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文檔簡介
1、.1SPSS.2課程框架v一、教育統(tǒng)計與測量預備知識v二、相關分析v三、假設檢驗(獨立總體)v四、假設檢驗(相關總體)v五、方差分析基礎v六、一元線性回歸分析v七、多元統(tǒng)計分析v八、問卷的質量分析v九、卡檢驗v十、復選題的處理與分析.3教材與參考資料v教材:v張敏強 著 教育與心理統(tǒng)計學人民教育出版社v參考資料:v1.張厚粲 著 心理與教育統(tǒng)計學北京師范大學出版社v2.金瑜 著 心理測量華東師范大學出版社.4教學目標v1.明白教育與心理統(tǒng)計學在教育與心理科學研究中的地位與作用;v2.掌握各種統(tǒng)計分析法的使用條件,能依據(jù)不同的研究問題選擇正確的統(tǒng)計分析法;v3. 根據(jù)研究目的,能正確解釋各種統(tǒng)計
2、分析結果;v4.理解各種統(tǒng)計分析法的相同與不同,結合研究問題,能巧妙地運用多種統(tǒng)計分析法為研究服務。.5一、教育統(tǒng)計與測量的預備知識v(一)教育與心理統(tǒng)計學的研究對象與性質.6v教育與心理統(tǒng)計學:是把數(shù)理統(tǒng)計的理論與方法應用到教育與心理領域,研究教育與心理現(xiàn)象的一門應用統(tǒng)計學,它是我們正確認識教育與心理現(xiàn)象數(shù)量特征的重要工具。.7v(二)統(tǒng)計方法在教育領域中的作用v1.教育與心理統(tǒng)計是教育科學研究的工具v2.學習教育與心理統(tǒng)計有利于教育行政和管理工作者正確掌握情況,進行科學決策v3.教育與心理統(tǒng)計是教育評價不可缺少的工具v4.學習教育與心理統(tǒng)計有利于訓練科學的推理與思維方法.8v1.教育與心理
3、統(tǒng)計是教育科學研究的工具v(1)研究范式與方法v 在社會科學研究中,其方法從總體上講可以概括為質的研究方法(qualitative research)和量的研究方法(quantitative research)兩種,這兩種方法是不能相互取代的,而是相互補充的。.9研究范式與方法.10 圖1-1心理與教育研究的一般過程.11v(2)心理、教育科學研究與理論構建v a 歸納理論的構建v 歸納理論是從對研究數(shù)據(jù)的觀察和分析中發(fā)展出來的能夠解釋現(xiàn)象或變量之間關系的概括性理論。歸納理論構建的邏輯基礎是歸納推理,即從特殊到一般,從事實到理論。v 研究者要觀測、分析大量的事實,更主要的是要善于從復雜的數(shù)據(jù)中
4、尋找具有普遍意義的模式或規(guī)律。.12v如:美國社會心理學家格羅克1967年進行的關于宗教信仰的大規(guī)模調查,從大量數(shù)據(jù)事實中探討了四個變量(性別、婚姻狀況、年齡、家庭收入)與宗教信仰程度的關系,最后得出結論:在社會生活中最大程度地被剝奪了成功感和滿足感的人傾向于信仰宗教,以獲得慰藉和補償(宗教的社會剝奪理論)。.13vb 演繹理論的構建v 演繹理論是從某些一般性的規(guī)律出發(fā)對于某些特殊事件建立的理論。演繹理論的邏輯基礎是演繹推理,即從一般到特殊,從理論到特殊事件。.14v演繹理論的一般步驟是:va 選擇研究課題,并確定一般性理論的應用范圍;vb 確定研究的變量并使之操作化;vc 收集和分析有關變量
5、之間關系的命題;vd 從命題出發(fā)進行邏輯推理,得出邏輯推理。.15v如:從社會心理學中“人際交往對個人價值取向與行為方式的影響”理論出發(fā)來考察獨生子女的心理和行為特點。v當然這些分析還需要調查和實驗的研究來加以驗證。天然的無選擇的人際關系社會的個人選擇的人際關系獨生子女可能成長為較有獨立性、自我定向以及靈活應付社會的能力較強的人少多.16v c 機能理論的構建v 機能理論是指綜合了歸納與演繹的成分,既強調數(shù)據(jù),又強調解釋的理論。v 事實上,在具體的研究中,歸納和演繹經常是結合在一起的。.17 圖1-2心理與教育研究中的歸納和演繹.18天然的無選擇的人際關系社會的個人選擇的人際關系獨生子女可能成
6、長為較有獨立性、自我定向以及靈活應付社會的能力較強的人少多調查或實驗比較獨生子女與非獨生子女在獨立性、自我定向和應付社會等方面的能力強弱獨生子女心理與行為理論歸納演繹.19vd 模型理論的構建 v 模型理論的構建以類比為基礎,在認知心理學中運用比較多。.20v 教育工作者對教育問題的研究不僅從定性的角度去認識,而且越來越注意從定量的角度去分析。v 而教育與心理統(tǒng)計學正是為實證主義研究(量的研究)服務的。這可以從以下量的研究的流程圖中看出。.21教育與心理學量化研究流程圖理論基礎或研究目的(可驗證的假設)量表研究實驗研究選用通用量表發(fā)展或修訂新量表預測項目分析效度分析信度分析正式量表正式測試數(shù)據(jù)
7、統(tǒng)計分析量表的質量分析量表編制技術實驗設計技術推斷統(tǒng)計分析多元統(tǒng)計分析描述統(tǒng)計分析非參數(shù)檢驗撰寫研究成果.22v如:v研究課題: 中學生時間管理傾向、心理健康與學業(yè)成績之間的關系研究。v研究假設1:中學生的時間管理傾向、心理健康與學業(yè)成績之間存在顯著的相關關系;v研究假設2:對中學生時間管理傾向的訓練能提高中學生的時間管理技能、心理健康程度和學業(yè)成績。.23v研究方法:v 收集資料的方法:問卷調查法v 實驗法v 分析資料的方法:利用SPSS對數(shù)據(jù)資料進行統(tǒng)計分析(相關分析、t檢驗)v研究工具:時間管理傾向量表v MHT量表v 學業(yè)測量量表(考試卷)v實驗設計:實驗組、對照組前后測設計.24v2
