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第一章 引论 1

第一节 为什么要学习统计学 2

一、统计学是研究随机现象的方法论 2

二、统计学是心理学研究设计的技术 4

三、统计学是心理学研究资料分析的技术 5

四、统计学是心理学研究结果表达的有效语言 6

五、统计学成为心理学专业学生的应用技术 6

第二节 心理学研究中测量的性质 7

一、数字的特性与测量 7

二、心理学研究中的变量 11

三、测量中的系统误差与随机误差 14

第三节 量化研究的逻辑：从样本到总体 15

一、量化研究的基本假设 15

二、总体、样本与个案 17

三、常用样本抽样方法 18

四、从样本推断总体的风险 23

第四节 一切由计算机代劳：SPSS浏览 24

一、SPSS的基本视窗 25

二、SPSS应用的一般过程 27

第五节 如何更好地掌握心理统计学 28

一、重视理解随机现象与随机误差 28

二、重视概念理解而非公式记忆 29

三、依靠SPSS技术但不要迷失自我 30

四、联系生活实际与心理学研究实例 30

第二章 数据的图表描述与特征量 32

第一节 统计资料的表列与图示 33

一、资料分类 33

二、次数分布表 35

三、次数分布图 37

第二节 集中量数 40

一、算术平均数 40

二、中位数 43

三、众数 46

第三节 差异量数 47

一、全距、四分位差与平均差 47

二、方差与标准差 50

第四节 地位量数 57

一、百分位数 58

二、百分等级 59

第五节 SPSS数据文件的建立与应用 59

一、定义变量 59

二、数据的输入与保存 63

三、数据文件的编辑与转换 63

四、描述性特征量的计算 69

第三章 随机事件与概率分布 73

第一节 随机事件及其概率 74

一、随机现象和随机事件 74

二、随机事件的概率 76

第二节 离散变量的概率分布 79

一、离散变量的分布列 79

二、二项分布 80

第三节 连续变量的概率分布 83

一、连续变量的概率密度函数 83

二、正态性概率分布 84

三、正态分布表及其应用 86

四、正态分布在实践中的应用 88

第四节 频数分布分析的SPSS过程 90

一、频数分布表的制作 90

二、频数分布图的制作 92

第四章 抽样分布与参数估计 99

第一节 抽样分布 100

一、抽样分布与抽样误差 100

二、样本平均数的抽样分布 101

第二节 参数估计的基本原理 107

一、参数估计的概念 107

二、良好的点估计量的特征 108

三、区间估计的原理 109

第三节 总体平均数的区间估计 111

一、总体正态且方差已知时的区间估计 111

二、总体正态且方差未知时的区间估计 112

三、总体非正态且方差已知时的区间估计 113

四、总体非正态且方差未知时的区间估计 114

五、抽样误差与区间估计的SPSS过程 115

第五章 假设检验 120

第一节 假设检验的基本原理 121

一、假设与假设检验 121

二、单侧检验与双侧检验 125

三、统计决策的两类错误 126

四、参数检验与非参数检验 127

五、假设检验的步骤 128

第二节 单样本平均数的差异检验 128

一、总体为正态分布且方差已知 128

二、总体为正态分布且方差未知 129

三、总体为非正态分布 130

第三节 独立样本平均数的差异检验 131

一、两总体均为正态分布且方差已知 131

二、两总体均为正态分布且方差未知 132

三、两总体均为非正态分布 135

四、方差齐性检验 136

第四节 相关样本平均数的差异检验 137

一、两总体均为正态分布且方差已知 137

二、两总体均为正态分布且方差未知 138

三、两总体均为非正态分布 140

第五节 假设检验中的效应量 140

一、效应量的提出 140

二、其他效应量 142

三、样本平均数差异显著性检验的效应量 143

第六节 t检验的SPSS过程 144

一、单样本t检验 144

二、两独立样本t检验 146

三、两配对样本t检验 148

第六章 方差分析 152

第一节 方差分析的基本原理 153

一、变异量的可加性 153

二、方差分析的适用条件 157

三、方差分析的基本程序 158

第二节 单因素完全随机设计的方差分析 161

一、单因素完全随机设计的方差分析过程 161

二、各组数据个数不等时的方差分析过程 163

三、只给出各组统计量时的方差分析过程 167

第三节 单因素随机区组设计的方差分析 169

一、单因素随机区组设计的基本模式 169

二、单因素随机区组设计的方差分析过程 170

三、单因素重复测量设计的方差分析 175

第四节 多因素完全随机设计的方差分析 178

一、多因素完全随机设计的基本模式 178

二、多因素完全随机设计的方差分析过程 179

第五节 方差分析中效应的进一步分析 182

一、各平均数间的多重比较 182

二、主效应与交互效应 185

三、简单效应检验 187

第六节 方差分析的SPSS过程 189

一、单因素完全随机设计的方差分析SPSS过程 189

二、单因素重复测量设计的方差分析SPSS过程 192

三、多因素完全随机设计的方差分析SPSS过程 194

第七章 相关分析 200

第一节 相关的概念 201

一、相关概念的提出 201

二、相关的性质 202

