教育與心理統(tǒng)計學自考大綱.docVIP

課程性質與設置目的一、 課程性質與特點教育與心理統(tǒng)計學是統(tǒng)計學運用于心理學和教育學領域所產生的一個應用統(tǒng)計學分支，它的任務就是向心理學和教育學研究者提供分析心理現象和教育現象的數量規(guī)律性的統(tǒng)計分析工具。它是為培養(yǎng)和檢驗考生的教育與心理統(tǒng)計的基本理論知識，基本技能和實際應用能力而設置的專業(yè)基礎課程，是進一步學習實驗心理學、心理測量學、教育測量學等課程的前提。該課程的特點：（一）邏輯分析性強；（二）概念和公式運用多；（三）運用各種統(tǒng)計分析方法量化地分析、認識教育和心理現象和規(guī)律。因此在考生自學及自考命題過程中，應充分地重視本課程的綜合性和應用性的特點。二、 課程目的與要求本課程的設置目的在于使自學應考者理解掌握教育與心理統(tǒng)計的基本概念與基本原理，培養(yǎng)其描述統(tǒng)計分析能力和推斷統(tǒng)計能力，并能用來解決教育教學以及管理研究方面的實際問題。考生應該懂得和掌握一些必要的統(tǒng)計分析方法，以便能獨立分析資料、處理數據直至科學決策。本課程的基本要求是：從總體上把握教育與心理統(tǒng)計學的基本理論，掌握教育與心理統(tǒng)計的基本概念、基本原理和基本方法；能夠針對具體的問題按照要求對數據進行描述統(tǒng)計與推斷統(tǒng)計分析處理；能夠運用統(tǒng)計分析的原理與方法來解決教育、心理方面的實際問題。三、 本課程與相關課程的聯系、分工和區(qū)別教育與心理統(tǒng)計學是采用統(tǒng)計學的原理和方法來解決教育學和心理學課程中遇到的問題的一門課程，因此與教育學、心理學和統(tǒng)計學有相對密切的聯系。統(tǒng)計學是教育與心理統(tǒng)計學的理論基礎，因此具備一些統(tǒng)計學上的預備知識對于學習教育與心理統(tǒng)計學這門課程是必要的。當然，教育與心理統(tǒng)計學在內容上會更注重統(tǒng)計學在教育學和心理學方面的應用，具有更強的針對性和實用性。此課程是一種方法性課程，它為教育學和心理學的學習和研究過程提供了一種很好的工具，而教育學和心理學則為這種方法的學習提供了一種載體，在應用中不斷得到理論和方法的完善?？忌趯W習本課程應該把握兩個要點：一是要全面了解教育與心理統(tǒng)計學的基礎知識，以便在具體的應用中選擇正確的數據處理方法；二是要注意結合教育學與心理學的理論和實踐，在解決問題中理解和掌握數據統(tǒng)計處理的應用條件和操作過程。教育與心理統(tǒng)計學教材的重點是28章，介紹教育學與心理學中常采用的數據統(tǒng)計處理方法，第1章是學習相關知識的基礎，要求對此有相關的了解；第914章是知識的進一步深入，不要求掌握。課程內容與考核目標 緒論一、學習目的與要求1. 了解教育與心理統(tǒng)計學的定義和內容體系，形成對教育與心理統(tǒng)計學的整體認識；2. 了解教育與心理統(tǒng)計學的歷史與發(fā)展趨勢3. 了解本學科必備的預備知識，為以后的學習奠定基礎。本章重點：預備知識中的概念的理解本章難點：隨機變量的分類方法二、課程內容三、考核知識點（一）什么是教育與心理統(tǒng)計學教育與心理統(tǒng)計學的概念（二）教育與心理統(tǒng)計學的基本內容描述統(tǒng)計學、推斷統(tǒng)計學、多元統(tǒng)計分析的涵義（三）教育與心理統(tǒng)計的昨天、今天和明天世界上第一本有關教育與心理統(tǒng)計學的專著（四）預備知識1. 