8、.學習教育統(tǒng)計有利于教育行政和管理工作者正確掌握情況,進行科學決策.25v3.教育統(tǒng)計是教育評價不可缺少的工具v 教育評價質量的獲取、整理、解釋及評價結果的質量分析,都離不開統(tǒng)計方法。.26v4.學習教育統(tǒng)計有利于訓練科學的推理與思維方法v 統(tǒng)計研究是以大量數(shù)據(jù)并通過嚴密的邏輯推理去說明事物的本質,而不是靠個別事實。.27v(三)教育與心理統(tǒng)計學的內容v1.描述統(tǒng)計v 描述統(tǒng)計,主要研究如何將實驗或調查得到的大量數(shù)據(jù)簡縮成有代表性的數(shù)字,使其能客觀、全面地反映這組數(shù)據(jù)的全貌,將其所提供的信息充分顯現(xiàn)出來,為進一步統(tǒng)計分析和推論提供可能。.28v例如:v 描述學業(yè)考試中全校或班級的考試狀況(平均
9、成績)、描述學生的升學率、及格率或優(yōu)秀率等。.29v2.推斷統(tǒng)計v 推斷統(tǒng)計是以描述統(tǒng)計為基礎,以解決由局部到全體的推論問題,即通過對一組統(tǒng)計量的計算分析,推論該組數(shù)據(jù)所代表的總體特征。 .30v例如:v 隨機抽取某校若干名學生的考試成績,推斷該校學生成績與全市該類學生考試成績的差異性。.31v(四)統(tǒng)計概念和術語v1.隨機現(xiàn)象與隨機變量v 隨機現(xiàn)象是一種不確定性現(xiàn)象.如考試、心理測驗等。存在隨機誤差。v 我們把具有變化規(guī)律的表示隨機現(xiàn)象各種結果的變量稱為隨機變量。如學生的身高、體重、性別、智商、成績等等。v 隨機變量具有離散性、變異性與規(guī)律性的特點。 .32v2.變量的類型(1)連續(xù)變量與非
10、連續(xù)變量(間斷變量、離散變量) (2)因變量與自變量隨機變量按性質分有如下四種:(1)稱名變量(Nominal)如性別、年級等。(2)順序(等級)變量(ordinal) 如名次、等級評定、喜愛程度、品質等級、能力等級等。(3)等距變量(interval) 如天氣溫度、各種能力分數(shù)、智商等。(4)比率變量(ratio) 如身高、體重、反應時等。.33v3.總體 個體 樣本 v 總體是某一類所欲研究的對象的全體 。N v 構成總體的每個基本單元稱為個體。x v 從總體中抽取的一部分個體,稱為總體的一個樣本。n總體(population)樣本(sample).34v4.統(tǒng)計量與參數(shù)v統(tǒng)計量是描述樣本
11、情況的統(tǒng)計指標。如 ,S,r等。v參數(shù)又稱總體參數(shù),是指描述一個總體情況的統(tǒng)計指標,用希臘字母表示。如 等X.35樣本樣本抽取部分個體抽取部分個體 推斷統(tǒng)計推斷統(tǒng)計如:樣本平均數(shù)如:樣本平均數(shù) 樣本標準差樣本標準差S 樣本相關系數(shù)樣本相關系數(shù)r 如:總體平均數(shù)如:總體平均數(shù) 總體標準差總體標準差 總體相關系數(shù)總體相關系數(shù)X描述統(tǒng)計描述統(tǒng)計各種概念之間的關系.36v5.平均數(shù)、標準差v(1)平均數(shù)的概念v(2)方差與標準差的概念.37v(1)平均數(shù)的概念v 觀測值的總和除以觀測值的總次數(shù)所得的商,總體平均數(shù)用表示,樣本平均數(shù)用 表示。XNXNNii111XnX1.38v(2)方差與標準差的概念v
12、總體方差與標準差:v樣本方差與標準差:22)(1XN2)(1XN22)(11XXnS2)(11XXnS.39v如:數(shù)據(jù)(三位射擊手的射擊成績) v A:7 7 8 8 8 9 9 R=2v B:4 5 7 8 9 11 12 R=8v C:1 4 7 8 9 12 15 R=14v誰的成績更穩(wěn)定?8對于誰的代表性更好?8AX8BX8CX.40v在心理學中,常用平均數(shù)與標準差建立量表的常模。v如:在SCL-90中,抑郁分量表的均值為1.50,標準差SD為0.59,如果某人的得分偏離常模團體平均數(shù)達到兩個標準差時0.32,2.68 ,則可認為是異常。.41v6.正態(tài)分布與t分布v(1)正態(tài)分布v
13、正態(tài)分布也稱為常態(tài)分布或常態(tài)分配,是連續(xù)隨機變量的概率分布的一種。其概率分布是一種呈鐘型的對稱曲線,叫正態(tài)曲線或高斯曲線。v 某變量服從正態(tài)分布寫作: X N( ) 2,.42不聰明的人人數(shù)很多人很少人中等聰明的人聰明的人矮的人中等高矮的人高的人正態(tài)分布.43100130120110908070 0 3 2 1-1-2-3( )原始分標準差正態(tài)曲線下的面積被分成不同的區(qū)域( =100, =10).44平均數(shù)決定曲線在橫坐標上的位置(總體水平的高低)低分高分A的平均數(shù)B的平均數(shù)C的平均數(shù)y.45標準差決定總體的離散程度(分布形態(tài))低分高分平均數(shù)y分布A分布B分布C.46v在正態(tài)分布曲線下,標準差
