总体参数的点估计（会有偏差）
总体参数的区间估计（概率）
置信区间
置信水平（95%及以上，才是有效的）
区间估计步骤一：标准误
步骤二：置信临界值
步骤三：估计总体参数所在区间
置信临界值 95% 置信临界值 正负1.96
99% 正负2.58
正态分布（曲线）
正态曲线下面积（与平均数和标准差有关）
标准分z
总体 population
样本 sample
大样本（调查研究）、小样本（实验研究）
抽样 sampling
抽样原则：具有良好的代表性
简单随机抽样：抽签法（30以内）、随机数表法（100以内）
等距或系统抽样
分层抽样
如何分层：层内差异小，层间差异大
变量
自变量
因变量
类别变量
顺序变量
等距变量
连续变量(集中趋势-平均数&离散趋势-标准差)
频次变量
平均数
离散趋势
标准差
元分析
集中趋势
离散趋势
重点是推断统计
相关分析，回归分析，K方检验是寻找关联的
T检验，
观测频数比理论频数大的时候，就能说明问题，得到结论：像外交学的学生更倾向选择法语，动漫的学生更倾向于日语。语种的选择和专业之间并不是相互独立的，而是有着某种关联的。通过检验
R表示行数。行数-1 C就是列数，3个活动是3列，column
根号下用136.8乘以236.8，求算数平方根
共变关系
A增大的时候B也在增大，或者A增大的时候X再减小
1：回忆公式。
样本1的平均数减去样本2的平均数。
除以算数平方根，样本容量1-1乘以样本1的方差（也就是标准差的平方），再加上样本2的容量-1再乘以样本2的方差，比一个样本1加样本2再-2
，再乘以N1分之一，样本1的容量倒数和样本2的容量倒数。
查表P187 df=60/120
2.853大于2.000，最后P小于0.05，拒绝0假设。虽然82和84分，但两个班之间的差异是显著的。82这个
零假设：
参数估计：通过样本的平均数和标准差来估计整体的平均数和标准差。
假设检验：估计出来的总体参数有多大把握是正确的。
量化研究一开始有清晰的假设，质性研究逐渐行程假设。
描述统计只针对样本进行。必须要有推断统计来推断总体的形势。
-
标准差：差异性程度，最高分和最低分之间的差异
平均数：哪个分数最典型
参数估计
假设检验
NAME---编号
总体 population
样本 sample
大样本 》30
调查研究用大样本
实验研究用小样本
抽样 sampling
抽签
分层抽样可以依据权威网站
independent variables
dependent variables
nominal variables
ordinal variables
range
average deviation 平均差
variance方差
standard deviation 标准差
课程导学
研究问题，对象，工具，分析方法
量化研究VS质性研究
descriptive statistics
inferential statistics
第七讲 方差分析（2）
一、单因素组间方差分析（One-way ANOVA）
也称完全随机方差分析（complete randomized ANOVA），指的是把被试随机分为若干组（大于等于3组），每组只接受一种实验处理、因此，这些组之间是相互独立的。
（1）各组样本量相同（常见）
（2）各组样本量不同
二、方差分析事后检验
必要性：当F统计量达到显著水平（P<0.05）水平时，说明至少有一对组平均数的差异是显著的。需要进一步检验将它们找出来、这个过程被称为事后检验（post hoc comparison），也称平均数的逐对比较，或多重比较。
其手段众多，常用的如下：
（1）T检验（LSD）（常用）
（2）q检验（HSD）
三、小结
方差分析种类
依据自变量个数，可分为
单因素和多因素（双因素）
依据自变量水平间关系，可分为
组间、组内、混合
平方和可分解是其基本原理
总平方和、组间平方和、组内平方和
其他类型方差分析在此基础上变形，如：
随机区间方差分析
多因素方差分析
方差分析常需要做事后检验
在F统计量达到显著水平时，要做事后检验
事后检验方法不同，结果会稍有不同
多因素分析结果中如果交互作用达到显著水平，要做简单效应检验（详见第7章第7节）
