(完好版)教育統(tǒng)計(jì)學(xué)與SPSS名解總結(jié)(完好版)教育統(tǒng)計(jì)學(xué)與SPSS名解總結(jié)(完好版)教育統(tǒng)計(jì)學(xué)與SPSS名解總結(jié).第一章導(dǎo)論（閱覽前必讀：書上每個(gè)章節(jié)后的名解我全都列出來了，黑色字體的都是書上原文，量多，但有些不重要的名解沒必需背，你挑著背不要被嚇到。綠色是章節(jié)題目，紅色的就是我的一些說明、增補(bǔ)、吐槽，一個(gè)人打字很無聊啊有木有！向來喃喃自語啊有木有！并不是書上的名詞解說，看看就好，可刪。這段紫色的也刪了哈。接下來正文，走你?。┙y(tǒng)計(jì)學(xué)（statistics）：即研究統(tǒng)計(jì)原理與方法的科學(xué)。教育統(tǒng)計(jì)學(xué)（educationalstatistics）：是特意研究怎樣采集、整理、剖析在心理和教育方面有實(shí)驗(yàn)或檢查所獲取的數(shù)字資料，怎樣依據(jù)這些資料所傳達(dá)的信息，進(jìn)行數(shù)學(xué)推論，找出客觀規(guī)律的一門學(xué)科。簡(jiǎn)言之，教育統(tǒng)計(jì)學(xué)是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的一般原理和方法研究教育科學(xué)領(lǐng)域數(shù)目關(guān)系的一門科學(xué)。描繪統(tǒng)計(jì)（descriptiivestatistics）：是實(shí)驗(yàn)或檢查所獲取的數(shù)據(jù)加以整理（如制表、畫圖），并計(jì)算其各樣代表量數(shù)（如集中量數(shù)、差異量數(shù)、有關(guān)量數(shù)等），其基本思想是均勻。Or：是研究怎樣整理心理與教育科學(xué)實(shí)驗(yàn)或檢查得來的大批數(shù)據(jù)，描繪一組數(shù)據(jù)的全貌，表達(dá)一件事物的性質(zhì)的一種統(tǒng)計(jì)方法。推測(cè)統(tǒng)計(jì)（inferencialstatistics）：又稱抽樣統(tǒng)計(jì)，它是依據(jù)對(duì)部分個(gè)體進(jìn)行觀察所獲取的信息，經(jīng)過歸納性的剖析、論證，在必定靠譜程度上去推測(cè)相應(yīng)的集體。Or：是研究怎樣經(jīng)過局部數(shù)據(jù)所供給的信息，運(yùn)用概率的理論進(jìn)行剖析論證，在必定靠譜程度上推論整體或全局情況的統(tǒng)計(jì)方法。這是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的主要內(nèi)容。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（experimentalstatistics）：是研究怎樣更為合理、有效的獲取觀察資料，怎樣改正確、更經(jīng)濟(jì)、更有效的達(dá)到實(shí)驗(yàn)?zāi)康模越衣秾?shí)驗(yàn)中各樣變量關(guān)系的實(shí)驗(yàn)計(jì)劃。Or：實(shí)驗(yàn)者為了揭露實(shí)驗(yàn)中自變量與因變量的關(guān)系，在實(shí)驗(yàn)以前所擬訂的實(shí)驗(yàn)計(jì)劃，稱為實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。他是研究怎樣科學(xué)地、經(jīng)濟(jì)地以及更有效地進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)常態(tài)法例：從整體中隨機(jī)抽取一部分個(gè)體所構(gòu)成的樣本，差不多能夠保持整體的特色。小數(shù)永存法例：從整體中抽取的第一個(gè)樣本中所表現(xiàn)的特征，在其余樣本中也會(huì)存在。大批惰性原則：某一事物的某一性質(zhì)或狀態(tài)，在頻頻察看或試驗(yàn)中是保持不變的。