14、與概率(面積)有一定的數(shù)量關系。v 如:離開平均數(shù)正負1個標準差之間包含總面積的68.26%。其他見下表: .47100130120110908070 0 3 2 1-1-2-3(平均數(shù))原始分標準差34.13% 34.13%13.59%13.59%2.15%2.15%.13%.13%.48區(qū)域包括分數(shù)的范圍(如果平均數(shù)為100,標準差為10)平均數(shù)和1個標準差曲線下包括所有個體的34.13%100-1101和2個標準差曲線下包括所有個體的13.59%110-1202和3個標準差曲線下包括所有個體的2.15%120-130超過平均數(shù)3個標準差以上曲線下包括所有個體的0.13%130以上.49同
15、樣區(qū)域包括分數(shù)的范圍(如果平均數(shù)為100,標準差為10)平均數(shù)和-1個標準差曲線下包括所有個體的34.13%90-100-1和-2個標準差曲線下包括所有個體的13.59%80-90-2和-3個標準差曲線下包括所有個體的2.15%70-80超過平均數(shù)-3個標準差以上曲線下包括所有個體的0.13%70以下.50v 正負1.96個標準差之間,包含總面積的95%;正負2個標準差之間包含總面積的95.44%;正負2.58個標準差之間包含總面積的99%;正負1.64個標準差之間包含總面積的90%;正負3個標準差之間包含總面積的99.74%。.51v 任何正態(tài)分布都可以通過 v 轉換成標準正態(tài)分布。轉化成標
16、準正態(tài)分布后,所有的原始分數(shù)都變成了標準分數(shù),所有的普通正態(tài)分布曲線下橫坐標上的數(shù)據(jù)都轉變成了標準正態(tài)分布下的標準分數(shù),因而把不等單位的原始數(shù)據(jù)轉變成了可以比較(加減乘除)的標準分數(shù)。 XZ.52v如上述正態(tài)分布XN vX為110的標準分為: 2(100,10 )110 100110XZ.53 0 3 2 1-1-2-3標準分34.13% 34.13%13.59%13.59%2.15%2.15%.13%.13%v所有學生分數(shù)中84%的學生的分數(shù)低于1個標準分,即P(Z1)=0.84。即16%的學生的分數(shù)高于1個標準分。.54v(2)t分布v t分布也是鐘形對稱的分布,與正態(tài)分布相比,中間稍低而
17、尖翹,兩頭高而平緩。v t分布因自由度的不同而形成不同的形態(tài),而正態(tài)分布是由平均數(shù)和方差決定的分布,標準正態(tài)分布只有一條曲線,而t分布隨著自由度的增大,曲線形態(tài)會越來越接近正態(tài)分布,當df趨近無窮時,t分布曲線與正態(tài)分布曲線重合。.55正態(tài)分布與t 分布比較正態(tài)分布與t 分布比較00.40.5-4-3-2-101234normalnormalt(1)t(1)t(3)t(3)t(5)t(5)t(9)t(9)t(19)t(19).56案例呈現(xiàn)1(僅作教學使用)v研究題目:“浙江省大學生人格狀況調查研究”。v研究工具:“大五”人格問卷。v研究問題:v(一)該抽樣調查的樣本結構如性別
18、、年級、學校人數(shù)結構v(二)浙江省大學生的人格現(xiàn)狀描述v(三)浙江省大學生人格的性別差異研究.57v(四)浙江省大學生人格的年級差異研究v(五)浙江省大學生人格的學校差異研究v(六)浙江省大學生人格在性別與年級上是否存在交互作用v(七)浙江省大學生人格在性別與學校上是否存在交互作用v(八)浙江省大學生人格在學校與年級上是否存在交互作用v(九)高低人格類型與性別、年級、學校的關系.58v收集資料的方法:問卷調查法。v分析資料的方法:v 問題(一)、(二):描述統(tǒng)計分析v 問題(三)、(四)、(五):一元推斷統(tǒng)計分析v 問題(六)、(七)、(八):多元推斷統(tǒng)計分析v 問題(九):卡方檢驗.59案例
19、呈現(xiàn)2(僅作教學使用)v研究題目:私立高中學生心理健康水平與其父母教養(yǎng)方式的相關研究。v研究工具:周步成的“學生心理健康綜合測量(mht)”、“父母教養(yǎng)方式評價量表” 。 v研究問題:v(一)私立高中學生心理健康水平的總體描述.60v(二)獨生與非獨生子女MHT的差異v(三)學生MHT的文理科、性別差異v(四)學生MHT的年級差異v(五)父親教養(yǎng)方式與學生MHT的相關分析v(六)母親教養(yǎng)方式與學生MHT的相關分析v(七)父親文化程度與學生MHT的關系v(八)母親文化程度與學生MHT的關系.61v收集資料的方法:問卷調查法v分析資料的方法:v問題(一)描述統(tǒng)計分析:平均數(shù)、標準差v問題(二)(三
20、):假設檢驗v問題(五)(六):相關分析v問題(四)(七)(八):方差分析.62 實證研究(量的研究)的論文格式:(一)題目 題目最好能表現(xiàn)研究的變量關系(即關系是可驗證的假設) 。如“學習困難兒童友誼質量、定向、孤獨感的研究”(心理科學 2003年 第2期 P236。)(二)引言或前言 說明該研究的意義以及題目產生的過程;提出問題的背景材料;提出問題的假設并加以一定的闡述。.63(三)研究方法 1.被試選擇 被試的選擇方式,被試的年齡、性別及相關信息,被試的數(shù)目、如何分組(實驗研究)等體現(xiàn)被試總體的大概信息。(可用文字、描述統(tǒng)計分析圖或表來說明) 2.研究材料(儀器材料) .64量表研究(如
