心理統(tǒng)計學難點

1、例：u ANOVA中，比較組間變異和組內變異，之所以要用各自的均方比較，而不能直接比較各自的平方和，是因為在求平方和時，是若干項的平方和，其大小和項目數(shù)有關，應該將項數(shù)去掉，求其均方才能比較。因此要除以各自的自由度，求均方。第二節(jié) 方差齊性檢驗² 方差齊性并不是指方差絕對、完全相等，而僅僅是“相對的”相等無統(tǒng)計學差異。即用通過方差齊性檢驗，各個方差無顯著差異。第三節(jié) 單因素完全隨機設計的方差分析一、實驗設計(2)單因素設計類型： 完全隨機設計 隨機區(qū)組設計 拉丁方設計² 實驗設計專有名詞A. 實驗單位：產生實驗結果的被試 B. 實驗因素(因子)：實驗者所操控的變量（自變量）

2、 C. 水平：實驗者在因素內所安排的各種不同狀況 D. 處理：不同因子間各水平的組合 E. 單因素實驗：水平與處理意義相同 F. 效應：實驗者在實驗單位上所測得的結果（因變量）？請舉例說明：. 實驗因素(因子)：實驗者所操控的變量（自變量） . 水平：實驗者在因素內所安排的各種不同狀況 . 處理：不同因子間各水平的組合 . 單因素實驗：水平與處理意義相同 . 效應：實驗者在實驗單位上所測得的結果（因變量）二、單因素完全隨機設計的方差分析Ø 定義：每一隨機組分別接受一種實驗處理的設計。又名：獨立組設計或被試間設計例：隨機抽取22名學生并隨機為三組，分別做某一種光強（I、II、III）的

3、反應時實驗。結果如下。試問不同強度的光反應時有無顯著不同？第三節(jié) 單因素隨機區(qū)組設計的方差分析第四節(jié) 多因素完全隨機設計的方差分析一、兩因素完全隨機實驗設計的方差分析 a) 題目：主題熟悉性（A）與生字密（B）度對兒童閱讀理解的影響。 b) 實驗變量： 自變量A 文章類型，即熟悉的（a1）與不熟悉的（a2）； c) 自變量B 生字密度，即5:1(b1)、10:1(b2)、15:1(b3) d) 實驗設計：兩因素完全隨機實驗設計 e) 被 試：24名五年級學生 f) 實驗程序：共計2×3=6個實驗處理；然后把選取的被試分成6組，每組4人，分別接受一種實驗處理水平的結合。二、主效應與交互

4、效應（一）主效應（main effect）是指在多因素實驗中，只考慮某一變量單獨變化所引起觀測變量的變化。（二）交互效應（interact effect），也稱交互作用，是指一個變量的效應在另一個（或多個）自變量的不同水平上是不同的。² 交互作用 ：可能會覺得難于理解統(tǒng)計上的交互作用但實際上，當開始設計心理學實驗的時候，我們很自然的會意識到自變量間存在交互作用的可能性。也就是說，擔心自己關注的變量的效應會由于其他變量的出現(xiàn)而被改變 加強、減弱或消失。這就是交互作用能告訴我們的 一個自變量的效應在另一個自變量的不同水平上是不同的 加強、減弱或消失。Ø 主效應與交互效應的關聯(lián)性在多因素的方差分析中：如果方差分析結果表明交互作用不顯著，檢驗各個因素的主效應就很重要；如交互作用顯著，則對每個因素主效應的檢驗，意義就不大了。因為交互作用顯著，則意味著兩個（或多個）因素對實驗結果具有共同的重要性。（這個太難，不強求）： 我們不僅關心聽音樂是否對駕駛成績有影響，還想知道