有效數(shù)字：是指能影響丈量正確性的數(shù)字。隨機(jī)變量（randomvariable）：在統(tǒng)計(jì)學(xué)中把在取值以前不可以預(yù)想到取什么值的量稱為變量（隨機(jī)變量）。數(shù)據(jù)（data）：假如一旦某個(gè)數(shù)值被取定了，成這個(gè)數(shù)值為隨機(jī)變量的一個(gè)察看值，即數(shù)據(jù)。整體（population）：指客觀存在的，并在同一性質(zhì)的基礎(chǔ)上聯(lián)合起來的很多個(gè)別單位的整體，即擁有某一特征的一類事物的全體，又叫母體或全域。個(gè)體（individual）:構(gòu)成整體的基本單位或單元，又稱元素或個(gè)案。樣本（sample）：從整體中抽取的一部分個(gè)體。參數(shù)（parameter）：表示整體特色的量數(shù)。統(tǒng)計(jì)量（statistic）：是直接從樣本計(jì)算出的量數(shù)，代表樣本的特色。..名稱變量（nominalvariable）：指一事物與其余事物在屬性、類型上不一樣。其數(shù)據(jù)形式是計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)。次序變量（ordinalvariable）：指事物的某一屬性的多少或大小按次序擺列起來的變量。等距變量（intervalvariable）：指只擁有相等的單位，而沒有絕對(duì)的零點(diǎn)的變量。比率變量（ratiovariable）：是一種既有相等的單位，又有絕對(duì)零點(diǎn)的變量，又稱等比變量。連續(xù)變量（continuousvariable）：指取值能夠是某區(qū)間內(nèi)任一數(shù)值的隨機(jī)變量，它是指丈量單位之間能夠區(qū)分紅無窮多個(gè)細(xì)的小單位的，其數(shù)字形式多取小數(shù)。失散變量（discretevariable）：指丈量單位之間不可以再細(xì)分的數(shù)字資料，其數(shù)字形式常取整數(shù)。計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)（attributedata）：即計(jì)算人或物的個(gè)數(shù)所獲取的數(shù)據(jù)。胸懷數(shù)據(jù)（quantitativedata）：用必定的丈量工具或丈量標(biāo)準(zhǔn)丈量時(shí)所獲取的數(shù)據(jù)。指標(biāo)（index）：表示整體數(shù)目特色的觀點(diǎn)和詳細(xì)數(shù)值，又稱統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。標(biāo)記（mark）：指統(tǒng)計(jì)整體中各個(gè)個(gè)體共同擁有的屬性和特色，它是說明個(gè)體屬性和特色的名稱。絕對(duì)數(shù)（absolutenumber）：是用來表示在一準(zhǔn)時(shí)間、地址條件下某種教育、心理現(xiàn)象的整體規(guī)模和發(fā)展水平的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，又稱總量指標(biāo)。相對(duì)數(shù)（relativenumber）：教育與心理現(xiàn)象中兩個(gè)單位同樣的互相聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)值的比率。質(zhì)量標(biāo)記：主假如平時(shí)工作中的記錄和統(tǒng)計(jì)報(bào)表等。（p17第四段里）數(shù)目標(biāo)記：是在一準(zhǔn)時(shí)限內(nèi)所采集有關(guān)問題的資料，根源主要有檢查、丈量和實(shí)驗(yàn)。（p17第四段里）第二章數(shù)據(jù)的采集、整理與表達(dá)次數(shù)（frequency）：某一事件在某一類型中出現(xiàn)的數(shù)目，又叫頻數(shù)，用f表示。