《心理统计学》教学大纲

 

课程名称及代码：心理统计学（心理学专业11021122）

课程学分与学时：4学分/ 64学时(其中理论讲授50学时、实践操作14学时)

先修课程：普通心理学，高等数学等课程

适用专业：心理学

 

一、课程性质、目的与任务

性质：心理统计学是以概率论为基础，运用数理统计方法，探讨心理科学现象中研究数据的收集、整理、分析和推断，并帮助决策提供科学依据的应用性学科。心理统计学是心理学专业科研工作中必不可少的工具和基础，也是教育与心理科学研究方法之一。心理统计学是心理学系学生必须熟练掌握的一项数据分析工具，本课程为心理学专业基础课、专业必修课程。

目的：本课程的主要目的在于帮助学生将基本的统计学理论应用到心理学研究中。促进学生理解和掌握心理统计的基本概念、基本知识、基本原理和基本方法，核心在于了解各种统计方法的用途、使用条件以及如何解释统计结果；培养与提高学生的量化研究与量化分析的能力；培养与提高学生的推断统计与或然性思维的能力；提高和发展学生的统计思维能力和素质；增进学生从事教育科学和心理科学研究与创新的能力。

任务：通过本课程教学，使学生了解心理统计学的基本概念和常用术语，理解有关统计学原理的基本思想和逻辑推理过程，掌握常用统计方法的适用条件、应用特点及相互间的联系与区别，熟悉心理统计工作的基本步骤及方法，旨在培养并提高学生的统计观察能力、辩证分析能力和综合应用能力，并为学生日后从事教育科学研究以及管理工作奠定基础。同时，作为《心理测量学》的理论基础，也为学生后续课程的顺利学习提供条件。