21、本例) 智力量表、學業(yè)成績、孤獨問卷、友誼質量問卷、定向問卷(交代問卷的效度及信度資料);如果是自編問卷應交代問卷質量分析過程。實驗研究 呈現(xiàn)自變量或測量因變量用的。如眼動儀 還應寫明自變量如何呈現(xiàn),呈現(xiàn)的時間和速度等。.65 3.研究程序(實驗程序)量表研究:指導語、如何進行測試。實驗研究:實驗設計,進行實驗的原則、方法和步驟,指導語是什么,用什么措施控制了哪些條件等。(四)結果(對研究問題進行統(tǒng)計分析的結果) 以圖或表的形式表示的統(tǒng)計結果??陀^結果。.66(五)討論 這部分主要是要根據(jù)研究結果對所要解決的問題給予回答并指出假設是否得到證實。 如果研究(實驗)結果不能充分說明問題或者各部分有
22、矛盾,就要進行討論,找出原因。 如果研究(實驗)結果與其他研究者的同類研究結果不一致時,要進行討論,提出自己的看法。 如果研究(實驗)得到意外結果,也要進行討論。 還應對本研究的程序、所用儀器材料以及進一步研究提出修改意見和建議。.67以上具體過程可參見:劉在花 許燕 學習困難兒童友誼質量、定向、孤獨感的研究 心理科學 2003年,第2期, P236(六)結論 以概括的形式說明實驗結果證實了或否定了什么問題。結論應確切地反映整個實驗的收獲。(七)參考文獻 文獻的作者、題目、出處、出版日期等。(八)附錄 另外,有的研究(實驗)還要求寫“摘要”。“摘要”應寫在題目下,正文前。200字左右。包括所解
23、決的問題、方法、結果或結論等內容。.68二、相關分析及其應用v案例案例1 對語文與教學成績關系的統(tǒng)計處理對語文與教學成績關系的統(tǒng)計處理v 設想語文成績與數(shù)學成績之間有一定的相關,在小學階段,語文成績好的學生,可以更好的理解數(shù)學題目,在低年級更加明顯。某些小學老師對這個問題很感興趣,他們對參加考試的同學中,抽取10名學生,其成績如下:.69 學生 語文 數(shù)學 1 59 47 2 35 40 3 59 42 4 57 55 5 50 49 6 71 63 7 62 55 8 47 42 9 43 42 10 68 57.70v【問題與思考】v 1.相關分析的原理是什么?v 2.相關分析的類別有什么
24、?v 3.對于本案例該用何種相關來進行分析?.71相關分析(描述兩變量關系的量數(shù))v1.什么是相關關系v 變量之間的關系可以分為兩類:v 一類是確定的函數(shù)關系,比如銷售額(M)、價格(P)和銷售量(Q)之間的關系為:M=P*Q;它們之間為一一對應的關系,知道其中兩個變量,就可以確定第三個變量。.72v另一類是統(tǒng)計相關關系。相關關系指的是變量之間有聯(lián)系,但其密切程度又沒有達到一一確定的因果關系。比如不同地區(qū)家庭的人均食品支出與人均收入的關系,收入高的地區(qū),往往食品支出也高,但是相同收入的地區(qū),食品支出不一定相同,這是因為后者還與地區(qū)物價以及不易測量的消費習慣等隨機因素有關。.73v 變量之間相關
25、的密切程度可以用相關系數(shù)r來表示,其取值范圍為-1,+1,絕對值r越接近1表明相關密切程度越高,或者說一變量受另一變量的影響程度越高。可見具有函數(shù)關系的兩變量,其相關系數(shù)一定為+1或-1。v 正相關:方向一致,如身高與體重成正相關。v 負相關:方向相反,如初學打字,練習次數(shù)越多,錯誤越少。v 零相關:不存在線性相關,如成績好壞與身高無關,不是不相關,因為有可能是曲線相關。.74圖圖7 74 4 相關系數(shù)示意圖相關系數(shù)示意圖 散點呈橢圓形分布,散點呈橢圓形分布,X X、Y Y 同時同時增減增減-正相關(正相關(positive positive correlation)correlation);
26、 X X、Y Y 此增彼減此增彼減-負相關負相關(negative correlation) (negative correlation) 。 散點在一條直線上,散點在一條直線上, X X、Y Y 變變化趨勢相同化趨勢相同-完全正相關完全正相關; ;反反向變化向變化-完全負相關。完全負相關。 X X、Y Y 變化互不影響變化互不影響-零相關零相關(zero correlation)(zero correlation)零相關零相關.75v2.相關系數(shù)的計算v 計算相關系數(shù)一般要求成對的數(shù)據(jù),即若干個個體中的個體要有兩種不同的觀測值。例如每個學生的數(shù)學和語文成績;每個學生的智力分數(shù)與學習成績;每個
27、學生的英語聽力水平和口語水平。.76v積差相關(積矩相關) v適用條件: 連續(xù)變量 成對出現(xiàn) 正態(tài)分布 .77v定義公式:v計算公式:22)()()(YYXXYYXXrxy2222)()( YYNXXNYXXYNrxy.78v例如,被試的身高(cm)和體重(公斤)均服從正態(tài)分布,求其相關密切程度。(r=0.792)被試12345678910身高170173160155173188178183180165體重50454744505350495245.79vspearman等級相關v 適用條件: 兩列變量都是等級或順序變量的時候。 確定不了數(shù)據(jù)的分布形態(tài)的時候。 積差相關運算太繁,轉用等級相關。.
