1.4 基本概念介绍2慕课视频播放-心理统计-MOOC慕课视频教程-柠檬大学

好

我们接着上一节课的内容

给大家介绍心理统计中的一些基本概念

那么在心理统计学中

一个很重要的概念就是来介绍什么是总体

什么是个体

什么是样本

为什么会涉及到这一组概念呢

就和前面我们说到的统计学

它的分类我们里面主要有描述统计和推断统计

也就是说在实际研究中

我们往往由于各种条件的限制

没有办法对于我们所有关心的作出观测

然后就会涉及到我们只观测了一个部分

因此这一组概念说的就是他们之间的关系

那么我们看什么叫总体呢

所谓的总体就是说

你所要研究的所关心的同志的对象的全体

我们把它称作总体

比如说你要研究

中国大学生的心理健康的状况

那么在你这个研究里面所研究的对象

中国大学生

这就组成了你的总体

那么什么叫个体呢

个体就指的是在你的总体中

每一个具体的研究的对象

就是你的个体

像刚才的这个例子里面

中国的每一个大学生

就是你的具体的研究的对象

那么每一个大学生的心理健康的状况

就构成了你最后要观测的一个个体

但是由于研究的需要

或者研究条件的限制

那么我们很难对于中国的

所有的大学生一一的

对他的心理健康的状况进行观测

我们怎么做

我们会利用统计学的方法

在总体里面抽取出来一部分的个体

作为我们的研究对象

那么就有了下面一个样本的概念

什么叫样本

也就是说从总体中抽出来的

用它来推测总体的这样的一个部分

我们把它就叫做样本

也就是说样本是有总体中它不分个体所组成的

这样的一个群体

那么在样本中所包含的各体的个数

我们就把它叫做样本容量

又简单地称作样本量

在我们的基础统计部分了

一般情况下

把样本量大于等于30的这样的一个样本称作

大样本

而小于30的这样的一个样本称作小样本

注意

我刚才说到他的条件是在我们的基础统计里面

我们这样的一个定义

这主要给我后面

所介绍的统计的理论部分

和他的的推断统计有关

那么大家就先记住

在我们的本科阶段的基础统计里面

我们会用这样的一个标准来判断这个样本是大

样本还是小样本

那么这是我要介绍的第一组概念

对总体个体和样本之间的关系

我们可以通过这样的一个图示来表示

那么我们看这个

这是我们的总体

我们总体中可以有很多个体

比如说X1一直到XN有这么多个个体组成

那么样本是什么

样本

就是我们通过一定的方法

在总体里面抽取了一部分的个体

这就是我们所抽取到的

一个一个的个体所组成的

这样的一个群体

我们把它叫做样本

因此我们说调查的过程

我们关心的问题是总体

但是我们研究的手段

是从总体中抽取了一部分

个体

我们实际上观测的对象是样本里的个体

我们要解决的问题是总体的

因此在统计里面样本是我们的出发点

我们要从样本的信息

来进一步的去推断总体的内容

这是我前面给大家说的推断统计要做的事情

这就是关于总体和样本之间的关系

所以我们知道样本是来自于总体的

我们要根据样本的信息

去推断总体的特点和规律

这就是我们说到的他们之间的这种关系

这是第一组概念

总体个体和样本

那么我们说对于总体个体和样本这一组概念

背后它有一系列的统计指标

下面我要介绍的一组概念是参数和统计量

那么我们说什么叫参数呢

参数它是一个值

我们也可以把它叫做一个统计指标

它是用来描述什么的呢

它是用来描述总体的特征的

注意我这里说到他要描述的是总体的特征

但是我们知道在研究里面往往我们是得不到

总体里面所有的个体的

因此就有一个问题了

说参数是我们所关心的描述总体的一个指标

但实际中这个参数我们往往是得不到的

因此参数这个东西是我们关心的

但是往往我们是得不到的

什么叫统计量

统计量它也是一个数值

也可以把它叫做是一个统计指标

它是用来描述什么

它是用来描述样本的

所以如果是描述样本的

我们就把它叫做统计量

有时我们也把它叫做样本统计量

所以统计量其实样本统计量的一个简称了

他是说从样本里面

所计算能够得到的一个统计