頻次（relativefrequency）：指每一組的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)除以數(shù)據(jù)的總和，又稱相對(duì)次數(shù)，用p表示。百分頻次：是頻次與百分?jǐn)?shù)的乘積，即p%.組中值（classmid-value）：每一組的中點(diǎn)值，常用m或xc表示全距（range\Rg）：是所有數(shù)據(jù)的距離，也稱極差，用最大值減去最小值。組距(interval)：指每一組所包含的間隔或數(shù)據(jù)單位，用i表示。組限（boundariesofgroup）：是每一組的起止點(diǎn)或每一組的界線。統(tǒng)計(jì)表（statisticaltable）：以表格的形式表達(dá)統(tǒng)計(jì)資料數(shù)目關(guān)系的方式或工具。統(tǒng)計(jì)圖（statisticalgraph）：是以幾何圖形和形象圖形表示統(tǒng)計(jì)資料數(shù)目關(guān)系的工具。次數(shù)散布：（搞不清）..積累次數(shù)（cumulativefrequency）：以簡(jiǎn)單次數(shù)為基礎(chǔ)，從最低組開始逐級(jí)累加直至最高組，或從最高組開始逐級(jí)累加直至最低組。積累百分頻次：（忽視）一時(shí)性資料：（p24倒數(shù)第二段里）常常性資料：（p24倒數(shù)第一段里）直條圖（thermometerchart）：用直條（或矩形）的長(zhǎng)短表示統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)多少的圖形。直方圖（histogram）：以矩形面積表示連續(xù)變量的統(tǒng)計(jì)圖。折線圖（linechart）：以縱軸的高度表示次數(shù)，并將各點(diǎn)用線段連結(jié)的統(tǒng)計(jì)圖性。散點(diǎn)圖（scatterdiagram）：用于表示事物互相關(guān)系的統(tǒng)計(jì)圖。圓形圖（piediagram）：用圓的面積表示一組數(shù)據(jù)的整體，用扇形表示各構(gòu)成部分所占比重或百分比的統(tǒng)計(jì)圖。第三章集中量數(shù)集中量數(shù)（centralmeasures）：（p42里）集中趨向（centraltendency）：（p42里）（算數(shù)）均勻數(shù)（arithmeticmean）：是所有觀察值（或變量值）的總和除以總數(shù)所得的商。簡(jiǎn)稱均勻數(shù)、均數(shù)或均值。中數(shù)中位數(shù)（Median）：是位于按必定次序擺列的一組數(shù)中央地點(diǎn)的數(shù)值，用符號(hào)Mdn或Md表示。眾數(shù)（Mode）：是指一群數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的那個(gè)數(shù)值，又稱范數(shù)，用符號(hào)Mo表示。幾何均勻數(shù)（geometricmean）：幾個(gè)變量值乘積的n次方根。調(diào)解均勻數(shù)（harmonicmean）：指一群數(shù)據(jù)倒數(shù)的算術(shù)均勻數(shù)的倒數(shù)，又稱倒數(shù)均勻數(shù)。百分位數(shù)（Percentile）：（呃隨意百分位上的數(shù)。）四分位數(shù)：即四分之一地點(diǎn)和四分之三地點(diǎn)上的數(shù)。第四章差異量數(shù)離中趨向（divergencetendency）：（p62最后一段里）差異量數(shù)（divergencemeasures）：（p62最后一段里）方差（variable）：是離均差平方的算術(shù)均勻數(shù)，表示一列數(shù)據(jù)均勻差距的平方，其樣本方差用符號(hào)S2表示，整體方差用符號(hào)σ2表示。標(biāo)準(zhǔn)差（StandardDeviation）：方差的算術(shù)平方根，表示一列數(shù)據(jù)的均勻差距。