本科：心理与教育统计（2/2）

8.总体：具有某种共同特征的所有个体所组成的集合。

9.样本：从总体中抽取的一部分个体所组成的集合，用于代表和推断总体的特征。

10.参数：描述总体特征的数值，如总体平均数、总体标准差等。

11.统计量：根据样本数据计算出来的数值，用于估计或推断总体参数，如样本平均数、样本标准差等。

12.抽样误差：由于抽样的随机性导致样本统计量与总体参数之间的差异。

13.正态分布：一种连续型概率分布，具有对称性、单峰性和渐近性等特征，许多心理与教育现象近似服从正态分布。

14.标准正态分布：平均数为0，标准差为1的正态分布。

15.偏态分布：数据分布的偏斜程度不对称的分布。

16.峰态分布：描述数据分布的峰态程度，即分布的尖峭或平坦程度。

17.平均数：一组数据的总和除以数据的个数，反映数据的集中趋势。

18.中位数：将一组数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数值。

19.众数：一组数据中出现次数最多的数值。

20.方差：每个数据与平均数之差的平方值的平均数，反映数据的离散程度。

21.标准差：方差的平方根，也是衡量数据离散程度的重要指标。

22.相关系数：用于衡量两个变量之间线性关系的强度和方向的统计量。

23.积差相关：适用于两个连续变量呈线性关系时的相关程度度量。

24.等级相关：用于处理顺序变量或等级变量之间的相关关系。

25.点估计：用样本统计量直接作为总体参数的估计值。

26.区间估计：在一定的置信水平下，根据样本统计量估计总体参数所在的区间范围。

27.假设检验：先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立的统计方法。

28.显着性水平：在假设检验中，预先设定的拒绝原假设时犯第一类错误的概率。

29.第一类错误：原假设为真时却被拒绝的错误。

30.第二类错误：原假设为假时却未被拒绝的错误。

31.t检验：用于小样本情况下对两个总体平均数差异的显着性检验。

32.F检验：用于检验两个或多个总体方差是否相等，以及方差分析中的组间差异检验。

33.方差分析：用于比较多个总体平均数是否存在显着差异的统计方法。

34.因素：在方差分析中，实验中所操纵的自变量。

35.水平：因素的不同取值或类别。

36.交互作用：两个或多个因素共同作用时对因变量产生的不同于单独作用时的影响。

以下是为您补充的更多《心理与教育统计》中的名词解释：

1.自由度：在统计计算中能够自由取值的变量个数。

2.卡方检验：一种用于检验两个或多个分类变量之间是否存在关联的统计方法。

3.非参数检验：不依赖于总体分布形式，对总体的分布情况不必加以严格的假定的统计检验方法。

4.功效分析：评估在给定效应大小、样本量和显着性水平下，统计检验检测到真实效应的能力。

5.多重比较：在方差分析中，如果拒绝了原假设，需要进一步确定哪些组之间存在显着差异而进行的两两比较。

6.偏相关：在控制了其他变量的影响后，两个变量之间的线性相关程度。

7.复相关：一个变量与多个变量之间的线性相关程度。

8.回归分析：研究一个或多个自变量与一个因变量之间线性或非线性关系的统计方法。

9.简单线性回归：只有一个自变量的回归分析。

10.多重线性回归：有两个或两个以上自变量的回归分析。

11.残差：观测值与回归模型预测值之间的差异。

12.决定系数：回归平方和在总平方和中所占的比例，反映了回归模型的拟合优度。

13.标准化回归系数：消除了变量量纲影响后的回归系数，用于比较不同自变量对因变量的相对重要性。

14.主成分分析：一种将多个相关变量转化为少数几个综合指标（主成分）的统计方法。

15.因子分析：通过寻找潜在的公共因子来解释多个变量之间相关关系的统计方法。