28、80v 計算公式:v D為等級相減之差 例:學習 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10紀律 1 4 3 2 9 5 6 8 10 7 D 0 -2 0 2 -4 1 1 0 -1 3) 1(6122NNDr78. 0) 110(1036612r.81v3.對于本案例的分析v 由于語文和數(shù)學考試都是采用百分制,故可把它們都看作是連續(xù)變量,因而其相關分析可用積差相關來做。v =0.832222)()( YYNXXNYXXYNrxy.82以上數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析也可在以上數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析也可在SPSS10.0中進行中進行v具體操作過程如下:v(1)菜單選擇:Analyze/Correlate/Bivaria
29、te v(2)統(tǒng)計結果:v (3)結果說明:數(shù)學和語文成績相關顯著,相關系數(shù)為r=0.83(p0.01)。Correlations1.000.830.0031010.8301.000.003.1010Pearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)N語文數(shù)學語文數(shù)學.83三、假設檢驗及其應用1v案例案例2 對獨生和非獨生子女社會認知能力數(shù)據(jù)的統(tǒng)對獨生和非獨生子女社會認知能力數(shù)據(jù)的統(tǒng)計處理計處理v 隨著計劃生育基本國策的推廣,有越來越多的獨生子女出現(xiàn),獨生子女問題一直是大家比較關心的問題。設想獨生子女與非獨
30、生子女在社會性方面存在差異,有些研究者對這個問題很感興趣,他們隨機抽取獨生子女7人,非獨生子女12人,進行社會認知測驗,測驗題目共200題,在規(guī)定時間內答對算1分。測驗成績的數(shù)據(jù)如下:.84非獨生子女 獨生子女 83 70 146 118 119 101 104 75 120 107 161 132 107 94 134 115 129 99 123.85v【問題與思考】v 1.平均數(shù)差異顯著性檢驗的原理是什么?v 2.平均數(shù)假設檢驗的類別有什么?v 3.對本例的分析。.86v1.平均數(shù)差異顯著性檢驗的原理v 均值比較就是看兩個樣本中某變量均值不同,其差異是否具有統(tǒng)計意義,即能否通過樣本平均數(shù)
31、之間的差異去推論總體之間確實存在差異.87v 要解決這個問題,其步驟為:建立假設檢驗假設作出結論。v(1)關于假設v :兩者在社會認知能力上無差異v :兩者在社會認知能力上有顯著性差異0H1H.88v 虛無假設是統(tǒng)計推論的出發(fā)點,人們在進行研究時,總是從虛無假設出發(fā),通過計算某一檢驗統(tǒng)計量來推翻虛無假設,從而得到希望證實的研究假設。.89v(2)統(tǒng)計決策的原理v 統(tǒng)計決策的原理是“小概率事件原理”。v 在一次隨機抽樣中小概率事件不會也不可能發(fā)生,小概率事件的小概率記為 ,稱為顯著性水平(Level of significant),所謂顯著性水平就是研究者拒絕真的虛無假設時犯錯誤之最大概率值,通
32、常取0.05,0.01三個值比較多。 v 在spss中,如果sig0.05或帶有*(在文章中寫作p0.05),就可以拒絕原假設,從而接受研究假設。.90v 差異顯著性檢驗的原理v 從樣本(我們實際觀察)的統(tǒng)計量的差異能否作出一般性結論總體參數(shù)之間確實存在差異。要檢驗這種差異,必須建立與之對立的虛無假設(不存在差異,是誤差因素引起的),經過檢驗如果所得到差異超過了統(tǒng)計學規(guī)定的某一誤差限度(橫坐標上的界限值),則表明差異已經不屬于抽樣誤差,而是總體確實有差異,這種情況叫做差異顯著,應拒絕虛無假設 。.91v(3)檢驗統(tǒng)計量值(t檢驗與t值)v 平均數(shù)差異的檢驗均可以采用t檢驗,t值的計算為:t=(
33、平均數(shù)之差)/SEv t值計算出來后,應該與臨界值比較,如果t值大于臨界值,此時sig0.05(p0.05),則拒絕原假設,接受研究假設,即認為平均數(shù)之間存在顯著性差異。.92 .95.05.05/2.05.05/2保留區(qū)域保留區(qū)域t值落在拒絕區(qū)域(發(fā)生了小概率事件) t(df) /2-t(df) /2.93v2.平均數(shù)假設檢驗的內容(Analyze/Compare Means/)v(一)單總體平均數(shù)差異顯著性檢驗(one sample t test)v(二)兩獨立總體平均數(shù)差異顯著性檢驗(independent-samples t test)v(三)兩相關總體平均數(shù)差異顯著性檢驗(paire
34、d-samples t test)v(四)單因素方差分析(One-Way ANOVA).94v3.對本例的分析v 對本案例數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計學原理是什么?當然是雙總體平均數(shù)假設檢驗,因為實驗中有兩組被試,其行為表現(xiàn)水平分別用各組被試測量值的平均數(shù)作為代表值,則其行為表現(xiàn)的差異性當然就是兩組被試平均數(shù)差異的顯著性檢驗的問題。.95v 那么,該用獨立總體平均數(shù)假設檢驗的方法還是用相關總體平均數(shù)假設檢驗的方法呢?讓我們來看看兩相關總體的判斷方法:其一、同一批被試的兩列測量值是相關的;其二、一一嚴格配對的兩組被試是相關的。故對本例而言,毫無疑問是兩獨立總體平均數(shù)差異顯著性檢驗的問題。.96v檢驗統(tǒng)計量為:
35、v t=v服從df= 的t分布。221122121211112xynsnsnnnn122nn.97v檢驗過程:檢驗過程:v(1)作統(tǒng)計假設:)作統(tǒng)計假設: v(2)計算檢驗統(tǒng)計量)計算檢驗統(tǒng)計量 v 120 101v v =445.82v v v由于由于 、 差不多,故可認為兩總體方差相等。差不多,故可認為兩總體方差相等。012:HX Y 21S2121112 1iixx272211425.337 1iiSYY21s22s.98v 1.91v(3)由)由 =1.912.001,發(fā)生了小概率事件,應拒絕原假設,即認為實驗班與對照班成績存在顯著性差異。實驗取得了顯著效果。2.0010.05/2t(
