的被试。
②量化的客观性：量化包括对某测验刺激对引起的反应的描述过程，即在对被试反应赋于数学系的过程中，应该对同一个人或不同的人相同的反应，应有一致的结果。
③推论的客观性：对某反应量化的结果的解释应该是一致的，即对同一结果不同的人所作的推论应该一致，同一个人在不同的时间对同一结果的所作解释应该相同 8.简述测验标准化包含的主要内容。
答：①内容：对所有受测人员施测相同的或等值的题目，保证测验的内容相同，使所得结果便于比较。
②施测：指导语要事先规定，要统一；控制时限；评分要客观化。 ③测验分数的组合
④常模：是解释分数的依据，是一个标准测验量表所必须的。是对分数或对测验进行客观性解释必不可少的环节。常模有三步：一确定有关的常模团体；二制定常模时所取的样本必须是代表性取样，取样过程必须描述详尽，样本大小要适当。三要注意常模的时间特性。
9.简述分析测验项目的区分度的方法。
答：区分度幼教鉴别度，是指每一题目对所测量的心理特征的区分程度。分析有两个方面，一个是题目内部一致性分析，即检查个别试题与整个测验之间的一致性，另一个是外在效度的分析，检验每一个题目是否具有预定的某种鉴别作用。两个方面的分析方法相同，有以下两种：①计算题目得分与测验总分之间的关联性—相关系数。②比较高分组与低分组在个别题目上通过百分比，求区分度指标。 第七章
1. 自变量的种类有哪些？ 答：①课题方面的自变量
②环境变量 ③被试变量 ④暂时的被试变量
2.实验中规定操作定义有什么好处? 答：①可以使研究者的思考具体而清晰
②操作定义可以增进科学研究者之间沟通的正确性 ③操作定义可减少一门学科所用概念,或变量的数目 3.拉丁方设计的特点是什么?
答：①每个因素在每个被试的实验次数相同
②每个顺序在每个因素的实验次数相同 ③每个顺序在每个被试的实验次数相同 4.控制或规定自变量时应注意哪几个问题? 答：①给自变量规定操作定义
②规定自变量的不同水平--检查点或实验处理 5.确定反应变量指标时应注意什么问题? 答：①规定好反应的操作定义
②因变量应具备的特点 ③反应指标的平衡
6.对部分被试变量和暂时被试变量应如何控制? 答：①用指导语控制
②主试者对待被试者的态度应予规范化 ③双盲实验法
④控制被试者的个体差异 ⑤实验组，控制组法
7.对环境变量和部分被试变量应如何控制? 答：①操作控制的方法
②设计控制的方法 ③统计控制的方法
8.影响外在效度的因素有哪些.? 答：①克服实验的过分人工情景化
②增加样本的代表性 ③保证测量工具的效度 第九章
1．简述等级相关的使用条件。P292
答：①两列观测数据都是顺序变量数据。或其中一列数据是顺序变量数据，另一列数据是连续变量的数据。
②两个连续变量的观测数据，不满足积差相关所要求的数据总体为正态分布条件。将这些数据转换的等级变量后，可采用等级相关法。 2.简述积差相关法的使用条件。
答：①两种变量都是由测量获得的连续性数据. ②两种变量的总体都是呈正态分布，或接近正态分布。至少是单峰对称的分布 ③必须是成对数据.而且每对数据之间是相互独立的. ④两钟变量之间呈线性关系. ⑤样本容量n≥30，计算出的积差相关系数才具备有效的意义.⑥要排除共变因素的影响。 3简述方和标准的优点、缺点。
答：方差和标准差的优点：反应灵敏，随任想一个数据的变化而变化，严密确定一组数据的方差及标准差有确定的值，计算简单，适合代数计算，不反求方差和标准的过程中可以进行代数运算，而且可以将几个方程差和标准差综合成一个总的方差和标准差，用样本数据推断总体差异量时，方差和标准差是最好的估计量。
缺点：不太容易理解，易受大小两极端数值的影响，有个别数值不清缺失时，无法计算。 4.简述算术平均数的优点、缺点。
答：算术平均数的优点：①反应灵敏 ②严密确定 ③简明易懂，计算方便 ④适合代数运算⑤受抽样变动的确影响较小。
缺点：①容易受极端数值的影响，如果一组数据中绝大多数数值都较高（或较低），而其中只有一个数值极低（或极高），由于每个数据都参加运算的结果，使所计算出来的算术平均数大大下降（或上升），这时，算术平均数就不足以代表这组数据的典型水平 ②一组数据中某个数值的大小不够确切或缺失，这时就无法计算其算术均数。 5．简述几何平均树的使用条件。
①一组数据中的任何两个相邻数据之比接近与常数，既数据按一定比例关系变化。 ②当一组数据中存在极端数据，分布呈偏态时，算术平均数不能很好地反映数据的典型情况，此时应使用几何平均数或其他集中量数来反映数据的典型情况。 6．简述次数分布表的编制步骤。
答：次数分布表的编制步骤：求全距，决定组数，确定组距，确定组限和计算组中值，旧类和登记。 第十章
1． 简述平均数检验的一般步骤。
答：①建立假设，选择单测或双测检验方式。
②计算标准误，计算临界比率CR。 ③查表进行推论
2．假设检验中，作出统计推断的依据是什么？ 答：①概率统计的小概率事件
②小概率事件出现被认为是随机误差造成的 ③而不是系统误差造成的，可以忽略。
3．两个平均数差异性的检验比一个平均显著性检验增加了哪些前提条件？ 答：①使用的标准误由两个总体或样本的标准差经过数字变换组成.