的数值

这就是统计量

那么统计量

如果样本里面的个体我们观测得到了

我们就可以真正的去计算出来统计量的值

所以统计量往往我们是可以根据样本的观测

结果得到的

而参数描述总体我们往往是得不到的

因此统计里面所谓的讲到的推断统计的重点

就是讨论如何有样本来推知总体

落实到统计指标上

就是如何有样本所得到的统计量了

来推断总体的参数

因此我们说统计量和参数之间的关系

就类似于样本和总体之间的关系

那么在我们这一门课里面

我们会讲到的一些统计量

有这一些有描述平均数的统计量

标准有标准差

我们用S来表示相关系数回归系数等等

我们这一些字母都是来描述样本特点的

我们把它叫做统计量

背后我们要了解的是总体的

比如说我刚才说到

我说我想要了解的是大学生的心理健康的状况

那么大学生的心理健康状况

这是一个总体的

我可以用一个μ来表示

而我实际观测

比如说我抽取了一千名大学生

一千名大学生的心理健康的状况

我知道了

我可以计算出一个平均值

那么这个平均值就是描述这一千个大学生

我们把它叫做统计量

这是统计量和参数

这是一个对应的问题

那么我这个地方也列出来了

在我们的基础统计部分

我们关心的四个参数和它的统计量之间的这样

的一个对应的关系

这是描述样本的

而这个参数是描述总体的

这个我们一定要清楚

这是关于这一个概念

那么我们说描述样本和总体之间的关系

实际上我们知道了我们的关心的问题是描述

总体

而对于我们实际做研究的时候

我们调查的是这个样本

样本并不等同于总体

样本是从总体中来自的一部分个体所组成的

那么在这个里面我们如果说要根据样本的信息

去推断总体的情况

就有一个核心的概念

我们说抽样误差

抽样误差是描述什么的

抽样误差就是描述

由样本所计算得到的样本统计量

和你想知道的总体参数之间

它们的差异的程度

这种差异是由什么而引起的

是由于你这种抽样的误差

随机偶然所得到的

这样的一个样本

和总体之间的这种差距而引起的

我们把它叫做抽样误差

那么我们知道样本统计量

他会依赖于我们样本的结果

而总体参数它是一个

描述总体的不变的这样的

一个东西

我们如果每一次抽取到的样本不一样

可能我们计算得到的统计量就不一样

所以我们说样本统计量它是会根据样本的不同

而变化的

统计量对于总体的参数去描述的时候

基于不同的样本所得到的

那么结果就会不一样

所以抽样误差就是用来描述这一个差异的

那么抽样误差在我们的统计里面是特别重要的

一个概念

它可以说是告诉我们由样本来推断总体的时候

你的把握程度有多大

你的误差有多大这样一件事情

那么我们说这一个部分

主要给大家介绍的就是

总体样本参数统计量

以及它们之间差距的这样的一个

抽样误差这一组概念

这是我们今天这个部分讲到的内容

好

谢谢大家

心理统计课程列表：

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

-1.4 基本概念介绍2--作业

-1.5 研究方法

--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

--2.1 统计图表

-2.1 统计表和统计图简介--作业

-2.2 频数分布表

--2.2 频数分布表

-2.2 频数分布表--作业

-2.3 频数分布图

--2.3 频数分布图

-2.3 频数分布图--作业

-2.4 百分位数和百分等级

--2.4 百分位数和百分等级

-2.4 百分位数和百分等级--作业

3 集中趋势

-3.1 平均数

--3.1 平均数

-3.1 平均数--作业

-3.2 中数

--3.2 中数

-3.2 中数--作业

-3.3 众数

--3.3 众数

-3.3 众数--作业

-3集中趋势--讨论

4 离散趋势

-4.1 全距和四分位距

--4.1 全距和四分位距

-4.1 全距和四分位距--作业

-4.2 标准差和方差

