行为科学统计第5-7章[推论性统计基础]

行为科学统计 Statistics for the Behavioral Sciences

人生很累，现在不累，以后更累啦～

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从这一章开始是第二部分，推论性统计基础

讲什么？统计学分为“描述性统计”［第一部分］及从样本中得来的有限信息来回答关于总体的一般性问题的“推论性统计”

样本得到的结论是否可以推广到总体去呢？是否可以推广到，这就是推论性统计的目的！

 

第5章 z分数：分数的位置和标准化分布

• 引言：如同购物中心的鞋的尺寸都被标准化了以使得它们更容易理解一样，统计学也常常把一组数据标准化以使得它们更有意义且更容易理解
• 简单来说，就是把数据变得更加直观，更容易理解～～
• 感觉这章书得再看几次～z分数就是这个目的，标准化！！！～～
• z分数的第二个目的是将整个分布标准化～
• 5.1 z分数介绍
• z分数又叫标准分数。文中的例子说得很在理
• 是为了确定和描述每一个分数在分布中的精确位置。
• 其实z分数又有两个目的，分别对应着第2 跟第3节
•   5.2 z分数及在分布中的位置
• 为什么我一个学过无数次统计的童鞋。。。是第一次听说z分数这种概念。。。
• 天呐。直接讲例子比较好。。。z＝＋2表示这个分数比平均数高（＋）出两个标准差。。。如果是负号则是少几个标准差。。
• 太经典了！！！！！结果就是经常出现的那个

                z = X - u / a    （其实u 跟a 都是希腊字母，自己脑补一下啦～）

真的太棒 啦～ 天呐，原来这就是z分数。。。。。。

•   5.3 使用z分数将分布标准化
• 太叼太叼。。。。z分数的分布其实就是一直说的标准正态分布，那你把它叫成z分布其实也不是不可以啊

             

•   5.4 其他基于z分数的标准分布
• 类似于SAT考试。。及IQ测试。。就是先把其他的分数转化为z分数分布，然后再把z分数分布转换为其他的分布。。就是这样的逻辑。这节就这样跳过

 

　　5.5 计算样本的z分数

 

　　5.6 推论性统计前瞻

 

＊总结 写在前边吧，不复盘没有进步的噢

• 怎么复盘呢？跟着阅读，然后阅读前边所写，把重点的东西复制出来～
• spss 分析－描述性统计－描述－保存标准值为变量..........

 

               2016年3月15日 星期二 下午 花费两个小时整理－继续加油啰🙂

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第6章 概率

• 引言：这章的引言看不明白哦～概率又叫显著性水平......
• 6.1 概率简述
• 概率给了总体与样本之间的联系。。
•   6.2 概率与正态分布
• 唯一想记的就是那个公式了吧.....  
• 6.3 概率与二项分布
• 这么多年来，终于有人给讲了为什么叫二项分布啦....当一个变量天然只存在两个类别的时候，就产生了二项数据。
• 注意下，当样本数大于10个时，注意二项分布就可以与正态分布类似啦。
• 6.4 关于推论统计
• 概率又称显著性水平～！！！～～～！！！～～～！！！
• 概率可以帮助我们决定将界限设定在哪里。。

 

＊总结 写在前边吧，不复盘没有进步的噢

• 怎么复盘呢？＝ ＝就是看看啦。
• 在推论统计中， 概率被陈伟显著性水平，它提示了研究者关于错误解释研究结果的概率。

2016年3月15日 星期二 下午 花费两个小时整理－继续加油啰🙂

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时间是用来流浪的，身躯是用来相爱的，生命是用来遗忘的........吉普赛人..鸡脯丝人。。

 

第7章 概率和样本：样本平均数的分布

• 引言：样本数量是决定样本平均数是否能代表总体平均数的非常重要的考虑之一
• 讲到了大数定律啊～   其实通俗来讲，大数定律就是说样本数量要越多越好啊。。
• 大数定律：大的样本能够更好地代表总体。
• 7.1 钙素
• 样本误差是样本数据和它对应着的总体参数之间的差异，或者说误差的数量。
• 为什么要有这一章？  因为你从一个总体挑出不同的样本，两个样本所描述出来的统计量，分数不同，你能鉴定哪个样本更好地描述了总体？
• 这一章讲的是，     一个统计数据（样本平均数） 的分布！   一个总体内不同的样本，组成了这样一个分布～
• 注意注意：之前讲的不是分数的分布，而是统计数据的分布，统计数据是从样本中得到的，一个统计数据的分布被称为取样分布。
• 取样分布是一组统计数据（统计量）的分布，这组统计数据是由一个总体中取出所有可能的固定大小的样本得到的。
•   7.2 样本平均数的分布
• 中心极限定理：任何平均数为u，标准差为a的总体，样本大小为n的样本平均数分布具有平均数为u，标准差为a／根号n， 同时当n趋于无穷时，分布将趋于正太。。。其实当样本大小达到30的时候，分布就几乎是正态了。。是不是，解释了为什么样本数据量一般要选择30以上。。。
• • 还有3个概念要解释哦，就是形状、集中趋势和变异性。
  • 首先形状。。。不知道
  • 其次，集中趋势。。其实（样本平均数分布 ）的平均数！    样本平均数分布M   的   平均数 永远等于 总体平均数哦。
  • 最后变异性！      样本平均数分布   的标准差   ～   叫M的标准误。。。。。。［认真看我写的这段话！］虽然总体上的样本平均数分布的平均数等于总体的平均数，但是！！！并不是每一个样本的平均数就直接等于总体的平均数，所以有 标准误 恰恰是用来估计一个样本平均数M和总体平均数u之间的平均到底有多大。。。
  • 认真理解，就不会晕的｀～～   所以直接点   标准误＝a／根号n。。。。。就是这么简单啦～
  • 选择样本的一个基本原因是要用简单的数据去回答关于总体的问题。。。
• 7.3 概率及样本平均数的分布
  • 　　注意一下，普通样本的分布  的数据叫  x
  •             然后，取样分布的  数据叫  M  ....     所以样本平均数的z分数就是  z＝M－u／a_M
• 7.4 标准误的进一步讨论
• 标准差随着样本的增大而减小，这话没毛病～～...
• 在这一章的开始，我们介绍了可能从一个总体中取出成千上万个不同样本这一事实。。。。～奶丝啊。。然后，欣赏多态就是幸福。。

 

• 7.5 推论性统计前瞻
• 铺垫啊铺垫啊铺垫啊
• 为了铺垫后边的推论性统计～
• 终于铺垫完了！～晚上继续来图书馆看啦～正经研究事情不做...天天看这些..

 

＊总结 写在前边吧，不复盘没有进步的噢

• 怎么复盘呢？跟着阅读，然后阅读前边所写，把重点的东西复制出来～
• 怎么在spss中报告标准误。。往往用SE 或者SEM来表示平均数的标准误。就是报告一个SE...
• 本章最重要的概念就是标准误，标准误是样本平均数分布的标准差，它衡量了一个样本平均数（M）和总体平均数（u）之间的标准距离。标准误告诉我们，用一个样本平均数去估计总体平均数的时候有多大误差。～

 

2016年3月15日 星期二至此，推论性统计基础差不多就完结了～－继续加油啰🙂／／／2016/12/18更修修改了～～ 今天在cqu图书馆更新了一下午，又巩固了统计学基础～