樣本標(biāo)準(zhǔn)差用符號(hào)S或SD表示，整體標(biāo)準(zhǔn)差則用符號(hào)σ表示。..中心動(dòng)差：以均數(shù)為原點(diǎn)計(jì)算的統(tǒng)計(jì)動(dòng)差叫做中心動(dòng)差。均勻差（AverageDeviation）：是以離差絕對(duì)值的和除以總次數(shù)所得的商。均勻差用符號(hào)AD表示。全距（Range）：一列數(shù)據(jù)中最大數(shù)與最小數(shù)的差距，又稱極差。用符號(hào)Rg表示。偏態(tài)量：（p73只可領(lǐng)悟）峰態(tài)量：（p73不行言傳）百分位差（Percentiledeviation）：表示某兩個(gè)百分位數(shù)之間差異程度的指標(biāo)。常用的百分位差如：P93-P7，P90-P10.四分位差（Quartiledeviation）：（p70）統(tǒng)計(jì)動(dòng)差：（p72中間）第五章相對(duì)量數(shù)相對(duì)地位量數(shù)：（p80中間）相對(duì)差異量數(shù)（CoefficientofVariation）：指差異量數(shù)與集中量數(shù)的百分比，又稱作差異系數(shù)，用符號(hào)CV表示。百分等級(jí)（PercentileRank）：指把一組觀察值先按高低序次擺列起來，而后計(jì)算出某個(gè)個(gè)體的分?jǐn)?shù)在百分位上高出多少人，或是在此分?jǐn)?shù)下占多少百分比的一種量數(shù)，用符號(hào)PR表示。標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)（standardscare）：（p84標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)有很多變形，此中最典型的標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)為Z分?jǐn)?shù)或稱基分?jǐn)?shù)。沒發(fā)現(xiàn)ta的定義）Z標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)是以標(biāo)準(zhǔn)差為單位所表示的“原始分?jǐn)?shù)”與均勻數(shù)的偏差，亦即原始分?jǐn)?shù)與其均勻數(shù)之差除以標(biāo)準(zhǔn)差所得的商。標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)：是標(biāo)準(zhǔn)差與均勻數(shù)的百分比，用符號(hào)CVS表示。第六章有關(guān)量數(shù)有關(guān)量數(shù)：（不認(rèn)得）正有關(guān)（positivecorrelation）：指一列變量由大而小或由小而大變化時(shí)，另一列變量亦由大而小或由小而大的變化，即兩列變量是同方向變化的，屬“同增共減”的關(guān)系。負(fù)有關(guān)（negativecorrelation）：指一列變量由大而小或由小而大的變化，另一列變量卻反由小而大或由大而小的變化，即兩列變量的變化方向是相反的，屬“此增彼減”的關(guān)系。零有關(guān)（zerocorrelation）：又稱無有關(guān)，是一列變量由大而小或由小而大變化時(shí)，另一列變量則或大或小的變化，即兩列變量的變化看不出必定的趨向，甚至毫沒關(guān)系。有關(guān)系數(shù)（correlationcoefficient）：表示有關(guān)方向和大小的一種數(shù)值，用符號(hào)r表示。其取值范圍為-1≤r≤+1。直線有關(guān)（linecorrelation）：指兩列變量中的一列變量在增添時(shí)，另一列變量隨之而增添；或一列變量在增添，另一列變量卻相應(yīng)地減少，形成一種直線關(guān)系。..曲線有關(guān)（curvecorrelation）：指兩列相陪伴變化的變量，未能形成直線關(guān)系。