快来收藏这份资料吧！

首先，我们进入第二章的核心内容——推断统计。

1. 在心理学实验中，要检查甲乙两组被试的方差差异是否具有统计意义，应使用F检验，以评估组间变异与组内变异的关系。

2. 回归分析是衡量两个变量间关系的有效工具，回归方程的建立有助于理解它们的关联性。

3. 在方差分析中，F值是衡量组间变异和组内变异比的重要指标，它可能小于1，小于1意味着结果不显著。

4. 假设检验中的错误，如在癌症筛查中未能准确识别出患者，是假设检验潜在的风险。如果假设不成立，但结果被接受，这可能导致严重的后果。

5. 正态分布的应用实例中，通过计算Z分数，可以判断一个学生在班级排名中的位置，如97.5分对应99.5%的位置。

6. 掌握二项分布的均值、方差和标准差公式，是理解随机事件分布的关键。

接下来是名词解释部分：

参数估计：通过样本数据估计总体参数的方法，包括点估计和区间估计，评价标准包括无偏性、一致性、有效性及充分性。

测定系数：衡量一元线性回归方程有效性的指标，它反映了自变量决定的离差平方和在总离差平方和中的占比。

中心极限定理：样本均值分布趋于正态的统计原则，对大样本尤其适用。

大数定律：样本越大，样本均值越接近总体均值，标准误减小。

方差分析：分析实验数据变异来源，判断自变量对因变量影响的统计方法。

简答题部分深入解析了回归方程的检验、假设检验中的两类错误、统计检验力的计算以及协方差分析的运用。

综合题部分涉及陈列方差分析表，统计功效与效果量的定义，以及卡方检验（如拟合度和独立性检验）的应用实例。

通过这些内容，希望帮助同学们更好地理解和掌握推断统计的基础知识，为后续的学习打下坚实的基础。记得勤加练习，巩固所学！