心理學實驗中資料不成正態分佈時該怎麼辦

2021-03-03 20:27:38 字數 3128 閱讀 8767

1樓:染指無流年

心理學實驗中

資料不成正態分佈時

表明假設的理論錯誤

心理學統計中的正態分佈到底是什麼意思?

2樓:根兒來

對目標樣本的抽樣測驗結果高於平均分數與低於平均分數的人數相同,所有得分有座標表示出來呈倒u型曲線或叫鍾型典線,大多數分數分佈於平均數週圍,這樣的結果為正態分佈。

3樓:寒月花

簡單的說,正態分佈就是人群中的一種最常見的現象,兩頭的人少,中間的人多,比如極其聰明的人和極其笨的人都很少,但是一般聰明的人一抓一大把。這就是正態分佈,心理學的很多特質都符合這樣的分佈。

4樓:匿名使用者

正態分散式箇中間多兩邊少的對稱分佈

心理統計中給的正態分佈圖,是依據對一個總體,抽取n個樣本,這n個樣本的平均數,會形成一個次數分佈,由於這個次數分佈,是根據z分數轉換而來的,它的對稱軸處就是樣本平均數的平均數,也就是總體平均數

在這個分佈中,z=1代表著,平均數在總體平均數以上一個標準差的位置,z=-2代表著平均數在總體平均數以下2個標準差的位置

同時,知道z值以後,我們可以通過正態分佈表查出每個z對應的p值,也就是概率

如果一組資料滿足正態分佈,請問意義是什麼,資料有什麼特點

5樓:醉意撩人殤

正態分佈的意義和特點:

1、正態分佈有兩個引數,即均數μ和標準差σ,可記作n(μ,σ):均數μ決定正態曲線的中心位置;標準差σ決定正態曲線的陡峭或扁平程度。σ越小,曲線越陡峭;σ越大,曲線越扁平。

2、對稱性:正態曲線以均數為中心,左右對稱,曲線兩端永遠不與橫軸相交。

3、均勻變動性:正態曲線由均數所在處開始,分別向左右兩側逐漸均勻下降。

4、集中性:正態曲線的高峰位於正**,即均數所在的位置。

5、u變換:為了便於描述和應用,常將正態變數作資料轉換。

6樓:我是一個麻瓜啊

1、集中性:正態曲線的高峰位於正**,即均數所在的位置。

2、對稱性:正態曲線以均數為中心,左右對稱,曲線兩端永遠不與橫軸相交。

3、均勻變動性:正態曲線由均數所在處開始,分別向左右兩側逐漸均勻下降。

4、正態分佈有兩個引數,即均數μ和標準差σ,可記作n(μ,σ):均數μ決定正態曲線的中心位置;標準差σ決定正態曲線的陡峭或扁平程度。σ越小,曲線越陡峭;σ越大,曲線越扁平。

5、u變換:為了便於描述和應用,常將正態變數作資料轉換。

擴充套件資料

正態分佈的應用

1、估計頻數分佈 一個服從正態分佈的變數只要知道其均數與標準差就可根據公式即可估計任意取值範圍內頻數比例。

2、制定參考值範圍

(1)正態分佈法 適用於服從正態(或近似正態)分佈指標以及可以通過轉換後服從正態分佈的指標。

(2)百分位數法 常用於偏態分佈的指標。表3-1中兩種方法的單雙側界值都應熟練掌握。

3、質量控制:為了控制實驗中的測量(或實驗)誤差,常以 作為上、下警戒值,以 作為上、下控制值。這樣做的依據是:正常情況下測量(或實驗)誤差服從正態分佈。

4、正態分佈是許多統計方法的理論基礎。檢驗、方差分析、相關和迴歸分析等多種統計方法均要求分析的指標服從正態分佈。許多統計方法雖然不要求分析指標服從正態分佈,但相應的統計量在大樣本時近似正態分佈,因而大樣本時這些統計推斷方法也是以正態分佈為理論基礎的。

綜合素質研究

教育統計學統計規律表明,學生的智力水平,包括學習能力,實際動手能力等呈正態分佈。因而正常的考試成績分佈應基本服從正態分佈。考試分析要求繪製出學生成績分佈的直方圖,以「中間高、兩頭低」來衡量成績符合正態分佈的程度。

