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心理统计学学习心得分享 统计学大致可以分为描述统计和推论统计两部分。描述统计是我们学习统计的基础,主要包括统计图表、集中量数、差异量数、相对量数和相关量数。前五章的内容不需要钻研得太深,理解书本上的基本概念就可以了。比如,统计图可以直观地展示数据,茎叶图、扇形图、直方图等都可以用来表达一个样本或总体。集中量数和差异量数则是对数据进行深入研究的方法。其中,正态分布是最重要的概念之一,也是我们今后常用到的知识。 平均数是常用的集中量数,它灵敏、严密、简单,还能进行代数运算。中数和众数虽然不太灵敏,受抽样影响大,不能进行代数运算,但它们适用于两个极值模糊的数值,计算也较快。差异量数主要包括离差、平均差、方差和标准差以及差异系数。相对量数则包括百分位数、百分等级和标准分数(Z分数)。标准分数可以表示不同质观测值在各自数据分布中的高低,不同制观测值的综合或平均值,以及标准测验分数。 推论统计部分则更为重要,包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、卡方检验、非参数检验和多元统计。参数估计主要涉及标准差和方差。假设检验中最重要的是两类错误的判断、单侧和双侧的鉴别平均数和平均数差异显著性检验。方差分析则需要理解其基本原理,包括单因素完全随机、单因素随机区组和多因素方差分析。协方差分析考的不太多,可以简单了解一下,事后检验也需要做一个了解。 回归分析主要是一元线性回归模型需要重点了解。卡方检验主要用于实验设计,需要掌握它的假定。 举个例子,比如在首都师范大学学习统计时,首先要把原理搞清楚,理解清楚之后才能以不变应万变。除了要把概念背诵得很熟,还需要通过大量的刷题来进行练习,保持自己的写题手感。在学习好基础水平的基础上,也可以偶尔选几道较难的题来锻炼一下自己的思维,使自己再提高一个水平。这样在考试的时候,就不会慌张了。 希望这篇统计复习指南对你有所帮助!
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