--4.2 标准差和方差

--4.2标准差和方差--讨论

-4.2 标准差和方差--作业

-4.3 差异系数

--4.3 差异系数

-4.3 差异系数--作业

5 Z分数

-5.1 Z分数介绍

--5.1 Z分数介绍

-5.1 Z分数介绍--作业

-5.2 Z分数的分布及转换

--5.2 Z分数的分布及转换

-5.2 Z分数的分布及转换--作业

-5Z分数--讨论

6 概率与抽样分布

-6.1 概率的基本概念

--6.1 概率的基本概念

--6.1 概率与二项分布--作业

-6.2 概率与二项分布

--6.2 概率与二项分布

-6.2 概率与二项分布--作业

-6.3 概率与正态分布

--6.3 概率与正态分布

-6.3 概率与正态分布--作业

-6.4 抽样分布与推论统计

--6.4 抽样分布与推论统计

-6.4 抽样分布与推论统计--作业

7 假设检验

-7.1 假设检验的一般原理

--7.1 假设检验的一般原理

-7.1 假设检验的一般原理--作业

-7.2 假设检验的一般过程

--7.2 假设检验的一般过程

-7.2 假设检验的一般过程--作业

-7.3 假设检验的不确定性和误差

--7.3 假设检验的不确定性和误差

--7.3假设检验的不确定性和误差--讨论

-7.3 假设检验的不确定性和误差--作业

-7.4 有方向的假设与单侧检验

--7.4 有方向的假设与单侧检验

-7.4 有方向的假设与单侧检验--作业

8 样本平均数的假设检验

-8.1 t统计量与t检验

--8.1 t统计量与t检验

-8.1 t统计量与t检验--作业

-8.2 单样本t检验的方法

--8.2 单样本t检验的方法

-8.2 单样本t检验的方法--作业

-8.3 有方向的检验和单侧检验

--8.3 有方向的检验和单侧检验

-8.3 有方向的检验和单侧检验--作业

9 独立样本t检验

-9.1 独立样本t检验

--9.1 独立样本t检验

-9.1 独立样本t检验--作业

-9.2 独立样本t检验的应用

--9.2 独立样本t检验的应用

-9.2 独立样本t检验的应用--作业

10 相关样本t检验

-10.1 相关样本t检验方法

--10.1 相关样本t检验方法

-10.1 相关样本t检验方法--作业

-10.2 有方向的假设和单侧检验

--10.2 有方向的假设和单侧检验

--10.2有方向的假设和单侧检验--讨论

-10.2 有方向的假设和单侧检验--作业

11 效应量和统计检验力

-11.1 效应量的测量

--11.1 效应量的测量

-11.1 效应量的测量--作业

-11.2 均值检验效应量

--11.2 均值检验效应量

-11.2 均值检验效应量--作业

-11.3 统计检验力及其影响因素

--11.3 统计检验力及其影响因素

-11.3 统计检验力及其影响因素--作业

12 参数估计

-12.1 参数估计的基本内容

--12.1 参数估计的基本内容

--12.1参数估计的基本内容--讨论

-12.1 参数估计的基本内容--作业

-12.2 用t统计量作参数估计

--12.2 用t统计量作参数估计

-12.2 用t统计量作参数估计--作业

-12.3 假设检验和参数估计

--12.3 假设检验和参数估计

-12.3 假设检验和参数估计--作业

13 方差分析概述

-13.1 方差分析的逻辑

--13.1 方差分析的逻辑

--13.1方差分析的逻辑--讨论

-13.1 方差分析的逻辑--作业

-13.2 方差分析的计算

--13.2 方差分析的计算

-13.2 方差分析的计算--作业

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

--14.1 完全随机单因素方差分析

-14.1 完全随机单因素方差分析--作业

-14.2 方差分析的测量效应和事后检验

--14.2 方差分析的测量效应和事后检验

