张厚粲老师的心理学统计是很多考研的孩子最担心的问题，今天师老师给大家分享的是描述统计出的一些题目，希望在考研最后时刻可以帮助你们锦上添花！！
方法/步骤
1、选择题考点1．百分等级指小于等于某个变量值的百分数，某次考试小明分数为70分，在班级中百分等级为60，说明有60%的人的分数比小明低，即低于70分。2．如果将两个连续随机变量的每一个观察值都乘上5，则算术平均数×5，方差×25，协方差×25，标准差×5，相关系数不变。3．偏态分布时的中数、众数、均数大小关系4．数据类型：称名数据（专业类别），顺序数据（名次排名），等距数据（摄氏度），等比数据（反应时间）。
2、名词解释1．变异系数【答案要点】变异系数又称差异系数，它是一种相对量数。是一组数据的标准差与其相应的均值之比。（1）适用条件：两个或两个以上样本所使用的观测工具不同，所测的特质不同；两个或两个以上样本使用的是同种观测工具，所测的特质相同，但样本间水平差异较大。（2）计算方法：（3）使用须知：测量数据必须等距；测量工具具备绝对零；由于尚无有效的检验方法，目前不能进行推断统计。2．标准分数【答案要点】标准分数又称为Z分数或真分数，是以标准差为单位来表示一个分数在团体中所处位置的相对位置量数，以平均数为0标准差为1的量表来表示，其值的正负表示某原始分数是落在平均数之上或是之下。标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。3．离差【答案要点】就是离均差，是某一数据与平均数的差，表示每一个观测值与平均数距离的大小，正负号说明了偏差的方向，所以观测值离差的总和总是为0。计算公式：
3、简答题1．举例说杖莹镔痃明在哪些情况下需要用到标准分数Z？【答案要点】（1）比较几个分属性质不同的观测值在各自数据分布中相对位置的孕驷巴墟高低，如比较某学生在班里语文成绩和数学成绩哪一个更好。（2）计算不同质的观测值的总和或平均值，以表示在团体中的相对位置，如计算某学生语数外综合成绩在班级里的排名。（3）若标准分数中有小数、负数等不易被人接受的问题，可通过Z’=aZ+b的线性公式将其转化成新的分数，如韦氏成人智力量表。2．平均数的抽样分布的概念以及特征。【答案要点】假设可以从总体中随机选取无限的大小相同的样本，那每个样本都可以有一个样本均值。依此法可以到一个由无限多样本均值组成的分布，即为平均数的抽样分布，该分布的标准差为标准误。如果满足以下两个条件之一，那么此分布将几乎是一个完美的正态：样本所来自的总体本身就是正态的；每个样本所含数据个数大于等于30。3．平均数特点与优缺点。【答案要点】（1）特点在一组数据中每个数据与平均数之差（也称“离均差”或“离差”）的总和等于零。在一组数据中，每一个数都加上一个常数C，所得的平均数为原来的平均数加常数C。在一组数据中，每一个数都乘以一个常数C，所得的平均数为原来的平均数乘以常数C。（2）意义：算数平均数是应用最普遍的一种集中量数，它在大多情况下，样本平均数是总体平均数最好的估计值。（3）优缺点优点：反应灵敏、计算严密、计算简单、简明易解、适合于进一步用代数方法验算、较少受抽样变动影响。缺点：易受极端数据的影响、不能在出现模糊数据时计算。4．中数定义与优缺点。【答案要点】（1）定义：按顺序排列在一起的一组数据中居于中间位置的数，Md，在这组数据中，有一半数据比它大，一半数据比它小，等价于第50个百分位数对应的那个数。中数是一个位置代表值，能够描述一组数据的典型情况。（2）优缺点优点：计算简单、容易理解、不受极端值影响、能在有模糊数据情况下使用、可在顺序型数据时使用。缺点：代表性低、不够灵敏、稳定性低、需要排序、不能进一步做代数运算。5．众数定义与优缺点。【答案要点】（1）定义：在次数分布中出现次数最多的那个变量值，Mo。众数可能不只一个。在偏态分布时，平均数最靠近尾端；中数位于平均数与众数之间。（2）优缺点优点：能在数据不同质的情况使用，能避免极端值干扰。粗略估计次数分布形态，用平均数与众数之差来表示次数分布是否偏态。缺点：不稳定、代表性差、不够灵敏、不能做进一步的代数运算。
