1. 心理测量

指依据一定的心理学理论，使用一定的操作程序，对人的行为、心理特质进行定量描述。

2. 推论统计

根据样本所提供的信息，运用概率的理论，进行分析论证，在一定可靠程度上，对总体分布特征进行估计、推测。

内容包括

1） 假设检验

2） 总体参数估计

目的：根据已知的情况，在一定概率上估计推测未知的情况。

3. 信度

相同被试，在不同时间或场合下，使用同样的测量工具，重复测量相同的某心理特质，所得结果的一致性和稳定性程度。

4. 效度

效度是指测量工具测出它所希望测量的心理特质或行为特征的效果和程度。

5. 难度

难度是指题目的难易程度。

是题目性质与被试群体水平共同作用的结果。

6. 区分度

区分度是指题目对被试特质差异的区分能力。能区分不同能力水平的题目的区分度高。

若所有被试在某个题目上均答错或均答对，则此题不能区分不同特质的被试，即此题目无区分能力。

7. 总体

是所欲研究的某一类对象的全体。

8. 样本

从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。

在心理与教育研究中，样本可以是实验中所选取的一组被试的实验结果，或者一个被试的多次结果等。

9. 平均数

反映一组数据分布集中趋势的数量。等于所有数据之和，除以数据个数。

10. 中数

median又称中点数，中位数，中值，符号为Md。是常用的集中量数。

中数是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，即在这组数据中，有一半数据比它大，有一半数据比它小。

11. 众数

mode，又称为范数、密集数，通常数等，常用符号Mo表示。

是指在次数分布中出现次数最多的那个数的数值。

也是一种集中量数，可以用来代表一组数据的集中趋势。

12. 全距

又称两极差，用符号R表示。它是说明数据离散程度的最简单的统计量。

把一组数据按从小到大的顺序排列，用最大值减去最小值就是全距。

13. 方差

variance也称变异数，均方。作为样本统计量用符号s2表示，作为总体参数用符号sigma2表示。

它是每个数据离均差平方后的平均数。

方差是度量数据分散程度的一个很重要的统计量。方差是对一组数据中各种变异的总和的测量，具有可加性和可分解性特点。

14. 标准差

standard deviation，即方差的平方根，用s或SD表示，若用（sigma）表示，则是指总体的标准差。

方差与标准差是最常用的描述次数分布离散程度的差异量数。

15. 相关系数

coefficient of correlation是两列变量间相关程度的数量指标，或者说是用来表示相关关系强度的指标。作为样本间相互关系程度的统计特征数，常用r表示，作为总体参数一般用ρ表示。

r的取值范围[-1.00,+1.00]

“+／-”号表示双变量数列之间相关的方向，正值表示正相关，负值表示负相关；

相关系数r=+1.00时表示完全正相关，r=-1.00时表示完全负相关，这二者都是完全相关. r=0时表示完全独立，即无任何相关性；

相关系数取值的绝对值大小表示相关的强弱程度。

16.  主效应

指在其他研究变量都不变的情况下，单独一个自变量引起的因变量变化的效应。

17.  交互作用

当一个自变量因为其它自变量的水平或安排不同，共同对因变量的大小产生的不同影响结果。如果某一自变量对因变量影响大小不受其他自变量水平或安排的影响，那么这两个变量之间不具有交互作用。

18.  简单效应

指一个因素在另一个因素不同水平上的效应，当一个因素在另一个因素不同水平上产生不同效应的时候，就出现了交互作用。

19.  组间设计

（独立组设计或被试间设计）组间设计通常把被试分为若干个组，每组分别接受一种实验处理。有几种实验处理，被试也就相应的被分为几组。即不同的被试接受自变量不同水平的实验处理。

由于被试是随机取样并随机分组安排到不同的实验处理中，所以它又叫做完全随机设计。

20.  组内设计（被试内设计）

是指每个被试都要接受所有自变量水平的实验处理，由于接受每种实验处理后都要进行测量，它又被称为“重复测量设计”。

21.  常模参照测验

将被试个体的心理特质发展水平与某一特定群体的心理特质发展水平进行比较，从而确定被试个体心理特质发展水平在这一特定群里中的相对地位的测验。常用于学业成就测验、能力水平测验中。