其評價標準認為:考生成績分佈情況直方圖,基本呈正態曲線狀,屬於好,如果略呈正(負)態狀,屬於中等,如果呈嚴重偏態或無規律,就是差的。

從概率統計規律看,「正常的考試成績分佈應基本服從正態分佈」是正確的。但是必須考慮人與物的本質不同,以及教育的有所作為可以使「隨機」受到干預,用曲線或直方圖的形狀來評價考試成績就有失偏頗。

許多教育專家(如上海顧泠沅、美國布魯姆等)已經通過實踐論證,教育是可以大有作為的,可以做到大多數學生及格,而且多數學生可以得高分,考試成績曲線是偏正態分佈的。但是長期受到「中間高、兩頭低」標準的影響,限制了教師的作為,抑制了多數學生能夠學好的信心。這是很大的誤會。

通常正態曲線有一條對稱軸。當某個分數(或分數段)的考生人數最多時,對應曲線的最高點,是曲線的頂點。該分數值在橫軸上的對應點與頂點連線的線段就是該正態曲線的對稱軸。

考生人數最多的值是峰值。我們注意到,成績曲線或直方圖實際上很少對稱的,稱之為峰線更合適。

7樓:匿名使用者

正太分佈的特點及意義:

1、正態分佈有兩個引數,即均數μ和標準差σ,可記作n(μ,σ):均數μ決定正態曲線的中心位置;標準差σ決定正態曲線的陡峭或扁平程度。σ越小,曲線越陡峭;σ越大,曲線越扁平。

2、對稱性:正態曲線以均數為中心,左右對稱,曲線兩端永遠不與橫軸相交。

3、均勻變動性:正態曲線由均數所在處開始,分別向左右兩側逐漸均勻下降。

4、集中性:正態曲線的高峰位於正**,即均數所在的位置。

5、u變換:為了便於描述和應用,常將正態變數作資料轉換。

正態分佈的曲線特徵:

1、集中性:正態曲線的高峰位於正**,即均數所在的位置。

2、對稱性:正態曲線以均數為中心,左右對稱,曲線兩端永遠不與橫軸相交。

3、均勻變動性:正態曲線由均數所在處開始,分別向左右兩側逐漸均勻下降

8樓:匿名使用者

首先你要了解你要這些資料是幹什麼用的啊,

有了這樣的一組符合正態分佈的資料,可以得到中心的一個區間,得到的結果是否是你所需要的啊。

比如說你要對班級成績的資料進行抽樣調查,得到的就是班級成績的一個整體分佈,重心在一個大的區間還是一個小的區間都是可以從一定的程度上反應出班級的整體的收教育的程度的。如果得到的是這個班級的成績主要都是在70到80分之間(100的滿分),和主要成績在60到90之間是不是可以反應出一個不同的結論呢?

9樓:匿名使用者

正態分佈完全由它的數學期望值和方差覺得,所以,得到一個正態分佈就可以瞭解它的數學期望和方差,再去分析數學期望和方差的對你研究方向的價值

如何設計心理學實驗,如何設計一個心理學實驗

這些都是例子。感覺就是設計好自變數和因變數,然後控制變數,找出你要獲取的資料分佈,寫出結論和改進方法就行了。如果只是習題的話,那麼建議是 把題目那些抽象的東西轉化成我們比較常見的生活場景,然後思考有那些因素會改變這個場景的發生。當然如果是大 什麼的肯定就要好好考慮選材問題了,因為首先你必須確定,沒有...

求助有沒有心理學資料,誰有心理學資源啊?

如果說需要心理學的資料的話,你需要有一個方向是哪一型別的?是書籍呢,還是試卷還是考題?你可以通過網落更加有針對性地去搜集這些資料。總體來說,我認為勸別人考心理學研究生,尤其是跨考心理學研究生,真的很不負責任。誰讀誰知道,別一門心思覺得心理學很有趣就去讀,以後找不到工作不要哭。心理諮詢可能十年後會火,...

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