隨機現象及隨機變量的概念。2. 常用的符號及其計算法則。四、考核要求（一）什么是教育與心理統(tǒng)計學教育與心理統(tǒng)計學的概念（識記）（二）教育與心理統(tǒng)計學的基本內容描述統(tǒng)計學、推斷統(tǒng)計學、多元統(tǒng)計分析的涵義（領會）（三）教育與心理統(tǒng)計的昨天、今天和明天世界上第一本有關教育與心理統(tǒng)計學的專著（識記）（四）預備知識1. 隨機現象及隨機變量的概念（識記）2. 常用的符號及其計算法則（領會）第一章 常用的統(tǒng)計表與圖一、學習目的與要求1. 了解次數分布的概念以及次數分布圖通常的兩種表達方式，能夠編制單次數分布表、次數直方圖與次數多邊圖； 2. 了解幾種常用的統(tǒng)計圖的涵義，并能繪制和在實際中應用它們。本章重點：次數分布表的編制本章難點：組限、組中值的算法。二、課程內容三、考核知識點（一）次數分布表與圖1. 次數分布的概念2. 次數分布圖通常的兩種表達方式3. 單次數分布表、次數直方圖與次數多邊圖的編制（二）幾種常用的統(tǒng)計分析圖1. 散點圖、線形圖、條形圖、圓形圖的涵義2. 散點圖、線形圖、條形圖、圓形圖的編制四、考核要求（一）次數分布表與圖1. 次數分布的概念（識記）2. 次數分布圖通常的兩種表達方式（識記）3. 單次數分布表、次數直方圖與次數多邊圖的編制（簡單應用）（二）幾種常用的統(tǒng)計分析圖1. 散點圖、線形圖、條形圖、圓形圖的涵義（識記）2. 散點圖、線形圖、條形圖、圓形圖的編制（簡單應用）第二章 常用統(tǒng)計參數一、學習目的與要求1. 掌握平均數（包括算術平均數和幾何平均數）、中數、眾數等集中量數的涵義、算法并能夠針對具體的數據進行靈活應用；2. 掌握平均差、方差、標準差、差異系數等差異量數的定義、算法并能夠針對具體的數據進行靈活應用；3. 理解百分位數、百分等級分數等地位量數的涵義；4. 掌握相關的涵義，理解相關系數意義并能夠合理應用各種相關系數衡量變量之間的關系本章重點：集中量數和差異量數的計算；相關系數的計算本章難點：幾何平均數的計算，相關系數的應用條件二、課程內容三、考核知識點（一）集中量數1. 總體平均數與樣本平均數的定義、公式與符號表達2. 加權平均數的定義與公式表達3. 幾何平均數的基本公式4. 中數的定義5. 眾數的定義；6. 算術平均數的性質及其優(yōu)缺點7. 幾何平均數的使用條件8. 正確計算總體平均數與樣本平均數9. 加權平均數的計算10. 幾何平均數的計算及其在教育與心理研究中的應用11. 對一組數據能用觀察法確定其中數12.利用皮爾遜經驗法計算眾數（二）差異量數1. 平均差的計算公式與符號表達2. 總體方差與總體標準差的計算公式與符號表達3. 樣本方差與樣本標準差的計算公式與符號表達4. 差異系數的計算公式與符號表達；5. 方差與標準差的性質與意義；6. 正確計算一組數據的平均差7. 正確計算一組數據的總體方差與總體標準差8. 正確計算一組數據的樣本方差與樣本標準差9. 應用標準差的性質確定一組新數據的標準差10. 應用差異系數評價兩組數據的相對差異程度（三）地位量數1. 地位量數的涵義2. 百分位數的涵義3. 百分等級分數的涵義（四）相關分析1. 