簡(jiǎn)（單）有關(guān)（simplecorrelation）：指只有兩個(gè)變量的有關(guān)。復(fù)（雜）有關(guān)（complexcorrelation）：指有三個(gè)或三個(gè)以上變量的有關(guān)。積差有關(guān)（productmomentcorrelation）：又叫均方有關(guān)、積矩有關(guān)或皮爾遜有關(guān)用符號(hào)rXY表示。是利用離差乘積的關(guān)系來說明事物的關(guān)系，是將原始記分變換為離差乘積（即積差），再變換為標(biāo)準(zhǔn)積差后所求得的標(biāo)準(zhǔn)積差的均勻數(shù)。（ps：極差的均勻數(shù)稱協(xié)方差）斯皮爾曼等級(jí)有關(guān)（Spearman’srankcorrelation）：是依據(jù)兩列變量的成平等級(jí)差數(shù)計(jì)算的有關(guān)系數(shù)，又叫“等級(jí)差數(shù)法”，用符號(hào)rP或rS表示?？系聽朩系數(shù)：（p108有公式，這個(gè)算不上名解吧，和“肯德爾和睦系數(shù)”有點(diǎn)差異）用于一般等級(jí)評(píng)定的資料，一是K個(gè)評(píng)分人評(píng)論N個(gè)被評(píng)論人或N件作品，以剖析和評(píng)論K個(gè)評(píng)分人的評(píng)論能否一致，二是同一個(gè)人先后K次評(píng)論N個(gè)被評(píng)人或N件作品，以剖析其前后評(píng)論能否一致。PS：肯德爾和睦系數(shù)由統(tǒng)計(jì)學(xué)家肯德爾（Kendel）提出的肯德爾交織系數(shù)、相容性系數(shù)和一致性系數(shù)等三種等級(jí)有關(guān)系數(shù)的總稱?？系聽栆恢滦韵禂?shù)是用于描繪多列等級(jí)變量有關(guān)程度或一致性程度的有關(guān)方法，此中又有肯德爾W系數(shù)和肯德爾U系數(shù)，它分別用于不一樣的資料形式。點(diǎn)二列有關(guān)（pointbiserialcorrelation）：研究一列等距或比率變量與一列“二分”名稱變量之間有關(guān)的統(tǒng)計(jì)方法。用符號(hào)rpb表示。二列有關(guān)（biserialcorrelation）：研究一列正態(tài)的比率或等距變量和一列人為“二分”名稱變量之間互相關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法，用符號(hào)rb或rbis表示。Phi系數(shù)Φ有關(guān)(phicorrelation)：特意研究二列“二分”名稱變量之間有關(guān)的統(tǒng)計(jì)方法。第七章概率散布及其應(yīng)用二項(xiàng)散布（binomialdistribution）：是二項(xiàng)試驗(yàn)（如成功與失?。┙Y(jié)果的概率散布。正態(tài)散布（normaldistribution）：中間量數(shù)次數(shù)散布多，兩頭量數(shù)次數(shù)散布少，呈對(duì)稱型的概率散布，又叫高斯散布。t散布（Studentdistribution）：由小樣本統(tǒng)計(jì)量形成的概率散布，也稱“學(xué)生氏散布”。頻次：一種隨機(jī)事件發(fā)生的次數(shù)與總試驗(yàn)次數(shù)的比值。概率（probability）：隨機(jī)事件在試驗(yàn)中發(fā)生可能性的程度或可能性的大小，用符號(hào)P表示。中心極限制理（centrallimittheorem）：（p139木有定義，理解）是用極限的方法所求的隨機(jī)變量散布的一系列定理，其內(nèi)容主要反應(yīng)在三個(gè)方面。1．假如整體呈正態(tài)散布，則從整體中抽取容量為n的全部可能樣本時(shí)，其樣本均數(shù)的散布也呈正態(tài)散布；不論整體能否聽從正態(tài)散布，只需樣本容量足夠大，樣本均數(shù)的散布也靠近正態(tài)散布。2．