36、58).110-2.0010.05/2t -(58)2.0010.05/2t(58) .95.05.05/2.05.05/2保留區(qū)域保留區(qū)域拒絕區(qū)域(發(fā)生了小概率事件) .111-2.0010.05/2t-(58). .0505/2. .0505/2保留區(qū)域保留區(qū)域(0.95)拒絕區(qū)域 2.0010.05/2t(58)2.56.112vSPSS操作:數(shù)據(jù)見“自主學習教學方式.sav”。vAnalyze/compare means/ Independent- samples T test,把“成績”送入test variable中,把“group”送入grouping variable中,點擊d
37、efine groups按鈕定義組別(1和2),ok。.113Group Statistics3085.50003.3502.61173083.20003.6046.6581GROUP實驗班對照班成績NMeanStd. DeviationStd. ErrorMeanIndependent Samples Test.000.9912.56058.0132.56057.692.013Equal variances assumedEqual variances notassumed成績FSig.Levenes Test forEquality of VariancestdfSig. (2-taile
38、d)t-test for Equality of Means.114v結果說明:實驗班成績顯著好于對照班成績t=2.56(p0.05),實驗效應顯著。.115你是否能讀懂這個表格?變量性別N平均數(shù) 標準差t值(P)學習壓力男312 2.3892 .6561 2.324(*)女394 2.2774 .6175 社交壓力男312 2.2668 .7318 2.934(*)女394 2.1095 .6883 生活壓力男312 2.1982 .6451 3.530(*)女394 2.0332 .5936 自我發(fā)展與擇業(yè)壓力男312 2.4135 .7252 .603女394 2.3823 .6438
39、總體壓力感男284 2.74 1.02 2.651(*)女377 2.54 .84 *P0.05 *P.01 *P.001.116四、假設檢驗及其應用2v案例4:對對“品酒實驗品酒實驗”數(shù)據(jù)的統(tǒng)計處理數(shù)據(jù)的統(tǒng)計處理v 設想酒的顏色可以影響一個人對酒的喜愛程度,某些實驗者對這個問題很感興趣,他們研制了一種裝置,這種裝置可以在不改變酒味的情況下改變酒的顏色。在這個實驗中,酒的顏色是深紅色,它可以變成綠色。實驗的因變量是愉悅評價??梢酝ㄟ^一個5等級量表來測量出被試的愉悅程度,自變量是酒的顏色。.117v 下面是研究者在實驗中涉及到的自變量、因變量及無關變量。 自變量酒的顏色 因變量評價(1-5個等級
40、),1 2 3 4 5 v 沒有愉悅 中等愉悅 非常愉悅v無關變量控制:酒的溫度應該保持恒定;光線不應太暗也不應太亮;順序即第一種酒的品嘗可能會影響對后一種酒的品嘗;環(huán)境和他人的注視,主試對被試進行獨立測驗,而不應該分組進行,因為組內其他人的注視壓力可能會影響一個人的評價。.118v研究者在這個實驗中采用了被試匹配設計被試匹配設計。因為主試認為被試變量如品酒經驗可能對結果有很大影響。因此在品酒經驗上對被試進行匹配,這樣每對相匹配的被試就有相同的經驗水平。v 自變量:酒的顏色;v 因變量:質量評價;v 匹配變量(無關變量):品酒經驗;v 被試分配:把16名被試按照品酒經驗分成8個區(qū)組,每區(qū)組內2
41、個被試,每個被試接受一個處理。這樣每組內的兩個被試是一一匹配的。 .119實驗數(shù)據(jù)如下:v 實驗組(人工酒色)控制組(原色) dS11 2S21 3S31 2S41 1S51 1S61 2S71 3S81 1S12 4S22 5S32 5S42 5S52 4S62 4S72 5S82 4-2-2-3-4-3-2-2-3.120v【問題與思考】v 1.平均數(shù)差異顯著性檢驗的原理是什么?v 2.雙總體平均數(shù)假設檢驗的類別有什么?v 3.對本例的分析。.121v 平均數(shù)差異顯著性檢驗的原理與前案例相同,那么,該用獨立總體平均數(shù)假設檢驗的方法還是用相關總體平均數(shù)假設檢驗的方法呢?v 讓我們來看看兩相關
42、總體的判斷方法:其一、同一批被試的兩列測量值是相關的;其二、一一嚴格配對的兩組被試是相關的。故對本例而言,毫無疑問是兩相關總體平均數(shù)差異顯著性檢驗的問題。.122v 檢驗統(tǒng)計量為t= v服從df=n-1的t分布。其中,(d=X-Y)。nSXXd)()(2121.123v t= =-10v接下來我們用軟件把結果計算出來。nSXXd)()(2121.124vSPSS過程:數(shù)據(jù)見“品酒實驗.sav”。v(1)菜單選擇:Analyze/Compare Means/Paried Samples T Testv(2)統(tǒng)計結果見:“品酒.spo” .125Paired Samples Statistics1
43、.87508.8345.29504.50008.5345.1890人工色原色Pair 1MeanNStd. DeviationStd. ErrorMeanPaired Samples Test-2.6250.7440.2631-9.9797.000人工色 - 原色Pair 1MeanStd. DeviationStd. ErrorMeanPaired DifferencestdfSig. (2-tailed).126v(3)結果說明:表一是描述統(tǒng)計量值;表二是t檢驗的結果,可以看出被試對人工酒色的評價顯著低于對原色酒的評價v(t=-9.979,P0.001)。.127五、方差分析及其應用v案例
44、5:三種自習指導方法的實驗效果三種自習指導方法的實驗效果v一位初中數(shù)學老師的困惑:v 在自習課上,采用不同指導方法對學生進行指導所產生的效果是否存在顯著差異?為此,該老師設計了一個教學實驗。 自變量自習指導方法,有三個水平: (a1:指導10分鐘;a2:指導20分鐘;a3:指導30分鐘) 因變量:被試的數(shù)學測試成績。 控制變量:學生本身的數(shù)學水平、作業(yè)量、教學方法等.128v被試分配程序:該教師抽取3個平行班,每個班級隨機接受一種自習指導方法的指導,對其它因素加以控制。v一個月后實驗結束,進行數(shù)學測試。從每一班級中隨機抽出5名學生,他們的測驗成績如下,試分析三種自習指導方法的效果是否一致? .