相關的涵義；2. 相關系數的概念與符號表示3. 積差相關系數的計算公式4. 斯皮爾曼等級相關的基本公式5. 肯德爾W系數的計算公式6. 相關散點圖7. 對相關系數的解釋8. 積差相關系數的應用條件9. 等級相關系數的應用條件10. 點雙列相關的應用場合11. 雙列相關的應用場合12. 利用原始數據計算積差相關13. 利用原始數據計算斯皮爾曼等級相關四、考核要求（一）集中量數1. 總體平均數與樣本平均數的定義、公式與符號表達（識記）2. 加權平均數的定義與公式表達（識記）3. 幾何平均數的基本公式（識記）4. 中數的定義（識記）5. 眾數的定義（識記）6. 算術平均數的性質及其優(yōu)缺點（領會）7. 幾何平均數的使用條件（領會）8. 正確計算總體平均數與樣本平均數（簡單應用）9. 加權平均數的計算（應用）10. 幾何平均數的計算及其在教育與心理研究中的應用（簡單應用）11. 對一組數據能用觀察法確定其中數（簡單應用）12. 利用皮爾遜經驗法計算眾數（簡單應用）（二）差異量數1. 平均差的計算公式與符號表達（識記）2. 總體方差與總體標準差的計算公式與符號表達（識記）3. 樣本方差與樣本標準差的計算公式與符號表達（識記）4. 差異系數的計算公式與符號表達（識記）5. 方差與標準差的性質與意義（領會）6. 正確計算一組數據的平均差（簡單應用）7. 正確計算一組數據的總體方差與總體標準差（簡單應用）8. 正確計算一組數據的樣本方差與樣本標準差（簡單應用）9. 應用標準差的性質確定一組新數據的標準差（綜合應用）10. 應用差異系數評價兩組數據的相對差異程度（簡單應用）（三）地位量數1. 地位量數的涵義（識記）2. 百分位數的涵義（領會）3. 百分等級分數的涵義（領會）（四）相關分析1. 相關的涵義（識記）2. 相關系數的概念與符號表示（識記）3. 積差相關系數的計算公式（識記）4. 斯皮爾曼等級相關的基本公式（識記）5. 肯德爾W系數的計算公式（識記）6. 相關散點圖（領會）7. 對相關系數的解釋（領會）8. 積差相關系數的應用條件（領會）9. 等級相關系數的應用條件（領會）10. 點雙列相關的應用場合（領會）11. 雙列相關的應用場合（領會）12. 利用原始數據計算積差相關（簡單應用）13. 利用原始數據計算斯皮爾曼等級相關（簡單應用）第三章 概率與分布一、學習目的與要求1. 掌握隨機現象以及概率的定義和涵義；2. 理解二項分布的定義及均值、方差及標準差；3. 掌握正態(tài)分布定義、基本性質以及應用，理解標準正態(tài)分布的涵義以及與一般正態(tài)分布的轉換關系。本章重點：概率的涵義及其應用；二項分布、正態(tài)分布的含義及其應用本章難點：正/用二、課程內容三、考核知識點（一）概率1. 隨機現象、隨機試驗、隨機事件2. 概率的統(tǒng)計定義3. 概率的古典定義4. 概率的加法定理5. 概率的乘法定理（二）二項分布1. 二項式定理2. 二項分布的均值、方差及標準差的應用（三）正態(tài)分布1. 標準分數的定義2. 正態(tài)分布的基本性質3. 標準正態(tài)分布及其與一般正態(tài)分布的轉換關系4. 正態(tài)分布曲線下概率面積的查表計算5. 正態(tài)分布的實際應用。四、考核要求（一）概率1. 隨機現象、隨機試驗、隨機事件（識記）2. 概率的統(tǒng)計定義（識記）3. 概率的古典定義（識記）4. 概率的加法定理（領會）5. 