②两总体都为正态分布. ③存在相关问题等,
4.叙述计算资料统计分析方法的功能。
答：可以用求同时检验一个因素两项或多项分类的实际观测数据与某理论次数分布是否相一致的问题，或有显著差异的问题，还可用于检验两个或两个以上因素各有多项分类之间是否有关联或是否具有独立性的问题。
5．简单叙述非参数检验方法与参数检验方法相比的特点。 答：①非参数检验一般不需要严格的前提假设
②非参数检验特别使用与顺序资料
③非参数检验很适用于小样本，并且计算简单
④非参数检验法是最大的不足是设能充分利用数据资料的全部信息 ⑤非参数检验法目前还不能用于处理因素间的交互利用 6．简单叙述T检验的条件。
答：T检验的条件：小样本，虽然总体标准差未知，但知道样本标的差，总体是正态或近似正态分布，两独立样本的的总体标准差被认为相等。 7．单测检验与双测检验的区别在哪里？
答：单测检验与双测检验的区别：它们的概念，和应用条件各不同，答测检验的应用条件，凡是检验大于、小于、高于、低与、优于、劣与等有肯定性大小关系的假设检验问题，假设检验写作：H1：M1
双测检验的应用条件：凡理论上不能确定有两个总体一个一定比另一个大或小的假设检验，一般假设检验写作H1：M1≠M2
8．简述方差及方差差异的显著性检验的区别。 答：方差及方差差异的显著性检验的区别： ① 样本方差与总体方差的差异检验 ② 两个样本方差差异显著性检验
9．简述相关系数的显著性及差异显著性检验的方法。 答：相关系数的显著性检验：
① 积差相关系数的显著性检验 ② 相关系数差异的显著性检验 ③ 等级相关与其他系数显著性检验 ④ 相关系数的合并
10简述检验的两类错误的概念与意义。 答：检验的两类错误的概念：
① a错误：a错误又称为显著性水平，I型错误，是指在否定虚无假设，接受对立假设的所犯的错误，既是将属于没有差异的总体推论有差异的总体时，所犯的错误。 ② B错误：B错误是指在接受Ho为真时所犯的错，在接受Ho为真，而拒绝H时势必有一部分属于H，总体的部分样本，被视为H的部分，而被否定在H之外。
意义：a错误和B错误是在两个前提下的概率，两个总体的关系若是确定的，则a增大，B减小,a减小，B增大，二者相反。 论述题：
1.试比较不同取样方式的优点与不足
答：（1）随机取样法在理论上最符合概率论原理，简便易行，误差计算方便，在研究者对所研究总体中各类个体的比例不了解，或总体中的个体之间差异程度较小，或样本数目较1事先把大等情况下，它是一种很好的取样方法。但是，它有自己的限制要求和局限性：○2如果总体中的个体分散，抽取到的样本的分布也比较分研究对象编号，比较费时费力。○
3当样本容量较小时，可能发生偏差，影响样本的代表性；○4当知散，给研究带来困难；○
道研究对象的某种特征将直接影响研究结果时，要想对其加以控制，就不能采用简单随机取样法。
（2）等距随机取样法比简单随机取样法更简便，它能在总体的整个范围内有系统地抽取样本，因此,一般情况,其样本更为准确、抽样误差比简单随机取样误差小。但是，如果总体中存在周期性的波动或变化，系统取样所得的样本就可能出现系统偏差，这是运用等距随机取样法时应当注意的。
（3）分层随机取样法的优点是代表性和推论的精确性较好。它适用于总体单位数量较多，并且内部差异较大的研究对象，在样本数量相同时，它比简单随机取样法、等距随机取样法的抽样误差小，而在抽样误差的要求相同时，它则比简单随机取样、等距随机取样所需样本容量少。此外，还可根据具体情况对各层采取不同的抽取方式和比例，使取样更加灵活。分层随机取样法的局限性是要求对总体各单位的情况有较多的了解，否则就难以做出