-14.2 方差分析的测量效应和事后检验--作业

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

--15.1 重复测量单因素实验设计

-15.1 重复测量单因素实验设计--作业

-15.2 重复测量单因素方差分析的逻辑和计算

--15.2 重复测量单因素方差的逻辑和计算

--15.2重复测量单因素方差分析的逻辑和计算--讨论

-15.2 重复测量单因素方差分析的逻辑和计算--作业

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

--16.1 完全随机两因素实验设计

-16.1 完全随机两因素实验设计--作业

-16.2 完全随机两因素方差分析的逻辑和计算

--16.2 完全随机两因素方差分析的逻辑和计算

-16.2 完全随机两因素方差分析的逻辑和计算--作业

-16.3 简单效应检验

--16.3 简单效应检验

-16.3 简单效应检验--作业

-16.4 完全随机两因素方差分析的效应值和事后检验

--16.4 完全随机两因素方差分析的效应值和事后检验

-16.4 完全随机两因素方差分析的效应值和事后检验--作业

17 相关分析与检验

-17.1 相关概述

--17.1 相关概述

-17.1 相关概述--作业

-17.2.1 皮尔逊相关1

--17.2.1 皮尔逊相关1

-17.2.1 皮尔逊相关1--作业

-17.2.2 皮尔逊相关2

--17.2.2 皮尔逊相关2

-17.2.2 皮尔逊相关2--作业

-17.3 等级相关

--17.3 等级相关

-17.3 等级相关--作业

-17.4 点二列相关和二列相关

--17.4 点二列相关和二列相关

-17.4 点二列相关和二列相关--作业

-17.5 φ相关

--17.5 φ相关

-17.5 φ相关--作业

18 回归与预测

-18.1 简单线性回归

--18.1 简单线性回归

--18.1简单线性回归--讨论

-18.1 简单线性回归--作业

-18.2 回归模型和回归系数

--18.2 回归模型和回归系数

-18.2 回归模型和回归系数--作业

-18.3 线性回归的基本假设

--18.3 线性回归的基本假设

-18.3 线性回归的基本假设--作业

-18.4 变异的分解

--18.4 变异的分解

-18.4 变异的分解--作业

-18.5 回归方程的估计标准误

--18.5 回归方程的估计标准误

-18.5 回归方程的估计标准误--作业

-18.6 回归方差的有效性检验

--18.6 回归方差的有效性检验

-18.6 回归方差的有效性检验--作业

19 计数数据的检验

-19.1 二项检验

--19.1 二项检验

-19.1 二项检验--作业

-19.2 卡方检验

--19.2 卡方检验

-19.2 卡方检验--作业

-19.3 四格表及列联表

--19.3 四格表及列联表

-19.3 四格表及列联表--作业

20 非参数检验

-20.1 非参数检验概述

--20.1 非参数检验概述

--20.1非参数检验概述--讨论

-20.1 非参数检验概述--作业

-20.2 单样本非参数检验

--20.2 单样本非参数检验

-20.2 单样本非参数检验--作业

-20.3 两独立样本非参数检验

--20.3 两独立样本非参数检验

-20.3 两独立样本非参数检验--作业

-20.4 多个独立样本非参数检验

--20.4 多个独立样本非参数检验

-20.4 多个独立样本非参数检验--作业

-20.5 两个配对样本非参数检验

--20.5 两个配对样本非参数检验

-20.5 两个配对样本非参数检验--作业

-20.6 多配对样本的非参数检验

--20.6 多配对样本的非参数检验

-20.6 多配对样本的非参数检验--作业

1.4 基本概念介绍2在线视频

1.4 基本概念介绍2课程教案、知识点、字幕