概率的乘法定理（領會）（二）二項分布1. 二項式定理（識記）2. 二項分布的均值、方差及標準差的應用（簡單應用）（三）正態(tài)分布1. 標準分數的定義（識記）2. 正態(tài)分布的基本性質（領會）3. 標準正態(tài)分布及其與一般正態(tài)分布的轉換關系（領會）4. 正態(tài)分布曲線下概率面積的查表計算（簡單應用）5. 正態(tài)分布的實際應用（綜合應用）第四章 抽樣理論與參數估計一、學習目的與要求1. 理解科學、合理地獲取樣本資料或實驗數據，是采用各種推斷統(tǒng)計方法對總體情況做出科學結論的前提。2. 了解調查和實驗中常用的各種抽樣技術，包括簡單隨機抽樣、等距抽樣、分層抽樣等。3. 了解不同情況下必要樣本容量的計算方法。4. 理解點估計和區(qū)間估計的涵義，以及判斷估計量優(yōu)劣的標準。5. 能夠根據已知條件進行總體均值的區(qū)間估計。本章重點：幾種常用的抽樣方法和主要的抽樣分布, 查2分布表、t分布表與F 分布表求臨界值本章難點：幾種主要的抽樣分布, 總體均值的區(qū)間估計二、課程內容三、考核知識點（一）抽樣的基本概念1. 總體、個體與樣本的概念2. 參數與統(tǒng)計量的概念3. 常用參數與統(tǒng)計量的符號表示（二）抽樣方法1. 簡單隨機抽樣的方法2. 等距抽樣的方法3. 分層抽樣的方法（三）抽樣分布1. 正態(tài)分布的特點與標準正態(tài)分布的轉化2. 2分布的特點及應用3. t分布與標準正態(tài)分布的關系4. F分布的應用及兩個主要結論5. 查2分布表、t分布表與F分布表求臨界值（四）樣本容量的計算1. 樣本容量的計算公式（五）參數估計1. 參數估計的概念2. 參數估計的一般思想3. 點估計的涵義4. 區(qū)間估計的涵義5. 判斷估計量優(yōu)劣的標準6. 平均數的點估計7. 方差的點估計8. 根據已知條件進行總體均值的區(qū)間估計四、考核要求（一）抽樣的基本概念1. 總體、個體與樣本的概念（領會）2. 參數與統(tǒng)計量的概念（領會）3. 常用參數與統(tǒng)計量的符號表示（識記）（二）抽樣方法1. 簡單隨機抽樣的方法（領會）2. 等距抽樣的方法（領會）3. 分層抽樣的方法（領會）（三）抽樣分布1. 正態(tài)分布與標準正態(tài)分布的轉化（領會）2. 2分布的特點（識記）3. t分布與標準正態(tài)分布的關系（識記）4. F分布的用處及兩個主要結論（識記）5. 查2分布表、t分布表與F分布表求臨界值（簡單應用）（四）樣本容量的計算1. 樣本容量的計算公式（簡單應用）（五）參數估計1. 參數估計的概念（領會）2. 參數估計的一般思想（領會）3. 點估計的涵義（領會）4. 區(qū)間估計的涵義（領會）5. 判斷估計量優(yōu)劣的標準（領會）6. 平均數的點估計（領會）7. 方差的點估計（領會）8. 根據已知條件進行總體均值的區(qū)間估計（簡單應用）第五章 假設檢驗一、學習目的與要求1. 理解假設檢驗的原理與步驟,以及假設檢驗中的雙側檢驗和單側檢驗2. 掌握在不同情況下總體均值的顯著性檢驗方法3. 掌握在不同情況下兩總體均值差異的顯著性檢驗方法4. 掌握兩正態(tài)總體方差的顯著性檢驗方法本章重點：假設檢驗的原理本章難點：根據提供的條件和要求，準確判斷情況類型，選擇合適的假設檢驗方法和公式二、課程內容三、考核知識點（一）假設檢驗的原理與步驟1. 系統(tǒng)誤差的概念2. 