心理统计学

第一章 绪论 菊一节 心理统计学的研究对象 第二节 心理统计学的主要研究内容与本书的框架第二章 数据特征的表图描述法 第一节 数据的初步整理与常用的统计表和统计图 第二节 次数分布表与次数分布图 第三节 探索性数据分析与茎叶图第三章 数据特征的数值描述法 第一节 集中趋势的度量：集中量数 第二节 离中趋势的度量：差异量数 第三节 两变量关系的度量：相关分析第四章 概率与概率分布 第一节 随机事件与概率 第二节 随机变量与概率分布 第三节 正态分布在心理研究中的应用第五章 参数估计与假设检验的基本原理 第一节 抽样分布的基本原理 第二节 参数估计的基本原理 第三节 假设检验的基本原理 第四节 单总体平均数显著性的z检验 第五节 假设检验中的两类错误第六章 平均数的参数估计与差异显著性检验 第一节 总体平均数的估计 第二节 总体方差未知时的单总体平均数差异显著性检验 第三节 两总体平均数差异显著性检验第七章 方差的参数估计与假设检验 第一节 方差与标准差的区间估计 第二节 总体方差的假设检验第八章 比率的参数估计及比率与分布的假设检验 第一节 比率与计数数据的含义 第二节 总体比率的区间估计 第三节 总体比率的假设检验 第四节 拟合优度的X2检验 第五节 同质性x2检验第九章 相关系数的参数估计与假设检验 第一节 总体相关系数的区间估计 第二节 积差相关系数的假设检验 第三节 其他相关系数的假设检验 第四节 列联表的独立性检验第十章 方差分析 第一节 方差分析的原理与步骤 第二节 单因素完全随机设计的方差分析 第三节 两因素方差分析 第四节 其他常用模型的方差分析第十一章 统计检验力和效果大小 第一节 统计检验力和效果大小的含义 第二节 两独立样本平均数差异显著性检验的统计检验力 第三节 两样本平均数差异显著性检验的效果大小的主要估计方法 第四节 方差分析和X。检验的效果大小的估计方法第十二章 非参数统计 第一节 非参数统计概述 第二节 单样本非参数检验 第三节 独立样本的非参数检验 第四节 相关样本的非参数检验第十三章 线性回归 第一节 回归分析的基本概念 第二节 一元线性回归方程的建立 第三节 一元线性回归方程的检验 第四节 一元线性回归方程的预测 第五节 多元线性回归的初步应用第十四章 一般线性模型的方差与协方差分析 第一节 一般线性模型 第二节 一般线性模型、t检验和方差分析 第三节 一般线性模型的单因素协方差分析第十五章 实用多元统计分析方法简介 第一节 多元方差分析 第二节 典型相关分析 第三节 聚类分析 第四节 因素分析 主要参考文献附表 附表1 正态分布表 附表2 t值表 附表3 x2分布表 附表4一A F分布的临界值表(双尾检验α=0．05) 附表4一B F分布的临界值表(双尾检验α=0．01) 附表5一A F分布的临界值表(单尾检验α=O．05) 附表5一B F分布的临界值表(单尾检验α=0．01) 附表6 Fmax的临界值表(哈特莱最大F比率检验) 附表7 积差相关系数(r)显著性临界值表 附表8 相关系数r值的zr转换表 附表9 Spearman等级相关系数显著性临界值表 附表10 作为6和显著性水平的函数的统计检验力表 附表11 作为统计检验力与显著性水平的函数的6值表 附表12 方差分析的统计检验力表 附表13 二项概率 附表14 游程检验 附表15 单样本K—S检验统计量 附表16 Mann-whitney-Wilcoxon分布表 附表17 Mann-WhitneyU检验的临界值表 附表18 两样本K—S检验统计量 附表19 Kmskal—wallisH的临界值表 附表20 wilcoxonW的临界值表 附表21 二项分布上下置信界限(α=0．05) 附表22 肯德尔W系数显著性的临界值表