45、129三種自習指導方法的教學實驗 指導方法被試 a1 a2 a3 1 2 3 4 5 69 73 71 67 70 76 81 78 69 76 74 76 70 76 74 70 76 74jX.130v【問題與思考】v1.什么是方差分析,它與t檢驗有什么區(qū)別和聯(lián)系?v2.方差分析的原理和步驟是什么?v3.對本例該如何進行分析?.131v1.方差分析的原理v(1)方差分析的目的v 三個或多個平均數(shù)差異檢驗,采用的手段是用兩個方差之比來作決策。例如,在本例中,就是比較三種自習指導方法的實驗效果是否一致,即三個樣本所代表的總體平均數(shù)是否相等。.132v(2)方差分析中常用的術語 因素(facto
46、r) 、水平(level) 因素指的是實驗當中的一個自變量,如本例中的自習指導方法就是一個因素。 水平指的是因素的具體取值,如本例中的a1(10分鐘)、a2(20分鐘)、a3(30分鐘)就是因素的三個水平。 .133v比較(comparisons) 對各處理水平平均數(shù)之間差異的估計叫比較。當經過方差分析發(fā)現(xiàn)多個平均數(shù)之間存在顯著性差異時,且因素的水平數(shù)多于2時,需要兩兩之間進行比較,進一步揭示出到底哪些水平之間比較是差異顯著的,這就是比較的主要任務。.134v(3)方差分析的基本原理v 方差分析作為一種統(tǒng)計方法,是把實驗數(shù)據(jù)的總變異分解為若干個不同來源的分量。因而它所依據(jù)的基本原理是變異的可加
47、性(可分解性)。v 具體地講,它是將總平方和分解為幾個不同來源的平方和(這里的平方和指實驗數(shù)據(jù)與平均數(shù)離差的平方和)。.135v因變量受到兩方面影響:自變量與隨機因素(誤差).136理解方差分析的邏輯v 把總變異分解為組間變異和組內變異。組間差異是由于實驗處理效應造成的,因此也可將組間離差平方和記為SSA,組內差異是由于實驗誤差造成的,因此可將組內離差平方和記為SSE,E表示誤差。v 如果實驗數(shù)據(jù)的總變異主要是由實驗因素(處理或自變量)造成的,那么在總變異中組間差異將占較大比例,組內差異將占較小比例,這時有充分理由認為不同自習指導方法的實驗效果不同,三平均數(shù)之間有顯著性差異,拒絕原假設。 .1
48、37.138v(4)方差分析的基本過程 建立假設 目的是檢驗幾種實驗處理是否有顯著差異,因此: 至少有一對 不等kH 3210:1H.139求平方和 = = = = kjjjn12kjnijijXX112)(wSS21)(tjkjXXnbSS kjnitijXX112)(tSS.140確定自由度和求均方 = , (組間自由度) = , (組內自由度)進行F檢驗kNdfwwwdfSSwMS1 kdfbbbdfSSbMSMSEMSAMSMSFwb.141列出方差分析表,作出結論變異來源平方和 自由度均方F組間SSAK-1MSAF=MSA/MSE組內SSEN-kMSE總變異SStN-1.142v2.
49、對本例的方差分析v(1)建立假設v Ho:不同的自習指導方法的效果不存在顯著差異,即 v H1:至少有兩種方法產生的效果存在顯著差異v(2)平方和分解與計算v 平方和分解:SSt = SSw + SSb123.143v計算平方和:211()215.33kntijtjiSSXXN總221()93.33kjtjSSnXXNb間122wtbSSSSSS.144v(3)確定自由度,求均方v 已知k=3, N=15,則 ,v v 各均方為: 1141212tbwdfNdfkdfNk 93.3346.67212210.1712bbwwSSMSAdfSSMSEdf.145v(4)進行F檢驗 v(5)列出方差
50、分析表46.674.5910.17MSAFMSE變異來源平方和自由度均方F組間93.33246.67 4.59*組內1221210.17總變異215.3314 .146v(6)做出結論v查附表:v則可以拒絕Ho,即三種自習指導方法的效果存在顯著差異。.05(2,12).05(2,12)3.884.593.88FFF.147vSPSS過程:數(shù)據(jù)見“三種自習指導方法.sav”。v(1)菜單選擇:Analyze/Compare Means/One-Way ANOVA v(2)統(tǒng)計結果:.148ANOVA成績93.333246.6674.590.033122.0001210.167215.33314B
51、etween GroupsWithin GroupsTotalSum ofSquaresdfMean SquareFSig.Multiple ComparisonsDependent Variable: 成績LSD-6.00*2.02.012-10.39-1.61-4.002.02.071-8.39.396.00*2.02.0121.6110.392.002.02.341-2.396.394.002.02.071-.398.39-2.002.02.341-6.392.39(J) 方法231312(I) 方法123MeanDifference(I-J)Std. ErrorSig.Lower Bo
52、undUpper Bound95% Confidence IntervalThe mean difference is significant at the .05 level.*. .149v(3)結果說明v 表一是方差分析方差分析的結果,結果表明三種自習指導方法的效果存在顯著差異的(F=4.59,P0.05)。v 表二是多重事后比較的結果,以進一步了解差異的實質。由結果知:指導20分鐘比指導10分鐘的效果更好,而指導20分鐘和30分鐘的效果差別不顯著,指導10分鐘和30分鐘的效果差別也不顯著。.150六、 一元線性回歸分析(Analyze/Regression/Linear)v案例6:識字