假設檢驗的原理3. 兩類錯誤的概念4. 假設檢驗中的單側檢驗與雙側檢驗方法5. 假設檢驗的步驟（二）總體均值的顯著性檢驗1. 總體服從正態(tài)分布，總體方差2已知情況下總體均值的顯著性檢驗方法2. 總體服從正態(tài)分布，總體方差2未知情況下總體均值的顯著性檢驗方法3. 總體非正態(tài)的情況下總體均值的顯著性檢驗方法4. 根據提供的條件和要求，準確判斷情況類型，選擇合適的統(tǒng)計量與計算公式，并按照標準的假設檢驗步驟進行總體均值的顯著性檢驗（三）兩總體均值差異的顯著性檢驗1. 兩組樣本相互獨立，兩個總體方差12、22都已知情況下兩總體均值差異的顯著性檢驗方法2. 兩組樣本相互獨立，兩個總體方差12、22都未知，兩個總體方差相等情況下兩總體均值差異的顯著性檢驗方法3. 兩組樣本相互獨立，兩個總體方差12、22都未知，n1和n2都是大樣本容量的情況下兩總體均值差異的顯著性檢驗方法4. 兩組樣本相關，配對數據平均數的檢驗方法5. 兩組樣本相關，已知兩樣本相關系數的檢驗方法（四）兩正態(tài)總體方差的顯著性檢驗1. 方差齊性檢驗的概念2. 樣本方差與總體方差差異的顯著性檢驗方法3. 兩樣本方差差異的顯著性檢驗方法（一） 其他的假設檢驗1. 總體比例的假設檢驗2. 兩總體比例差異的假設檢驗3. 總體相關系數的假設檢驗4. 兩總體相關系數差異的假設檢驗四、考核要求（一）假設檢驗的原理與步驟1. 系統(tǒng)誤差的概念 (識記)2. 假設檢驗的原理（領會）3. 兩類錯誤的概念（領會）4. 假設檢驗中的單側檢驗與雙側檢驗方法（簡單應用）5. 假設檢驗的步驟（簡單應用）（二）總體均值的顯著性檢驗1. 總體服從正態(tài)分布，總體方差2已知情況下總體均值的顯著性檢驗方法（領會）2. 總體服從正態(tài)分布，總體方差2未知情況下總體均值的顯著性檢驗方法（領會）3. 總體非正態(tài)的情況下總體均值的顯著性檢驗方法（領會）4. 根據提供的條件和要求，準確判斷情況類型，選擇合適的統(tǒng)計量與計算公式，并按照標準的假設檢驗步驟進行總體均值的顯著性檢驗（簡單應用）（三）兩總體均值差異的顯著性檢驗1. 兩組樣本相互獨立，兩個總體方差12、22都已知情況下兩總體均值差異的顯著性檢驗方法（領會）2. 兩組樣本相互獨立，兩個總體方差12、22都未知，兩個總體方差相等情況下兩總體均值差異的顯著性檢驗方法（領會）3. 兩組樣本相互獨立，兩個總體方差12、22都未知，n1和n2都是大樣本容量的情況下兩總體均值差異的顯著性檢驗方法（領會）4. 兩組樣本相關，配對數據平均數的檢驗方法（領會）5. 兩組樣本相關，已知兩樣本相關系數的檢驗（領會）6. 根據給出條件判斷兩總體是獨立樣本還是相關樣本（簡單應用）7. 根據提供的條件和要求，準確判斷情況類型，選擇合適的統(tǒng)計量與計算公式，并按照標準的假設檢驗步驟進行總體均值的顯著性檢驗（綜合應用）（四）兩正態(tài)總體方差的顯著性檢驗1. 方差齊性檢驗的概念 (識記)2. 樣本方差與總體方差差異的顯著性檢驗方法（簡單應用）3. 兩樣本方差差異的顯著性檢驗方法（簡單應用）（五）其他的假設檢驗1. 總體比例的假設檢驗（領會）2. 兩總體比例差異的假設檢驗（領會）3. 總體相關系數的假設檢驗（簡單應用）4. 兩總體相關系數差異的假設檢驗（簡單應用）第六章 方差分析一、學習目的與要求1. 理解方差分析的基本原理和基本方法2. 