第二节 积差相关分析 204

一、积差相关系数计算的逻辑 205

二、积差相关系数的计算 207

三、相关系数大小的意义 209

四、积差相关的适用条件 210

第三节 等级相关分析 211

一、斯皮尔曼等级相关 211

二、肯德尔等级相关 216

第四节 偏相关分析 217

一、偏相关的基本概念 217

二、偏相关的计算方法 218

第五节 相关分析的SPSS过程 219

一、二元相关分析的SPSS过程 220

二、肯德尔和谐系数计算的SPSS过程 223

三、偏相关分析的SPSS过程 224

第八章 聚类分析 228

第一节 聚类分析的基础 229

一、聚类分析的含义 229

二、多维度空间中距离的测量 230

三、测量指标的量纲统一 232

第二节 层次聚类分析的步骤 234

一、完备的指标体系及其数据的获取 234

二、距离计算与逐步凝聚 235

三、绘制凝聚状态表、树形图和冰柱图 235

四、确定类别数和个体的类属关系 238

第三节 层次聚类分析的SPSS过程 238

一、层次聚类分析的SPSS操作步骤 238

二、层次聚类分析结果的输出与解释 244

第四节 快速聚类分析 247

一、快速聚类分析的基本步骤 247

二、快速聚类的结果及其检验 248

三、快速聚类分析案例与SPSS过程 249

四、快速聚类输出结果及其解释 252

第九章 回归分析 260

第一节 回归分析概述 261

一、回归分析的含义 261

二、回归分析的基本逻辑与步骤 262

三、回归方程的应用 265

第二节 一元线性回归分析 266

一、一元线性回归模型 266

二、一元线性回归方程的参数计算 267

三、一元线性回归方程的有效性检验 269

四、一元线性回归方程的应用 272

五、一元线性回归分析的SPSS过程 275

第三节 多元线性回归分析 278

一、多元线性回归模型 278

二、多元线性回归方程的参数计算 279

三、多元线性回归方程的有效性检验 281

四、回归系数的显著性检验 282

五、自变量的筛选 283

六、多元线性回归分析的SPSS过程 284

第四节 逻辑回归分析 288

一、基本概念与计算公式 289

二、极大似然估计 290

三、模型的显著性检验 294

四、逻辑回归分析的SPSS过程 294

第十章 探索性因素分析 301

第一节 探索性因素分析的基本原理 302

一、因素分析的起源与逻辑基础 302

二、因素分析的基本模型 305

第二节 适合度检验与因子提取 308

一、因素分析的适合度检验 308

二、因子提取方法及因子数的确定 310

第三节 因子旋转及因子命名与计算 314

一、因子旋转的意义与原则 314

二、因子旋转的方法 316

三、因子命名与因子分计算 318

第四节 因素分析的SPSS过程 318

一、因素分析的对话框操作步骤 319

二、因素分析结果的读取与解释 324

第十一章 比率的差异性检验 332

第一节 总体比率的估计 333

一、样本比率的抽样分布 333

二、总体比率的区间估计 334

第二节 单样本比率的差异检验 335

一、研究假设与虚无假设 335

二、检验统计量的计算 336

三、统计决策 336

第三节 相关样本比率的差异检验 337

一、2×2资料登记四格表 337

二、研究假设与虚无假设 338

三、检验统计量Z分数计算 338

四、统计决策 339

第四节 独立样本比率的差异检验 340

一、独立样本比率差异的抽样分布 340

二、研究假设与虚无假设 341

三、检验统计量的计算 341

四、统计决策 341

第五节 比率假设检验的SPSS过程 343

一、单样本比率差异检验的SPSS过程 343

二、相关样本比率差异检验的SPSS过程 345

三、独立样本比率差异检验的SPSS过程 348

第十二章 X2检验 352

第一节 X2检验的基本原理 353

一、行为科学中的计数资料 353

二、X2分布及其应用 355

三、X2检验的基本原理 356

四、X2检验的主要步骤 357

五、X2检验的连续性校正 358

第二节 适合性X2检验 359

一、适合性X2检验的具体应用 359

二、适合性X2检验与比率检验的关系 363

第三节 独立性X2检验 363

一、独立性X2检验的一般过程 364

二、四格表的独立性x2检验 365

第四节 x2检验的SPSS过程 368

一、适合性x2检验的SPSS过程 368

二、独立性x2检验的SPSS过程 372

第十三章 非参数检验 377

第一节 非参数检验概述 378

一、非参数检验的适用范围 378

二、非参数检验的优缺点 379

第二节 符号检验 379

一、符号检验的基本原理 380

二、符号检验的基本步骤 380

第三节 符号秩次检验 382

一、符号秩次检验的基本原理 382

二、符号秩次检验的基本步骤 383

第四节 秩和检验 385

一、秩和检验的基本原理 385

二、秩和检验的基本步骤 386

第五节 中位数检验 388

一、中位数检验的基本原理 388

二、中位数检验的基本步骤 388

第六节 非参数检验的SPSS过程 391

一、符号与符号秩次检验的SPSS过程 391

二、秩和检验（曼-惠特尼U检验）的SPSS过程 393

三、中位数检验的SPSS过程 394

附录 统计用表 397

参考文献 419