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心理与教育统计含SPSS统计PPT学习教案.pptx


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文档列表 文档介绍
会计学
1
心理与教育统计含SPSS统计
一、数据的种类
数据(Date):是随机变量的观测值,它是用来描述对客观事物观察测量结果的数值。
数据的种类不同,统计处理的方法也不同。
根据数据的来源,可将数据分为:点计数据与度量数据
点计数据(Count Date):是指通过计算个数所得到的数据。如:人数、图书册数等。
度量数据(Measurement Date):是指用一定的测量工具对事物进行测量,或者按照一定的测量标准给对象赋值而得到的数据。如:身高、学****成绩、反应时间等。
根据数据的取值情况,可将数据分为:离散数据与连续数据
离散数据(Discrete Date):是指取值个数有限的数据。这种数据的单位是独立的,两个单位之间不能再划分成更小的单位,一般用整数表示。如:学生数、某门课程不及格的人数、等级制的学科成绩等。
连续数据(Continuous Date):是指取值个数无限的数据。它们可能的取值范围能连续充满某一个区间,数据的单位之间可以再划分为无限多个细小的单位,一般可以用小数表示。如:身高、百分制的学****成绩、智商等。
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一、数据的种类
根据数据的测量水平,可将数据分为:称名数据、顺序数据、等距数据与比率数据
称名数据(Nominal Date):是指只表示某一事物与其它事物在属性上不同的数据。它既不能排序,也不能相等单位,更没有绝对的零点。如:运动员的号码、学生的学号、性别、不同的教学方法等。这类数据不可以进行加减乘除运算。
顺序数据(Ordinal Date):是指可以就事物的某一属性的多少或大小依次排序,但没有相等的单位和绝对的零点的数据。如:比赛中的第一、二、三名;学科成绩的优、良、中、及格、不及格等。这类数据也不可以进行加减乘除运算。
等距数据(Interval Date):是指具有相等单位,但无绝对零点的数据。如:气温、学****成绩、智商分数等。这类数据可以进行加减运算,但不能进行乘除运算。
比率数据(Ratio Date):是指具有相等单位和绝对零点的数据资料。如:身高、体重等。这类数据既可以进行加减运算,也可以进行乘除运算。
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称名数据
名称
顺序数据
名称
排序
等距数据
名称
排序
相等单位
(+ -)
比率数据
名称
排序
相等单位
绝对零点
(+-×/ )
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数据的关系
点计数据
度量数据
离散数据
连续数据
称名数据
顺序数据
等距数据
比率数据
结论:
1、点计数据必然属于离散数据,而连续数据由于无法计数,必然属于度量数据;
2、比率数据和等距数据属于连续数据,顺序数据和称名数据属于离散数据;
3、离散数据可能是点计数据,也可能是度量数据。同样的,度量数据可能是连续数据,也可能是离散数据。
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数据的转换
数据转换的单向性:
连续数据(等距数据、比率数据) ↓
离散数据(顺序数据)
转换后数据所包含信息量将发生损耗
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二、数据的特征量——集中量
集中量:又称集中趋势,代表一组数据的典型水平或集中趋势,反映频数分布中大量数据向某一点集中的情况。
常用的集中量:
算术平均数:
中位数:位于按一定顺序排列的一组数据中央位置的数值。
众数:一组数据中出现次数最多的数。
特点比较:
主要优点
主要缺点
平均数
灵敏
易受极端值影响
中位数、众数
不易受极端值影响
不灵敏
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二、数据的特征量——差异量
是表示一组数据离散程度的量。
常用的差异量:
全距(R)
平均差(MD)
方差(S2)与标准差(S)
差异系数( CV )
例子
该组数据中的最大值减去最小值
离差绝对值的均值
方差:离差平方和的算数平均数
标准差:方差开方
标准差与算术平均数的百分比
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例子
甲组:45,52,58,65,77,83,85,92,94,99
乙组:58,63,67,72,74,79,81,83,84,89
全距:R甲=99-45=54;R乙=89-58=31
平均差:MD甲=;MD乙=
方差: S甲2=;S乙2=90
标准差:S甲=;S乙=
差异系数:CV甲=%;CV乙=%
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二、数据的特征量——相关量
事物之间的数量关系有两种:其一是函数关系,其二是相关关系。
相关:指事物之间的非确定性关系。
相关关系只能描述事物之间的共变关系,并不能揭示其内在的因果关系。
相关的种类:
根据所涉变量的多少,可

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