掌握單因素完全隨機設計的方差分析與多因素方差分析3. 能區(qū)分獨立樣本性質的完全隨機設計和相關樣本性質的隨機區(qū)組設計4. 掌握平均數逐對檢驗方法和多樣本方差的齊性檢驗方法本章重點：方差分析的基本原理本章難點：隨機區(qū)組實驗設計(單因素)和完全隨機化設計(單因素)的設計原則及在不同實驗設計下的方差分析二、課程內容三、考核知識點（一）方差分析的基本原理1. 方差分析的概念2. 總離差平方和的概念3. 組內離差平方和的概念4. 組間離差平方和的概念5. 組間均方的概念6. 組內均方的概念7. 總均方的概念8. F值的計算公式9. 方差分析的功能與應用10. 方差分析的基本條件（二）完全隨機化設計(單因素)的方差分析1. 完全隨機化設計(單因素)的方差分析過程2. 已知原始試驗數據的條件下進行完全隨機化設計(單因素)的方差分析3. 只有各組統(tǒng)計量而無原始數據的情況下完全隨機化設計(單因素)的方差分析隨機區(qū)組實驗設計的方差分析1. 隨機區(qū)組實驗設計(單因素)的設計原則2. 隨機區(qū)組實驗設計的方差分析（四）多個平均數之間的比較1. 運用N-K法進行多個平均數的多重比較（五）兩因素方差分析主效應和交互效應的概念多因素實驗設計和多因素方差分析的概念兩因素析因實驗的方差分析的原理兩因素析因實驗的方差分析四、考核要求（一）方差分析的基本原理1. 方差分析的概念（領會）2. 總離差平方和的概念（識記）3. 組內離差平方和的概念（識記）4. 組間離差平方和的概念（識記）5. 組間均方的概念（識記）6. 組內均方的概念（識記）7. 總均方的概念（識記）8. F值的計算公式（識記）9. 方差分析的基本條件（識記）10. 方差分析的功能與應用（領會）（二）完全隨機化設計(單因素)的方差分析1. 完全隨機化設計(單因素)的方差分析過程（領會）2. 已知原始試驗數據的條件下進行完全隨機化設計(單因素)的方差分析（簡單應用）3. 只有各組統(tǒng)計量而無原始數據的情況下完全隨機化設計(單因素)的方差分析（簡單應用）（三）隨機區(qū)組實驗設計的方差分析1. 隨機區(qū)組實驗設計(單因素)的設計原則（領會）2. 隨機區(qū)組實驗設計的方差分析（綜合應用）（四）多個平均數之間的比較1. 運用N-K法進行多個平均數的多重比較（綜合應用）（五）兩因素方差分析1. 主效應和交互效應的概念（識記）2. 多因素實驗設計和多因素方差分析的概念（識記）3. 兩因素析因實驗的方差分析的原理（領會）4. 兩因素析因實驗的方差分析（綜合應用）第七章 回歸分析一、學習目的與要求1. 了解回歸分析的基本原理和基本方法2. 掌握線性回歸模型的建立、擬合優(yōu)度（測定系數）的計算3. 回歸方程的檢驗和應用4. 掌握建立多元線性回歸方程的基本原理本章重點：回歸分析的基本原理和線性回歸模型的建立、擬合優(yōu)度（測定系數）的計算、回歸方程的檢驗和應用本章難點：回歸方程的建立以及回歸方程的檢驗和應用二、課程內容三、考核知識點（一）回歸分析的基本原理1. 回歸分析的主要內容2. 回歸分析的意義3. 回歸分析的基本原理（二）一元線性回歸分析1. 一元線性回歸分析的模型2. 一元線性回歸方程的建立步驟3. 回歸方程有效性高低的指標決定系數R2的意義4. 應用一元線性回歸方程估計因變量主值和主值區(qū)間5. 應用一元線性回歸方程對單個因變量實測值進行預測6. 