1.平均数
2. 标准差（std.）
标准差的大小
标准差的大小是相对的，只有比较时才有意义（只有标准差相差不大时才有可比性，这时就需要做方差分析了）
3. 参数估计
4. 假设检验
5. 误差
抽样误差（无法避免）、系统误差（可操纵）
6. 加权（权重）平均分
预测性问题（回归）
差异性问题
自变量：控制
因变量：观测
随机抽样：保证被试被抽中的几率是一样的
规律性、趋势性、大范围（n>=30）的问题，用统计。
研究设计与统计的关系：问卷、实验、语料库
问卷：收集有关态度的问题
实验：收集与认知、心理活动有关的问题
语料库：
观测、语言现象
统计方法选择问题
T-test、ANOVA、Correlation、Regression、卡方
SPSS 13.0以上均可适用
T 检验只适用于两组之间的差异检验
方差可以用于三组及以上之间的差异检验
1. 总体不一定一直指人，也可以是事物，比如高频词汇
2. 抽签法/随机数表法/等距（系统抽样）/分层抽样
3. 变量：类别变量/顺序变量/等距变量
4. 集中趋势统计量：平均数/中位数/众数
5. 离散趋势：全距/平均差/方差/边准差
6. 参数估计/假设检验
一、总体、抽样
总体：具有某种共同特征的个体综合，不总是指人，事物也可以；
样本：从总体中按照一定的原则和程序抽取的作为观察的一部分个体
抽样：按照一定的原则和程序从总体中抽取个体的过程。
简单随机抽样（每个个体被抽中的可能性是均等的）：抽签法，随机数表法
等距/系统抽样：
分层抽样
变量：自变量是被研究者操纵的变量；因变量是研究者观察的变量
类被变量：
顺序变量：个体按照一定特征排序后再分出类别
等距变量：各种分数，专四专八分数等
连续变量：可以取小数的变量
频次变量：
描述集中趋势：平均数，中位数，众数
统计分类：
描述统计
推断统计
量化研究与质性研究
数字or文字描述，哲学基础：实证主义——自然主义，实验环境——自然环境，演绎性——归纳性
量化研究：实验、准实验、调查、语料库、元分析
质性研究：观察、访谈、日志、叙事、民族志
量化研究：统计分析、数字呈现
质性研究：内容分析、文字呈现
统计:
中世纪拉丁语 ， ”国家“
19世纪：用数字的方法说明国家的特征
后被用到自然科学、社会科学、语言教学等领域
统计的分类：
1 描述统计
2 推断统计
提问→设计→统计
统计适用于解决规律性、趋势性、大样本的问题。
参数估计，假设检验。
1.找差异：T检验，方差分析
标准差（相对概念）
误差：抽样误差、系统误差
2.关联性问题：相关（共变），回归（预测）
回归：因变量（观测）、自变量（控制）
3.卡方检验
适用文科的统计软件：SPSS 13.0及以上版本
随机抽样、便利抽样
教育部 规划司 “教育统计数据
设计：收集数据的手段
1.问卷：态度类
2.实验：认知、心理
3.语料库：观测、语言现象
《外语教学科研中的统计方法》
标准差：最高分和最低分与平均分之间的差值。
参数估计：用一部分数据推测全体
抽样误差：正好遇上了拖后腿的
预测
回归：三次模拟考试回归到因变量
自变量：人为控制的变化
因变量：观察得到的数据
抽样：在实际中常采用便利抽样
教育部——规划司——教育统计数据
统计的作用：1找差异，2预测
样本大于等于30就可以用统计
统计设计
问卷：适合收集态度类信息
实验：与认知、心理活动有关的研究，用实验
语料库：观测语言现象音、形、义
找差异
2组之间差异：T检验（独立样本T检验、
3组及以上之间差异：方差分析(ANOUA)
找关联
共变关系：
预测关系：回归（1个因变量；2+因变量）
两个变量的属性
皮尔逊相关：等距变量
肯德尔相关：顺序变量
斯皮儿曼： 等距和顺序变量 【看两位老师打分是否一致】
克莱默相关：称名变量
观察散点图
计算相关系数
计算自由度
查得临界值
比大小，做决断
如果大于临界值，拒绝零假设
公式
一个变量的标准分*另一个变量的标准分 的和
除以对个数
自由度 n-2
相关系数绝对值
大于0.70 高相关
0.40-0.70之间 中度相关
小于0.40 低度相关
组间平方和
（组平方-总平方）再平方再乘以个数
查表时
分子：组间自由度
分母：组内自由度
统计值小于临界值说明 P>0.05
当计算出来的T值大于临界值 P就小于0.05 就是有显著性差异
单样本T检验
Z检验：正态分布，方差已知
T检验：正态分布，方差未知
独立样本检验小结
不知道方差，用T检验更多
总体方差相等/（方差齐性）的独立样本T检验应用更广
参数估计定义
类型
点估计：用样本的一个点值推测总体
区间估计：概率
标准误：样本标准差/样本量的平方根
临界值 1.96 95%
总体参数区间估计：
-1.96（样本平均数-总体平均数）/标准误 +1.96
表示总体的方差 1.96 95%
2.58 99%
总体：人和事物都能指代
样本： 一部分个体：
30是样本的线：分为大和小
调查研究需大样本；实验研究小样本，最少5个
抽签法：50人以下
随机数表法：确定起点，随机上下走
自变量：被研究者操纵的变量；
因变量； 研究中观察的变量
测量精度角度
类别变量
顺序变量
等距变量：各种分数，
质性与量化研究
文字---数字
自然---实证
自然环境---实验环境
归纳法---演绎法
描述统计： 关注如何整理数据，汇报全貌
推断统计：关注如何利用数据做决断，并确定可靠性。
参考书：
张绍山，2008 《语言研究中的统计学》（2版），西安：西安交通大学出版社
Mann, P.Ps. 2004. Introductory Statistics (5th ed.). John Wiley & Sons, Inc.
回归分析需要变量相关
一元线性回归 ：自变量
测定系数、确定系数
回归引起的变异
多元指多个自变量
多重共线性
线性相关：正相关&负相关
皮尔逊：两个变量等距
（2）2个变量是等级数距
（3）即数值又顺序
（4）2个名称变量
系统误差（条件误差）
抽样误差（随机误差）
总离差=组内离差+组间离差
总的离差平方和
FMax检验方法
单样本（检验分为Z检验&T检验）T检验：平均数的显著性检验 频率更高
T检验：自由度（df）
独立样本T检验
配对（相关）样本T检验
研究问题（核心概念，研究焦点）
研究假设：有差异假设
零假设：无差异假设
误差：抽样误差（随机误差，不可避免）&
系统误差（规律误差）
抽样误差和系统误差总是混合在一起的
显著性检验（假设检验）
显著水平
假设检验是针对零假设的
假设检验中的2类错误
一类错误（拒真错误）
二类错误（取伪错误）
双尾检验（更多）
单尾检验