53、率與城市化率關系的確定v 現(xiàn)有107個國家的城市化率和識字率的數(shù)據(jù)。將識字率作為自變量,城市化率作為因變量,分析和建立識字率與城市化率之間的線性函數(shù)關系。.151v【問題與思考】v1.相關分析與回歸分析的區(qū)別與聯(lián)系?v2.方差分析與回歸分析的區(qū)別與聯(lián)系,回歸分析的原理與步驟?v3.對本例的分析。.152v1.回歸分析的意義回歸分析的意義v 表示變量之間的不確定性關系以及關系的密切程度,統(tǒng)計學上可以用相關關系來表達。但對于不確定性關系的變量,如何通過自變量的值去估計和預測因變量的發(fā)展變化,相關系數(shù)卻無能為力。v 這就需要引進一種新方法:回歸分析。.153v 回歸分析:v 如果把其中的一個或一些因
54、素作為自變量,而另一些隨自變量的變化而變化的變量作為因變量,研究他們之間的非確定性因果關系,看自變量對因變量是否有顯著的預測作用,這種分析就稱為回歸分析。.154v 回歸分析的目的:v 就是確定變量之間數(shù)量關系的可能形式,并用一個數(shù)學模型來表示這種關系形式。.155v2.回歸分析的基本原理回歸分析的基本原理v 回歸分析的數(shù)學模型:v 這個模型假設因變量y受到k個自變量影響,同時還受到一些未知因素或隨機誤差影響,其中,自變量的影響用函數(shù) 來表示,而 表示隨機誤差。由于f是函數(shù),對于自變量的每一組確定的值 是確定的,但由于 不確定,所以y也是不確定的。),(21kxxxfy ),(21kxxxfy
55、 ),(21kxxxfy.156v回歸模型中的 雖然不確定,但是在每一組確定的自變量值之下,所有的 都服從均數(shù)為0的正態(tài)分布,因而對于每一組自變量確定的值,因變量y也服從正態(tài)分布,其平均數(shù)就是:v 也稱為回歸的主值(回歸方程),回歸分析的一個重要任務就是求取回歸方程。y),(21kxxxfy .157v3.回歸分析的主要內容(任務)回歸分析的主要內容(任務)v 回歸分析包括三大部分內容:建立回歸方程、檢驗和評價所建立回歸方程的有效性、利用所建立回歸方程進行預測和控制。.158v4.一元線性回歸的模型及模型的建立一元線性回歸的模型及模型的建立v(1)一元線性回歸模型 v 一元線性回歸研究的是具有
56、線性相關關系的因變量和一個自變量之間的回歸問題。v 其模型為: 其中 稱一元線性回歸方程, 稱為變量y對變量x的一元線性回歸方程。xyxy.159v 上述模型是針對總體而言的,但實際上我們經常調查的僅僅是從總體中抽取的樣本,因而樣本的回歸方程為v 要建立回歸方程實際上就是求a和b的值,其中a為常數(shù),b為自變量的回歸系數(shù)。v 例如:研究數(shù)學(x)與物理(y)的關系;識字率(x)與城市化率(y)的關系。bxay.160v 如研究問題:現(xiàn)有107個國家的城市化率和識字率的數(shù)據(jù)。將識字率作為自變量,城市化率作為因變量,分析和建立識字率與城市化率之間的線性函數(shù)關系?!耙辉€性回歸.sav”v 就這個問題
57、而言就是要建立一個這樣的方程:城市化率=a+b識字率。.161v(2)回歸方程的有效性檢驗 v 回歸方程有效性檢驗的原假設是:所求回歸方程無效。v 假設的實際上是由自變量決定的回歸方差并不顯著大于剩余方差。但是如果經過F檢驗發(fā)現(xiàn)回歸方差遠遠大于剩余方差(由誤差解釋的方差)則必須拒絕原假設,即所建立的回歸方程有效。SPSS結果體現(xiàn)在方差分析表中。v .162v(3)回歸方程有效性高低的指標v 在回歸分析中衡量回歸方程有效性高低的指標稱決定系數(shù)或測定系數(shù) 2R.163v 在一元線性回歸中決定系數(shù)是因變量與自變量積差相關系數(shù)的平方?;貧w分析對所建立回歸方程進行的有效性檢驗,其本質還是對變量相關顯著性
58、的檢驗。v 決定系數(shù)表明了自變量對因變量的解釋量,或者說因變量中有百分之多少是由自變量決定的,當然其值越大越好。.164結合實例進行講解(1)研究問題見(2)操作過程:我們要建立的是線性回歸方程,那么在分析之前有必要看看因變量與自變量之間是否具有線性關系,作出一散點圖便知,其操作為:Graphs/scatter/選擇simple點擊Difine按鈕,把“城市化率”送入y軸,“識字率”送入x軸即可。通過散點圖可以看出兩變量之間具有很好的線性關系,因而可以進一步進行回歸分析。 .165 Analyze/regression/linear,把 “城市化率”作為因變量送入Dependent框中,“識字
59、率”作為自變量送入independent框中,點擊save,在predicted values中選中unstandardized和standardized要求建立含有未標準化和標準化的回歸系數(shù)的回歸方程。其他只要按默認的即可。.166v(3)結果說明v 表格一表明我們是采用enter法進行的回歸分析;v 表格二模型解釋:R=0.657, =0.432,自變量對因變量的解釋量為43.2%;2RModel Summary.657a.432.42618.04Model1RR SquareAdjustedR SquareStd. Error ofthe EstimatePredictors: (Con
60、stant), People who read (%)a. .167v 表格三回歸方程有效性檢驗:F=78.185,p0.05,表明方程常數(shù)項應該為0,回歸系數(shù)為0.678,p0.001。v 因而所求方程為y=0.678x;標準化回歸方程為y=0.657x。.170 由于方程可以不包括常數(shù)項,因此,我們重新進行回歸分析,在“option”中不選擇“Include constant in equation”。 這時輸出結果為:R為0.956,決定系數(shù) 為 =0.915; F=1113.633,p0.05;v年級存在主效應,F(xiàn)=4.698,P0.01;v性別*年級存在交互效應,F(xiàn)=5.058,P0
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