從整體中抽取容量為n的全部可能樣本時(shí)，所有樣本均數(shù)的均數(shù)（X）等于整體..均數(shù)（μ）即：X3．從整體中抽取容量為n的全部可能樣本時(shí)，所有樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差（X）等于總體標(biāo)準(zhǔn)差除以樣本容量的算數(shù)平方根，即：Xn隨機(jī)抽樣：（木有找到）隨機(jī)樣本（randomsample）：指依據(jù)概率的規(guī)律抽取的樣本。抽樣偏差（samplingerror）：從整體中抽取容量為n的k個(gè)樣本時(shí)，樣本統(tǒng)計(jì)量與整體參數(shù)之間總會(huì)存在必定的差距，而這類差距是因?yàn)槌闃拥碾S機(jī)性所惹起的樣本統(tǒng)計(jì)量與整體參數(shù)之間的不一樣，稱為抽樣偏差。標(biāo)準(zhǔn)誤（StandardError）：樣本統(tǒng)計(jì)量散布的標(biāo)準(zhǔn)差或某統(tǒng)計(jì)量在抽樣散布上的標(biāo)準(zhǔn)差，符號(hào)SE或X表示。自由度（degreeoffreedom）：一群數(shù)據(jù)或觀察值能夠獨(dú)立自由改動(dòng)的數(shù)目稱為自由度，用符號(hào)df或n’表示。確立性事件（deterministicevent）：指在必定條件下必定會(huì)發(fā)生或必定不會(huì)發(fā)生的事件。必定事件（necessaryevent）：指在必定條件下必定會(huì)發(fā)生的事件。不行能事件（impossibleevent）：指在必定條件下必定不會(huì)發(fā)生的事件。隨機(jī)事件（randomevent）：指在必定條件下，可能發(fā)生，也可能不發(fā)生的事件。模糊事件（fizzyevent）：指對(duì)象類屬界限和性態(tài)不確立的事件。概率的統(tǒng)計(jì)定義：P123指經(jīng)過頻次來計(jì)算的概率，又稱為經(jīng)驗(yàn)概率（empiricalprobability）。概率的古典定義：P123依據(jù)問題自己所擁有的“對(duì)稱性”特色直接計(jì)算事件的概率，又稱先驗(yàn)概率（priorprobability）。第八章參數(shù)預(yù)計(jì)參數(shù)預(yù)計(jì)（parameterestimation）：就是依據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)量去預(yù)計(jì)相應(yīng)整體的參數(shù)。整體均勻數(shù)預(yù)計(jì)：用樣本均數(shù)去預(yù)計(jì)整體均數(shù)。點(diǎn)預(yù)計(jì)（pointestimation）：在參數(shù)預(yù)計(jì)中直接以樣本的統(tǒng)計(jì)量（數(shù)軸上的一個(gè)點(diǎn)）作為整體參數(shù)的預(yù)計(jì)值。區(qū)間預(yù)計(jì)（intervalestimation）：以一個(gè)統(tǒng)計(jì)量的區(qū)間來預(yù)計(jì)相應(yīng)的整體，它要求依據(jù)必定的概率要求,依據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)量來預(yù)計(jì)整體參數(shù)可能落入的數(shù)值范圍。也就是說區(qū)間預(yù)計(jì)是用兩個(gè)數(shù)之間的距離或數(shù)軸上的一段距離來表示未知參數(shù)可能落入的范圍。..置信系數(shù)（confidencecoefficient）：指被預(yù)計(jì)的整體參數(shù)落在置信區(qū)間內(nèi)的概率D，或以1-α表示。又叫置信水平、置信度、靠譜性系數(shù)和置信概率。置信區(qū)間（confidenceinterval）：指在特定的靠譜性（即置信系數(shù)）要求下，預(yù)計(jì)整體參數(shù)所落的區(qū)間范圍，亦即進(jìn)行預(yù)計(jì)的全距。