應用方差分析方法對一元線性回歸分析方程進行有效性檢驗（三）多元線性回歸分析1. 多元線性回歸分析的意義2. 多元線性回歸分析的數學模型3. 多元線性回歸方程的建立過程4. 多元線性回歸方程的解題步驟5. 多元線性回歸方程的有效性檢驗方法6. 自變量顯著性檢驗方法7. 逐步回歸法四、考核要求（一）回歸分析的基本原理1. 回歸分析的主要內容（識記）2. 回歸分析的意義（領會）3. 回歸分析的基本原理（領會）（二）一元線性回歸分析1. 一元線性回歸分析的模型（識記）2. 一元線性回歸方程的建立步驟（領會）3. 回歸方程有效性高低的指標決定系數R2的意義（領會）4. 應用一元線性回歸方程估計因變量主值和主值區(qū)間的方法（簡單應用）5. 應用一元線性回歸方程對單個因變量實測值進行預測的方法（簡單應用）6. 應用方差分析方法對一元線性回歸分析方程進行有效性檢驗的方法（簡單應用）（三）多元線性回歸分析1. 多元線性回歸分析的意義（領會）2. 多元線性回歸分析的數學模型（領會）3. 多元線性回歸方程的建立過程（領會）4. 多元線性回歸方程的解題步驟（領會）5. 多元線性回歸方程的有效性檢驗方法（綜合應用）6. 自變量顯著性檢驗方法（綜合應用）7. 逐步回歸法（領會）第八章 2檢驗一、學習目的與要求1. 理解2檢驗的基本原理和基本方法2. 能夠檢驗總體的分布是否符合某一理論分布3. 掌握獨立樣本和相關樣本的情況下的2檢驗4. 掌握在22設計的情況下可以采用2縮減公式5. 了解2與總體比例差異的顯著性檢驗和中位數檢驗的關系。二、課程內容三、考核知識點本章重點：2檢驗的基本原理和基本方法,獨立樣本和相關樣本的情況下的2檢驗本章難點：獨立樣本和相關樣本的情況下的2檢驗四、考核要求（一）總體分布的假設檢驗1. 2統(tǒng)計量的一般表達式（識記）2. 2檢驗的應用場合（領會）3. 連續(xù)變量觀測次數分布的假設檢驗的基本思想（領會）4. 非連續(xù)變量觀測次數分布的假設檢驗（簡單應用）（二）獨立性檢驗1. 22列聯表下的2檢驗的專用公式及其校正公式（識記）2. rK列聯表下的2檢驗的公式（識記）3. 列聯系數c與2值的關系（領會）4. 22列聯表下的2檢驗（簡單應用）5. rK列聯表下的2檢驗（綜合應用）III. 有關說明和實施要求為了使本大綱的規(guī)定在個人自學、社會助學和考試命題中得到貫徹和落實，現對有關問題作出說明，并提出具體實施要求。 一、關于考核目標的說明為使考核內容具體化和考核要求標準化，本大綱在列出課程內容的基礎上，對各章規(guī)定了考核目標，包括考核知識點和考核要求。明確考核目標，能使自學者進一步明確考核內容和要求，更有目的地系統(tǒng)學習教材；使社會助學者能更全面、更有針對性地分層進行輔導；使考試命題能夠更加明確命題范圍，更準確地安排試題的知識能力層次和難易度。本大綱的考核目標，按識記、領會、分析應用和綜合應用四個層次規(guī)定所應達到的能力層次要求。各能力層次的涵義是：識記：能了解有關的名詞、概念和知識的涵義，并能正確認識和表述。領會：在識記的基礎上，能全面把握基本原理和基本知識，掌握有關原理、概念的區(qū)別和聯系。簡單應用：在領會的基礎上，能運用基本原理、基本概念分析和解決有關的理論和實際問題。綜合應用：要求在邏輯分析應用的基礎上，既能區(qū)分各種統(tǒng)計方法的嚴格界定，又熟知他們的相互聯系和銜接，綜合運用這些統(tǒng)計方法解決教育和心理領域的實際