该课程是心理学院本科生的一门专业基础课程,心理统计分为两个学习阶段,在校讲课时间为一学年。《心理统计I》主要以介绍心理学研究中用到的统计分析方法及应用条件;《心理统计II》重点介绍这些方法在实际中的应用。本课程采用灵活多样的教学方法、手段,通过讲授、演示、互动讨论、数据收集、上机操作、案例制作,在线答疑,文献阅读等多种方式,侧重对学生多方面能力的培养。 如实际数据收集和上机操作,要求学生在学习有关理论知识之后,设计实验(或调查)计划、收集数据、最后对实际数据进行分析和处理,写出实验(或调查)数据处理报告。然后由学生互动讨论、老师总结评价,既加强课程理论知识的应用,也有助于激发学生学习热情。另外,如为了加深学生对方法的了解,推荐了适合学生阅读的文献材料,提供案例数据,通过学生阅读文献、分析数据、呈现解释结果等环节设置,加强对所学统计分析方法的理解,提高应用能力。课程适合的学习对象范围较广,即适合普通高等学校心理或教育学专业学生学习,也对心理学、教育学领域相关专业研究人员学习参考。
Overview
Syllabus
- 1 统计学入门
- 1.1 统计学的意义
- 1.2 心理统计简介
- 1.3 基本概念介绍1
- 1.4 基本概念介绍2
- 1.5 研究方法
- 2 统计图表和频数分布
- 2.1 统计表和统计图简介
- 2.2 频数分布表
- 2.3 频数分布图
- 2.4 百分位数和百分等级
- 3 集中趋势
- 3.1 平均数
- 3.2 中数
- 3.3 众数
- 4 离散趋势
- 4.1 全距和四分位距
- 4.2 标准差和方差
- 4.3 差异系数
- 5 Z分数
- 5.1 Z分数介绍
- 5.2 Z分数的分布及转换
- 6 概率与抽样分布
- 6.1 概率的基本概念
- 6.2 概率与二项分布
- 6.3 概率与正态分布
- 6.4 抽样分布与推论统计
- 7 假设检验
- 7.1 假设检验的一般原理
- 7.2 假设检验的一般过程
- 7.3 假设检验的不确定性和误差
- 7.4 有方向的假设与单侧检验
- 8 样本平均数的假设检验
- 8.1 t统计量与t检验
- 8.2 单样本t检验的方法
- 8.3 有方向的检验和单侧检验
- 9 独立样本t检验
- 9.1 独立样本t检验
- 9.2 独立样本t检验的应用
- 10 相关样本t检验
- 10.1 相关样本t检验方法
- 10.2 有方向的假设和单侧检验
- 11 效应量和统计检验力
- 11.1 效应量的测量
- 11.2 均值检验效应量
- 11.3 统计检验力及其影响因素
- 12 参数估计
- 12.1 参数估计的基本内容
- 12.2 用t统计量作参数估计
- 12.3 假设检验和参数估计
- 13 方差分析概述
- 13.1 方差分析的逻辑
- 13.2 方差分析的计算
- 14 完全随机单因素方差分析
- 14.1 完全随机单因素方差分析
- 14.2 方差分析的测量效应和事后检验
- 15 重复测量单因素方差分析
- 15.1 重复测量单因素实验设计
- 15.2 重复测量单因素方差分析的逻辑和计算
- 16 完全随机两因素方差分析
- 16.1 完全随机两因素实验设计
- 16.2 完全随机两因素方差分析的逻辑和计算
- 16.3 简单效应检验
- 16.4 完全随机两因素方差分析的效应值和事后检验
- 17 相关分析与检验
- 17.1 相关概述
- 17.2.1 皮尔逊相关1
- 17.2.2 皮尔逊相关2
- 17.3 等级相关
- 17.4 点二列相关和二列相关
- 17.5 φ相关
- 18 回归与预测
- 18.1 简单线性回归
- 18.2 回归模型和回归系数
- 18.3 线性回归的基本假设
- 18.4 变异的分解
- 18.5 回归方程的估计标准误
- 18.6 回归方差的有效性检验
- 19 计数数据的检验
- 19.1 二项检验
- 19.2 卡方检验
- 19.3 四格表及列联表
- 20 非参数检验
- 20.1 非参数检验概述
- 20.2 单样本非参数检验
- 20.3 两独立样本非参数检验
- 20.4 多个独立样本非参数检验
- 20.5 两个配对样本非参数检验
- 20.6 多配对样本的非参数检验
- 21 SPSS基础
- 21.1 数据文件的建立
- 21.2 数据文件的管理
- 21.3 统计图
- 21.4 描述统计
- 21.5 抽样分布
- 22 SPSS应用
- 22.1 t检验
- 22.2 方差分析
- 22.3 相关分析
- 22.4 回归分析
- 22.5 非参数检验
- 期末考试
Taught by
Hongyun Liu and Fang Luo