置信限（confidencelimit）：被預(yù)計(jì)的整體參數(shù)所落區(qū)間的上、下界線。推測(cè)統(tǒng)計(jì)：指由樣本資料去推測(cè)相應(yīng)整體狀況的理論與方法。也就是由部分推全體，由已知推未知的過程。假定查驗(yàn)(hypothesistest)：p147主要用途是對(duì)出現(xiàn)差異的兩個(gè)或多個(gè)現(xiàn)象或事物進(jìn)行真切性狀況的查驗(yàn)，又稱統(tǒng)計(jì)查驗(yàn)（statisticaltest）。無偏預(yù)計(jì)量(unbiasedestimator）：（p148最下邊，無偏性要求在用各個(gè)樣本的統(tǒng)計(jì)量作為預(yù)計(jì)值時(shí)，其偏差為0，這時(shí)的統(tǒng)計(jì)量被稱為無偏預(yù)計(jì)量。）第九章參數(shù)查驗(yàn)假定查驗(yàn)：（呃，p162最后一段）α錯(cuò)誤（α-error）：指虛無假定自己是正確的，但因?yàn)槌闃拥碾S機(jī)性而使查驗(yàn)值落入了拒絕虛無假定的地區(qū)，以致我們作出了拒絕虛無假定的結(jié)論，又稱I型錯(cuò)誤（typeⅠerror）。β錯(cuò)誤（β-error）：指虛無假定自己不正確，但因?yàn)槌闃拥碾S機(jī)性而使查驗(yàn)值落入了接受虛無假定的地區(qū)，以致我們作出了接受虛無假定的結(jié)論，說明事物之間沒有明顯的差異，又稱Ⅱ型錯(cuò)誤（typeⅡerror）。雙側(cè)查驗(yàn)（two-sidetest）：是把拒絕性的概率值置于理論散布的兩頭或雙側(cè)，也稱雙側(cè)查驗(yàn)。單側(cè)查驗(yàn)（one-sidetest）：把拒絕性概率值置于理論散布的一尾或一側(cè)，也稱單側(cè)查驗(yàn)。虛無假定（nullhypothesis）：研究人員為了證明研究假定是真的而利用概率論的反證法所進(jìn)行的假定，即從研究假定的反面進(jìn)行假定，用符號(hào)H0表示。研究假定（alternativehypothesis）：就是實(shí)驗(yàn)人員希望證明的假定。明顯性水平（levelofsignificance）：指拒絕虛無假定的小概率值。方差齊性：p169只提到——整體方差齊性是指兩個(gè)整體之間的方差相等或一致。獨(dú)立樣本（independentsample）：指從兩個(gè)沒關(guān)的整體中隨機(jī)抽取的兩個(gè)或多個(gè)樣本，或許說是獨(dú)立抽取的，相互間的數(shù)據(jù)不存在對(duì)應(yīng)關(guān)系的樣本。有關(guān)樣本（correlativesample）：從擁有必定程度有關(guān)的整體中抽取的兩個(gè)或多個(gè)樣本，亦即相互的觀察值之間存在一一對(duì)應(yīng)關(guān)系的樣本。第十章方差剖析方差剖析（analysisofvariance\ANOVA）：對(duì)多個(gè)均勻數(shù)進(jìn)行比較的一種統(tǒng)計(jì)方法，又稱變異數(shù)剖析。..變異率：依據(jù)方差剖析的原理，比較組間變異和組內(nèi)變異，其比值稱變異率。組間變異（variationbetweenclasses）：組與組之間的差異稱組間變異。組內(nèi)變異（variationwithinclasses）：同一組內(nèi)部被試（個(gè)體）之間的差異稱組內(nèi)變異。區(qū)組變異：（p212第二段，木有詳細(xì)定義）多重比較（multiplecomparisons）：（P214第一段，無明確立義。進(jìn)一步剖析各對(duì)均勻數(shù)之間的差異。）要素：（沒找到，應(yīng)當(dāng)就是“自變量”吧？）水平辦理：（同樣沒看到orz）F散布：由F值構(gòu)成的概率散布，屬單側(cè)查驗(yàn)，即分子能否大于分母的查驗(yàn)。第十一章回歸剖析回歸剖析（regressionanalysis）：依據(jù)一個(gè)已知變量來展望另一個(gè)變量均勻值的統(tǒng)計(jì)方法。