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现代心理与教育统计学
作者：
张厚粲 徐建平
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原序
第三版序
第一章 绪论
第一节 统计方法在心理和教育科学研究中的作用
二、心理与教育科学研究数据的特点
三、学习心理与教育统计应注意的事项
第二节 心理与教育统计学的内容
一、描述统计
二、推论统计
三、实验设计
第三节 心理与教育统计学的发展
一、统计学的发展历程
二、统计在心理与教育研究中的应用
三、心理与教育统计在中国的发展与应用
第四节 心理与教育统计基础概念
二、变量、观测值、随机变量
三、总体、样本与个体
四、次数、比率、频率与概率
五、参数和统计量
小结
第二章 统计图表
第一节 数据的初步整理
一、数据排序
二、统计分组
三、统计表
四、统计图
第二节 次数分布表
一、简单次数分布表
二、分组次数分布表
三、相对次数分布表
五、双列次数分布表
六、不等距次数分布表
第三节 次数分布图
一、直方图
二、次数多边形图
三、累加次数分布图
第四节 其他类型的统计图表
一、其他常用的统计表类型
二、其他常用的统计图的类别
小结
第三章 集中量数
第一节 算术平均数
二、平均数的特点
三、平均数的意义
四、平均数的优缺点
五、计算和应用平均数的原则
第二节 中数与众数
二、众数
三、平均数、中数与众数三者之间的关系
第三节 其他集中量数
一、加权平均数
二、几何平均数
三、调和平均数
小结
第四章 差异量数
第一节 全距与百分位差
二、百分位差
三、四分位差
第二节 平均差、方差与标准差
二、平均差
三、方差与标准差
第三节 标准差的应用
一、差异系数
二、标准分数
三、异常值的取舍
第四节 差异量数的选用
二、各种差异量数优缺点比较
三、各种差异量数之间的关系
四、如何选用差异量数
小结
第五章 相关关系
第一节 相关、相关系数与散点图
二、相关系数
三、散点图
第二节 积差相关
二、计算积差相关系数的基本公式
三、计算积差相关系数的差法公式
四、相关系数的合并
第三节 等级相关
一、斯皮尔曼等级相关
二、肯德尔等级相关
第四节 质与量相关
一、点二列相关
二、二列相关
三、多列相关
第五节 品质相关
一、四分相关
二、Φ系数
三、列联表相关
第六节 相关系数的选用与解释
二、相关系数值的解释
三、相关系数的特殊用途
小结
第六章 概率分布
第一节 概率的基本概念
二、概率的基本性质
三、概率分布类型
第二节 正态分布
一、正态分布特征
二、正态分布表的编制与使用
三、次数分布是否为正态分布的检验方法
四、正态分布理论在测验中的应用
第三节 二项分布
一、二项试验与二项分布
二、二项分布的性质
三、二项分布的应用
第四节 样本分布
一、正态分布及渐近正态分布
二、t分布
三、χ2分布
四、F分布
小结
第七章 参数估计
第一节 点估计、区间估计与标准误
一、点估计的定义
二、良好估计量的标准
三、区间估计与标准误
第二节 总体平均数的估计
一、估计总体平均数的步骤
二、总体方差σ2已知时，对总体平均数μ的估计
三、总体方差σ2未知，对总体平均数的估计
第三节 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、二总体方差之比的区间估计
第四节 相关系数的区间估计
二、积差相关系数的区间估计
三、等级相关系数的区间估计
第五节 比率及比率差异的区间估计
二、比率差异区间估计
小结
第八章 假设检验
第一节 假设检验的原理
二、假设检验中的小概率原理
三、假设检验中的两类错误
四、单侧检验与双侧检验
五、假设检验的步骤
第二节 平均数的显著性检验
一、总体正态分布、总体方差已知
二、总体正态分布、总体方差未知
三、总体非正态分布
第三节 平均数差异的显著性检验
二、两总体都是正态分布、两总体方差都未知
三、两个总体非正态分布
第四节 方差的差异检验
二、两个样本方差之间的差异显著性检验
第五节 相关系数的显著性检验
一、积差相关系数的显著性检验
二、其他类型相关系数的显著性检验
三、相关系数差异的显著性检验
第六节 比率的显著性检验
一、比率的显著性检验
二、二比率差异的显著性检验
小结
第九章 方差分析
第一节 方差分析的基本原理及步骤
二、方差分析的基本过程与步骤
三、方差分析的基本假定
四、方差分析中的方差齐性检验
五、与方差分析有关的实验设计问题
第二节 完全随机设计的方差分析
一、各实验处理组样本容量相同
二、各实验处理组样本容量不同
三、利用样本统计量进行方差分析
第三节 随机区组设计的方差分析
第四节 事后检验
一、为什么不能用t检验对多个平均数的差异进行比较
二、N-K检验法
小结
第十章 χ2检验
第一节 χ2检验的原理
一、χ2检验的假设
二、χ2检验的类别
三、χ2检验的基本公式
四、期望次数的计算
五、小期望次数的连续性校正
六、应用χ2检验应注意取样设计
第二节 配合度检验
一、配合度检验的一般问题
二、配合度检验的应用
三、连续变量分布的吻合性检验
四、比率或百分数的配合度检验
五、二项分类的配合度检验与比率显著性检验的一致性
六、χ2的连续性校正
第三节 独立性检验
一、独立性检验的一般问题与步骤
二、四格表独立性检验
三、R×C表独立性检验
四、多重列联表分析
第四节 同质性检验与数据的合并
一、单因素分类数据的同质性检验
二、列联表形式的同质性检验
三、计数数据的合并方法
第五节 相关源的分析
一、2×C表的离析
二、R×C表的离析
小结
第十一章 非参数检验
第一节 非参数检验的基本概念与特点
二、非参数检验的特点
第二节 两个独立样本的非参数检验方法
二、中数检验法
第三节 配对样本的非参数检验方法
二、符号等级检验法
第四节 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
小结
第十二章 线性回归
第一节 线性回归模型的建立方法
一、回归分析与相关分析的关系
二、回归模型与回归系数
三、回归模型建立方法
四、回归系数与相关系数的关系
五、线性回归的基本假设
第二节 回归模型的检验与估计
一、回归模型的有效性检验
二、回归系数的显著性检验
三、决定系数
第三节 回归方程的应用
一、用样本回归方程进行预测或估计
二、真值的预测区间
三、回归分析与相关分析的综合运用
小结
第十三章 多变量统计分析简介
第一节 多因素方差分析
二、多因素方差分析的统计原理
三、2×2设计的方差分析举例
第二节 多重线性回归
一、多重线性回归模型的建立
二、多重线性回归方程的检验
三、多重回归方程中自变量的选择
四、多重线性回归的基本假设
第三节 因子分析
一、因子分析的类别
二、因子分析基本思想、模型与条件
三、因子分析的数学原理与过程
四、因子分析的功用与应用
小结
第十四章 抽样原理及方法
第一节 抽样的意义和原则
二、抽样的基本原则
第二节 几种重要的随机抽样方法
一、简单随机抽样
二、等距抽样
三、分层随机抽样
四、两阶段随机抽样
第三节 样本容量的确定
二、确定样本容量的方法
小结
主要参考文献
