行为科学统计
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- 资料
- 第1章 统计学入门
- 1.1 统计、科学与观察
- 1.2 总体与样本
- 1.3 数据结构、研究方法与统计
- 1.4 变量与测量
- 1.5 统计符号
- 第2章 频数分布
- 2.1 概述
- 2.2 频数分布表
- 2.3 频数分布图
- 2.5 百分位数、百分等级与内插法
- 2.6 茎叶图
- 第3章 集中趋势
- 3.1 概述
- 3.2 平均数
- 3.3 中数
- 3.4 众数
- 3.5 选择一种集中趋势测量
- 3.6 集中趋势与分布形状
- 第4章 变异性
- 4.1 概述
- 4.2 全距和四分位距
- 4.3 总体的标准差和方差
- 4.4 样本的标准差和方差
- 4.5 更多关于标准差和方差的知识
- 4.6 对变异性的测量的比较
- 第5章 z分数：分数的位置和标准化分布
- 5.1 z分数介绍
- 5.2 z分数及其在分布中的位置
- 5.3 使用z分数将分布标准化
- 5.4 其它基于z分数的标准分布
- 5.5 计算样本的z分数
- 5.6 推论性统计前瞻
- 第6章 概率
- 6.1 概率介绍
- 6.2 概率与正态分布
- 6.3 概率与二项分布
- 6.4 关于推论统计
- 第7章 概率和样本：样本平均数的分布
- 7.1 概述
- 7.2 样本平均数的分布
- 7.3 概率及样本平均数的分布
- 7.4 标准误的进一步讨论
- 7.5 推论性统计前瞻
- 第8章 假设检验
- 8.1 假设检验的逻辑
- 8.2 假设检验的不确定性以及误差
- 8.3 假设检验的例子
- 8.4 方向性（单尾）假设检验
- 8.5 关于假设检验：测量效应大小
- 8.6 统计效能
- 第9章 t分数
- 9.1 t分数——代替z分数的一种方法
- 9.2 假设检验和t分数
- 9.3 t检验中效应大小的测量
- 9.4 方向性假设与单尾检验
- 第10章 两个独立样本的t检验
- 10.1 概述
- 10.2 独立测量研究设计的t分数
- 10.3 独立测量t分数的假设检验和效应大小
- 10.4 独立测量t分数公式的根本假设
- 第11章 两个相关样本的t检验
- 11.1 概述
- 11.2 相关样本的t检验
- 11.3 重复测量设计的假设检验和效应大小
- 11.4 相关样本t检验的应用和假设
- 第12章 估计
- 12.1 估计概述
- 12.2 对t分数的估计
- 12.3 进一步了解估计
- 第13章 方差分析
- 13.1 概述
- 13.2 方差分析的逻辑
- 13.3 ANOVA的符合和公式
- 13.4 F分布
- 13.5 ANOVA中假设检验和效应大小的例子
- 13.6 事后比较
- 13.7 ANOVA与t检验之间的关系
- 第14章 重复测量方差分析
- 14.1 概述
- 14.2 检验重复测量ANOVA的假设
- 14.3 重复测量设计的优点
- 第15章 双因素方差分析（独立测量）
- 15.1 概述
- 15.2 主效应与交互作用
- 15.3 符号和公式
- 15.4 解释双因素ANOVA的结果
- 第16章 相关
- 16.1 概述
- 16.2 皮尔逊相关
- 16.3 理解和解释皮尔逊相关
- 16.4 皮尔逊相关的假设检验
- 16.5 斯皮尔曼相关
- 16.6 其他关系的测量
- 第17章 回归
- 17.1 线性方程与回归
- 17.2 回归方程的显著性检验：回归分析
- 17.3 有两个预测变量的多元回归
- 17.4 评估每个预测变量的贡献
- 第18章 卡方检验：拟合度与独立性检验
- 18.1 参数与非参数统计的检验
- 18.2 拟合度的卡方检验
- 18.3 独立性的卡方检验
- 18.4,5 测量独立性卡方检验的效应大小及假设
- 18.6 卡方检验的特殊应用
- 第19章 二项检验
- 19.1 概述
- 19.2 二项检验
- 19.3 卡方检验与二项检验之间的关系
- 19.4 符号检验
- 第20章 顺序数据的统计方法
- 20.1 顺序量表的数据
- 20.2 Mann-Whtiney U 检验
- 20.3 Wilcoxon 符号秩和检验
- 20.4 Kruskal-Wallis 检验
- 20.5 Friedman 检验
- 2.4 频数分布的形状
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