回歸線（regressionline）：（p235最上方，理解，很簡(jiǎn)單）回歸系數(shù)（regressioncoefficient）：（p235下邊）即斜率b，是線性回歸方程中自變量的系數(shù)，表示自變量變化一個(gè)單位時(shí)因變量變化的單位數(shù)。最小二乘法：這類方法需要我們找到這樣一條直線，使所有的點(diǎn)到直線的垂直距離（與X軸垂直）的平方和最小，也稱最小平方法（leastsquaresmethod）或最小二乘預(yù)計(jì)（leastsquareestimation）。線性方程：p233-p256（表知道，自個(gè)理解，回歸剖析按形狀分為線性回歸和曲線回歸。）一元線性方程：（同不知道，p235有公式）只有一個(gè)自變量的balabala多元線性方程：（表問我）同時(shí)辦理多個(gè)變量關(guān)系baabala展望標(biāo)準(zhǔn)誤：（p246中間，唉）測(cè)定系數(shù)：有關(guān)系數(shù)的平方，用于說明一個(gè)變量由另一個(gè)變量解說的程度。偏回歸系數(shù)：（沒找到。Ps：下邊四個(gè)名解都是閱讀資料里的。怨念，能夠忽視。）偏有關(guān)：清除一個(gè)（或兩個(gè)）變量后再求另兩個(gè)變量的有關(guān)稱偏有關(guān)。多元測(cè)定系數(shù)：復(fù)有關(guān)系數(shù)的平方。復(fù)有關(guān)：（這一章木有定義，見第六章，有哦?。┑谑掠?jì)數(shù)數(shù)據(jù)剖析方法——x2查驗(yàn)x2查驗(yàn)（chi-squaretest）：查驗(yàn)實(shí)測(cè)次數(shù)與希望次數(shù)能否一致的統(tǒng)計(jì)方法。合適性查驗(yàn)（goodnessoffittest）：是查驗(yàn)實(shí)質(zhì)的察看次數(shù)與某一理論模型能否符合，又稱..為1×C表的x2查驗(yàn)。也稱單要素計(jì)數(shù)資料的查驗(yàn)。獨(dú)立性查驗(yàn)（testforindependence）：辦理二元分類資料的x2查驗(yàn)方法，即把一組實(shí)驗(yàn)對(duì)象按兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)（變量）分類，一個(gè)變量列內(nèi)行內(nèi)，另一個(gè)變量列在列內(nèi)，形成列聯(lián)表。x2散布：（沒發(fā)現(xiàn)定義）正態(tài)擬合性查驗(yàn)：（這貨的影子都沒瞧見）第十三章非參數(shù)查驗(yàn)參數(shù)查驗(yàn)：（木有p278第二段如是說：像Z查驗(yàn)、t查驗(yàn)、F查驗(yàn)等均稱為參數(shù)查驗(yàn)）非參數(shù)查驗(yàn)（non-parameterictest）：不需要假定樣本能否為正態(tài)散布或方差能否為齊性的查驗(yàn)稱非參數(shù)統(tǒng)計(jì)查驗(yàn)（nonparameteric）。（這兩貨差不多，p278中間）符號(hào)查驗(yàn)（signtest）：指利用正負(fù)號(hào)為資料查驗(yàn)兩個(gè)有關(guān)樣本差異明顯性的統(tǒng)計(jì)方法。符號(hào)等級(jí)查驗(yàn)（signedrankordertest）：是利用成對(duì)數(shù)據(jù)的符號(hào)及差值大小次序查驗(yàn)兩個(gè)相關(guān)樣本差異明顯性的統(tǒng)計(jì)方法，也稱Wilcoxon查驗(yàn)法。秩和查驗(yàn)（ranksumtest）：是兩獨(dú)立樣本t查驗(yàn)的非參數(shù)代替物，又稱M-W查驗(yàn)或U查驗(yàn)。中位數(shù)查驗(yàn)（mediantest）：查驗(yàn)兩個(gè)或兩個(gè)以上獨(dú)立樣本差數(shù)之間有無明顯差異的方法。等級(jí)方差剖析：（沒定義，p289