二、教学内容与学时分配

第一部分课堂讲授（52学时）

第一章 绪论（2学时）

（一）统计方法在心理和教育科学研究中的作用

1．心理与教育统计的定义与性质

2．心理与教育科学研究数据的特点

3．学习心理与教育统计应注意的事项

（二）心理与教育统计学的内容

1．描述统计

2．推断统计

3．实验设计

（三）心理与教育统计学的基础概念

1．数据类型

2．变量、观测值、随机变量

3．总体、样本与个体

4．次数、比率、频率与概率

5．参数和统计量

第二章 统计图表（3学时）

（一）数据的初步整理

1．数据排序

2．统计分组

3．统计表

4．统计图

（二）次数分布表

1．简单次数分布表

2．分组次数分布表

3．相对次数分布表

4．累加次数分布表

5．双列次数分布表

（三）次数分布图

1．直方图

2．次数多边形图

3．累加次数分布图

（四）其他类型的统计图表

1．其他常用的统计表类型

2．其他常用的统计图的类别

第三章集中量数（3学时）

（一） 算术平均数

1．平均数的计算方法

2．平均数的特点

3．平均数的意义

4. 平均数的优缺点

（二） 中数

1.中数的算法

2. 中数的优点与缺点

（三）众数

1．众数的计算

2．众数的特点

3. 众数的应用范围

（四）算术平均数、众数、中数三者之间的关系

1．三者的大小比较

2．三者的特点比较

第四章差异量数（3学时）

（一）全距与四分位差

1．全距

2．四分位差

（二） 平均差、方差与标准差

1．离差与平均差

2．方差与标准差

3. 变异系数

（三）离散统计量的计较

（四）相对量数

1．百分等级

2．标准分数

3．标准化分布

第五章 概率与概率分布（3学时）

（一） 概率的基本概念

1．什么是概率

2．概率的基本性质

3．概率分布类型

（二）正态分布

1．正态分布特征

2．正态分布表的编制与使用

3．次数分布是否正态的检验方法

4．正态分布在测验中的应用

（三）二项分布

1．二项试验与二项分布

2．二项分布的性质

3．二项分布的应用

（四）样本分布

1．正态分布及渐近正态分布

2．t 分布

3．F 分布

第六章 假设检验（3学时）

第一节 假设检验的原理

1．原假设与备择假设

2．假设检验的小概率原理

3．假设检验的逻辑

第二节 假设检验的一般步骤

1. 提出假设

2.选择数据、计算样本统计量

3. 设置显著性水平

4. 下结论

第三节 假设检验中的不确定性与误差

1．第一类错误

2．第二类错误

3．统计检验力

第四节 有方向的假设和单侧假设

1．单侧检验与双侧检验的比较

2．有方向检验的假设

3．有方向检验的拒绝域

第五节 假设检验的一般要素

1．假设总体参数

2．样本统计量

3. 估计误差

4. 检验统计量

5.α水平

第七章 独立样本与相关样本的t检验（8学时）

    （一） t统计量概述

1. t统计量简介

2. t统计量简介和Z统计量的比较

3. t统计量的自由度

4. t检验

（二） 两个独立相关的假设检验

1. 独立样本均值差异的分布

2. 独立样本的t统计量

3.独立样本t检验的统计前提

4.独立样本的t检验

5.独立样本的t检验的效应大小和效力

（三） 两个相关样本的假设检验

1. 有关相关样本的计算

2. 相关样本t检验的统计前提

3. 相关样本t检验的效应大小

4.相关样本设立的问题

第八章参数估计（3学时）

第一节 点估计、区间估计与标准误

1．点估计的定义

2．良好估计量的标准

3．区间估计与标准误

第二节 总体平均数的估计

1．估计总体平均数的步骤

2．总体方差已知时，对总体平均数的估计

3．总体方差未知时，对总体平均数的估计

第三节 方差与标准差的区间估计

1. 方差的区间估计

2. 标准差的区间估计

第九章 方差分析（9学时）

（一）方差分析的概述

1. 方差分析的逻辑

2. 方差分析的假设

3. 方差分析的计算

（二）完全随机单因素方差分析

1. 完全随机单因素实验设计及举例

2. 方差分析的测量效应

3. 方差分析的事后检验

（三）重复测量单因素方差分析

1. 重复测量单因素实验设计

2. 重复测量单因素方差分析的逻辑

3. 重复测量单因素方差分析的计算

4. 重复测量单因素方差分析的测量效应与事后检验

（四） 完全随机两因素方差分析

1. 完全随机两因素实验设计

2. 完全随机两因素方差分析的逻辑

3. 完全随机两因素方差分析的计算

4. 完全随机两因素方差分析的简单效应分析

5. 完全随机两因素方差分析的测量效应和事后检验

第十章 相关系数（3学时）

（一）相关、相关关系与散点图

1．什么是相关

2．相关系数

3．散点图

（二） 积差相关

1．积差相关的概念与适用资料

2．计算积差相关系数的基本公式

3．计算积差相关系数的差法公式

4．相关系数的合并

（三）等级相关

1．斯皮尔曼等级相关

2．肯德尔等级相关

（四） 质与量相关

1．点二列相关

2．二列相关

3．多列相关

（五）品质相关

1．四分相关

2．列联表相关

第十一章卡方检验（3学时）

（一） c2匹配度（拟合优度）检验

1.基本概念和适用情境

2.c2匹配度检验计算方法

3.正态分布匹配度检验

（二） c2独立性检验

1.基本概念和适用情境

2.c2独立性检验计算方法

3.c2检验的效应水平

第十二章 非参数检验（3学时）

    （一） 顺序型数据和秩统计量

（二）曼-惠特尼U检验

1.小样本情况下的曼-惠特尼U检验

2.大样本情况下的曼-惠特尼U检验

（三）符号检验法

1.小样本情况下的符号检验法

2.大样本情况下的符号检验法

（四）维尔克松T检验

1.小样本情况下的维尔克松T检验