22.  标准参照测验

将一个人在测验上的成绩与某一明确界定的标准进行比较、解释。

23.  统计检验力

指正确辨认真实差异的能力，用1-β为表示。

24.  单侧检验

强调某一方向的检验。查统计表时，按分布的一侧计算显著性水平。

25.  双侧检验

指一组数据的方差可能大于,等于或小于另一组数据的方差的情况。

只强调差异，不强调方向性的检验。

26.  差异系数

又称变异系数、相对标准差等，它是一种相对差异量，用CV表示，为标准差对平均数的百分比。

常用于：同一团体不同观测值离散程度的比较；对于水平相差较大，但进行的是同一种观测的各种团体，进行观测值离散程度的比较。

27.   统计量

统计样本的那些特征值，又称特征值。是从一个样本中计算出来的一些量数，可以描述一组数据的情况。

统计量代表样本的特征，它是一个变量，随着样本的变化而变化。

28.  参数

统计总体的那些特征称。又称总体参数。是描述一个总体情况的统计指标。

参数代表总体的特征，是一个常数。如总体均值、标准差。

29.  标准化回归系数

标准回归系数，是指消除了因变量y和自变量x1，x2，…xn所取单位的影响之后的回归系数，其绝对值的大小直接反映了xi对y的影响程度。

30.  随机模型（效应模型1）

1）        研究中的自变量水平是随机取样，所选各水平仅是无限多水平中的一部分有代表性的样本

2）        统计推论可推广到无限总体中

3）        F值的计算有区别，即在不同效应检验时，计算F值得分母项不同。

31. 固定模型 （效应模型2）

1） 研究中的自变量总体是有限的几个固定值，所选的实验处理水平，即为处理水平的总体

2） 推论只能涉及有限的总体

3） F值计算一般用误差项的均方为分母，求各主效应的F值，检验其是否差异显著。

32. 连续数据

指任意两个数据点之间都可以细分出无限多个大小不同的数值。

33. 离散数据

（不连续数据）在任何两个数据点之间所取的数值的个数是有限的，一般是取整数，两个单位之间不能再划分细小单位。

34. 正偏态分布

偏态分布是指频数分布不对称，集中位置偏向一侧，若集中位置偏向数值小的一侧，这种分布曲线的右侧部分偏长左侧部分偏短，称为正偏态分布。

35. 负偏态分布

偏态分布是指频数分布不对称，集中位置偏向一侧，集中位置偏向数值大的一侧，这种分布曲线的左侧偏长右侧偏短，称为负偏态分布。

36. 组中值

是上下限之间的中点数值，以代表各组标志值的一般水平。

组中值并不是各组标志值的平均数，各组标志数的平均数在统计分组后很难计算出来，就常以组中值近似代替。

37. a系数

克龙巴赫alpha系数估计方法是内部一致性信度估计方法的一种。可以估计各种计分方式测验的内部一致性信度，是更一般化的测验内部一致性信度估计方法。只要求测验对一批被试测试一次。

38. 社会赞许性

是指某一行为是社会一般人所希望、期待、接受的。

39. z-分数

标准分数，是以标准差为单位，表示一个原始分数在团体中所处的相对位置的量数。

公式：

没有实际单位，以平均数为参考点（中心），以标准差为单位的一个相对量。均值为0，标准差为1。

40. 表面效度

由

41. 随机变量

变量variables就是指心理与教育实验／观察／调查中想要获得的数据。数据获得前用“X”表示，即为一个可以取不同数值的物体的属性或事件，其数值具有不确定性。由于变量在测查之前不能准确地预料会获得什么样的值，在统计学上，把取值之前不能预料取到什么值的变量称为随机变量。

42. 常模

标准化样本的平均数

43. 真分数

真分数是测量工具实际所测量到的测值，真分数中不含随机误差分数，包括目标真分数（V）和非目标真分数（I），记为T（True score）。目标真分数是欲测心理特质的实际值，非目标真分数是系统误差值（计为I）

T=V+I

44. 抽样分布（样本分布）

从已知的总体中，以一定的样本容量进行随机抽样，保证每个样本是独立的，各个样本都服从同样的分布，样本统计数的概率分布称为抽样分布。

抽样分布是统计推断的理论基础。常用的样本分布如样本平均数、方差的分布。

45. 虚无假设

在统计学中不能对H1的真实性直接检验，需要建立与之对立的假设，称作虚无假设，或叫做无差假设，零假设／原假设，记为H0.

46. 点估计 （point estimation）

参数估计指用局部结果推论总体情况，分为点估计和区间估计。

点估计指在进行参数估计时，用一个特定点值作为总体参数的估计值。如用样本平均数估计总体平均数。

47. 标准误

标准误差（英文：Standard Error）样本平均数分布的标准差。

标准误差用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。

48. 测定系数

（决定系数）r2

回归平方和在总平方和中所占的比例。变量间共变程度的指标，等于回归平方和与总平方和之比，即相关系数的平方。测定系数越大说明回归平方和对总体平方和的贡献越大，测定系数越大，说明回归效果越好。

49. 备择假设

在进行任何一项研究时，都需要根据已有的理论和经验事先对研究结果做出一种预想的希望证实的假设，叫科学假设或研究假设，记作H1，在假设检验中，虚无假设H0总是作为直接被检验的假设，而H1与H0对立，二者择一，它的意思是一旦有充分理由否定虚无假设H0，则H1这个假设被你选择。

50. 显著性水平

估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用符号α表示。

显著性水平在假设检验中，还指拒绝虚无假设时可能出现的犯错误的概率水平。

51. 区间估计

interval estimation根据估计量以一定可靠程度推断总体参数所在的区间范围，它是用数轴上的一段距离表示未知参数可能落入的范围，它虽然不具体指出总体参数等于什么，但能指出未知总体参数落入某一区间的概率有多大。

53. 置信区间

指在某一置信度时，总体参数所在的区域距离或区域长度。置信区间的上下两端点值称为置信界限。

如：.95置信区间：只总体参数落入该区间之内，估计正确的概率为95%，估计错误的概率为5%

55. 复本信度

如果一个测验有两个以上复本，同一群被试接受两个复本测验得分的相关系数

56. 置信度

也叫置信水平，是指所估计的总体参数落入置信区间的可靠程度，用1-a来表示。

57. 多重比较

统计学上指多个平均数两两之间的相互比较称为多重比较。

58. 二项分布

指试验仅有两种不同性质结果的概率分布。

即各个变量都可归为两个不同性质中的一个，两个观测值是对立的，因而二项分布又可说是两个对立事件的概率分布。

59. 平行测验

（复本测验）是指两个在题目内容、数量、形式、难度、区分度、指导语、时限以及所用的例题、公式等方面都相同或相似的测验。

也就是用不同的题目测量同样的内容，而且其测验结果的平均值和标准差都相同的两个测验。

60. 百分位数

又称百分位点(percentile)，它是指量尺上的一个点，位于按照一定顺序排列的一组数据中，某一百分位置的数值。