4、综合题1．各相关量数擢爻充种的适用资料及条件。【答案要点】（1）积差相关相关系数：相关关系强度的指标。作为样眺螗熨膣本的统计量用r表示，作为总体参数一般用ρ表示，取值范围是[-1,1]前提条件：四个前提条件；成对独立，正态，连续、线性（2）等级相关适用范围：顺序型数据；等比或等距数据，但总体分布不是正态。等级相关对变量的总体分布不做要求，因此这种相关法为非参数的相关方法。斯皮尔曼等级相关适用资料：两列变量，等级变量性质，线性肯德尔等级相关适用资料；等级评定法，K个被试对N件实物进行等级评定。另一种情况是一个评价者先后K次评价N件事物或作品，采用等级评定的方法，这样，同样得到K列从1到N的等级变量资料。其原理是评价者评价的一致性除以最大变异可能性。肯德尔U系数适用资料：对偶比较的方法，将N件事物两两配对，然后对每一对中两事物进行比较，择优选择，优者记1，非优者记0，最后整理成相对应的评价结果。（3）点二列相关与二列相关点二列相关适用资料：一列数据为等距正态变量，另一列为离散型二分变量二列相关适用资料：两列变量都是正态等距变量，但其中一列变量被人为地分成两类（4）Φ相关用资料：两个变量都是真正的二分变量2．判断相关性时应注意什么。【答案要点】相关，即在自然界或人类社会中，如果变量之间具有相随变动的关系，则称变量之间相关。事物或现象的相关种类可以从方向、形态及变量个数诸多方面划分。（1）正相关、负相关和零相关正相关是指两列变量变动方向相同，一列变量由大到小或由小到大变化时，另一列变量亦由大到小或由小到大变化。如身高与体重，身高越长，体重就越重。负相关是指两列变量变动方向相反，一列变量由大到小或由小到大变化时，另一列变量反而由小到大或由大到小变化。例如随着计算练习次数增加或练习时间加长，计算错误就越少等等。零相关是指两列变量之间没有关系，即一列变量变动时，另一列变量作无规律的变动，又称为无相关。如相貌与人的行为等现象之间的关系，都属于零相关。（2）完全相关、强相关和弱相关完全相关是指两列变量的关系是一一对应，完全确立的关系。在坐标轴上描绘两列变量时会形成一条直线。强相关又称高度相关，即当一列变量变化时，与之相应的另一列变量增大（或减少）的可能性非常大。在坐标图上则表现为散点图较为集中在某条直线的周围。弱相关又称低度相关，即当一列变量变化时，与之相对应的另一列变量增大（或减少）的可能性较小。亦即两列变量之间虽然有一定的联系，但联系的紧密程度较低。判断相关性应注意以下问题：对称性：X与Y的相关系数(rXY)和Y与X之间的相关系数(rYX)相等；相关系数与原点和尺度无关；若X与Y统计上独立，则它们之间的相关系数为零；但r=0不等于说两个变量是独立的。即零相关并不一定意味着独立性；相关系数是线性关联或线性相依的一个度量，它不能用于描述非线性关系；相关系数只是两个变量之间线性关联的一个度量，不一定有因果关系的含义。3．简述方差和标准差的定义和性质。【答案要点】方差与标准差是离中趋势最常用的量。是计算等距、定比数据离散程度最主要的方法。（1）总体的方差和标准差方差：每个数据与该组数据平均数之差乘方后的均值，即离均差平方后的均数。作为总体参数用符号σ2表示。标准差：方差的平方根。作为总体参数用符号σ表示。（2）样本的方差和标准差样本的变异性往往比它来自的总体的变异性要小。作为样本统计量用符号表示，也叫均方。为了校正样本数据带来的偏差，在计算样本方差时，我们用自由度来矫正样本误差，从而有利于对总体参数更好的无偏差估计。标准差是方差的算术平方根，作为样本统计量，样本标准差用符号S表示。（3）性质方差：是对一组数据离散程度（或称“变异”）的测量，具有可加性和可分解性特点。方差分析就是利用方差的这个特点。并进一步说明各种变异对总结果的影响。标准差每一个观测值都加一个相同的常数C之后，计算得到的标准差等于原来的标准差。每一个观测值都乘以一个相同的常数C之后，所得到的标准差等于原标准差乘以这个常数。（4）意义方差与标准差是表示一组数据离散程度的最好指标，其值越大，说明离散程度越大，改组数据较分散；其值越小，说明数据比较集中，离散程度越小。它们是统计描述与统计推断分析中最常用的差异量数，它们的优点有：反应灵敏、计算严谨、计算容易、适合代数运算、受抽样变动影响小、意义简单明了。