2.大样本情况下的维尔克松T检验

（五）克-瓦氏单向方差分析

1.小样本情况下的克-瓦氏单向方差分析

2.大样本情况下的克-瓦氏单向方差分析

（六）弗里德曼双向方差分析

1.小样本情况下的弗里德曼双向方差分析

2.大样本情况下的弗里德曼双向方差分析

第十三章 回归初步（2学时）

（一）简单线性回归

    1. 概述

    2. 回归分析的含义

（二）回归模型和回归系数

1. 回归系数

2. 标准化回归系数

（三）回归方差的有效性检验

1. 方差分析的方法

2. 回归系数的显著性检验

（四）回归的应用

第十四章 多元统计分析初步（2学时）

（一） 多元线性回归

1. 多元线性回归的含义

2. 二元线性回归方程与二元线性标准回归方程

（二） 主成分分析

1. 主成分分析的含义

2. 主成分分析的基本原理

3. 主成分分析的主要步骤

（三） 因素分析

1. 因素分析的含义

2. 因素分析的步骤

3. 用SPSS进行因素分析

第二部分实验实践环节（14学时）

1. 第二章 统计图表（1学时）：数据的整理、统计图与统计表操作

2. 第三章 集中量数（1学时）：集中量数的计算、考研真题解析、在文献中的结果报告及应用

3. 第四章 差异量数（1学时）：差异量数的计算、真题练习、在文献中的结果报告

4. 第五章 概率与概率分布（1学时）：习题训练及解析

5. 第六章 假设检验（1学时）：习题训练及解析

6. 第七章 独立样本与相关样本的t检验（2学时）：案例运用分析、在文献中的结果报告、t检验的计算

7. 第八章 参数估计（1学时）：参数估计的计算及运用

8. 第九章 方差分析（3学时）：方差分析的计算、在文献中的结果报告

9. 第十章 相关系数（1学时）：相关系数的计算、在文献中的应用

10. 第十一章 卡方检验（1学时）：卡方检验的计算及其在文献中的应用

11. 第十二章 非参数检验（1学时）：非参数检验的计算

三、教学方法与手段

关于本课程教学方法：第一，讲授法，课堂教学以讲授法为主。辅以适当的练习和讨论等，在课堂讲授中，注意加强讲解的广度和深度，注重讲授和讨论的有机结合；第二，案例分析法，结合《心理学报》《心理科学》《心理发展与教育》等期刊发表论文及其他研究数据，结合课程内容进行分析；第三，实际操作法，学生以小组为为单位，进行问卷调查收集收据，在分析数据中对所用知识进行运用。

关于本课程教学手段：第一，基于问题学习为导向的教学，充分调动学生的积极性。将当前专业课中的实际问题引入《心理统计学》的教学当中，使学生不仅学到统计知识，而且还学会了如何运用它解决一个实际问题。在教学中，始终贯穿着统计学的应用，训练和提高学生的分析问题和解决问题的能力。第二，注重统计思想而不是统计公式的教学。更注重学生对统计思想的理解，通过学习，使学生了解一个领域的主要思想是如何联系于现实世界的，而不是拘囿于某个公式的复杂之处，培养学生具有通过对事物进行量化的描述和分析来认识事物本质的科学的统计思维方式和增强学生统计应用的意识。第三，增加实例，更新知识，提倡兴趣教学。课堂教学中，结合当前心理学的问题以及社会，经济等各方面的统计资料作为课堂实例进行统计分析，一方面能够更新知识，另一方面使学生能够开阔眼界，开阔思路。第四，开展现代化教学。将《心理统计学》的全部内容制成Powerpoint的电子版讲义，并分步演示公式的推导或解题过程。运用多媒体教学手段增加了图表的精确性，而且生动、形象，同时增大了教学信息量，并且必要时用板书作为辅助手段，提高教学效率和教学效果。

四、课程考核方式

1、过程考核：从考勤、课堂测验、作业批改等方面着手，期中考试采用闭卷考试形式完成。其中，期中考试占20%，测验和作业占10%，考勤占10%。

2、期末考核：期末采用闭卷笔试形式进行，考试时间2小时。期末成绩占60%。总成绩的评定采用百分制计分方法。

五、其他

（一）作业及自主学习要求[V1] 

1、布置书面作业2次（描述统计、推断统计各1次）、小组调研报告1次、期中测试1次。书面作业、期中测试全批全改，小组调研报告作点评。目的在于让学生充分掌握心理统计学的基本知识和原理并能用于解决问题

2、指导学生阅读《心理学报》《心理科学》《心理发展与教育》等期刊，通过小组报告及课堂讨论等形式，重点分析论文中统计方法运用；小组确定主题，运用网络调查、实际调研等方式进行问卷调研，收集数据，让学生在实践中了解心理统计的掌握常用统计方法的适用条件、应用特点及相互间的联系与区别，熟悉心理统计工作的基本步骤及方法。

（二）课程资源

1、建议教材

《现代心理与教育统计学》，张厚粲、徐建平，北京师范大学出版社，2014第4版

2、主要参考书

《心理与行为科学统计》，甘怡群，北京大学出版社，2005第1版

《心理统计导论：理论与实践（第10版）》，罗伯特R.帕加诺 著，方平、姜媛 等译                  机械工业出版社，2016第1版

《行为科学统计精要 8版》， 弗雷德里克·J·格雷维特 等著，刘红云、骆方 等译，中国人民大学出版社，2016第1版

《应用心理统计学》，刘红云、骆方 著，人民教育出版社，2015第1版

《心理统计—日常生活中的统计推理》，杰弗里·贝内特 等著，封文波 译，机械工业出版社，2013第1版

《教育统计学》，王孝玲 著，华东师范大学出版社，2015第5版

《教育与心理统计学》，张敏强 著，人民教育出版社，2010第3版

3、课外学习资源

课外学习资源主要包括图书馆、知网、网络视频以及一线教师的相关资料，主要的资源在于网络学习资源。

加州大学伯克利分校：心理学中的数据分析http://open.163.com/movie/2017/6/G/L/MCM2FK2B1_MCM2G54GL.html

 

大纲执笔：薛威峰

教学基层组织负责人审核签字：               教学院领导审核签字：

制订（修订）时间：    2017   年