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发表于 2016-7-10 13:25:43
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心理统计与测量部分
一、单项选择题:
1、B 2、D 3、C 4、C 5、D 6、C 7、C 8、C 9、D 10、D
11、B 12、D 13、C 14、C 15、A 16、B
二、多项选择题:
1、C D 2、A B C D 3、C D 4、C D 5、B C
6、B D 7、A B 8、A B C D 9、A B C D
三、简答题:
1、解:
| X | Y | X的等级 | Y的等级 | D | D2 | | 4 | 5 | 5 | 5 | 0 | 0 | | 0 | 12 | 1 | 6 | -5 | 25 | | 2 | 3 | 2.5 | 2.5 | 0 | 0 | | 2 | 3 | 2.5 | 2.5 | 0 | 0 | | 3 | 1 | 4 | 1 | 3 | 9 | | 6 | 4 | 6 | 4 | 2 | 4 | Σ | | | | | | 38 |
r = = 1- (6 * 38) / (6 * (36 - 1)) = 1 – 228 / 210 = -0.09
2、解:
来源 | SS | df | MS | | 组间 | 45 | 3 | 15 | F=5 | 组内 | 108 | 36 | 3 | | 总和 | 153 | 39 | | | 3、解:(1)指一个测验或量表实际能测出其所要测的心理特质的程度。
(2)影响因素:被试、主试、施测情境、测量工具、施测时间间隔、评分计分。
(3)精心编制测验量表,避免出现较大的系统误差。
妥善组织测验,控制随机误差。
创设标准的应试情境,让每个被试都能发挥正常的水平。
选好正确的效标、定好恰当的效标测量,正确地使用有关公式。
4、解:群体的构成必须明确界定
标准化样本必须是所要测量群体的一个代表性取样
取样过程必须详尽描述
样本大小适当
注意常模的时间性
一般常模和特殊常模相结合
5、解:EFA、CFA相同:都是要找出少数几个新的变量来代替原始变量。因素分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的,但又无法直接测量到的潜变量。
不同:EFA不事先假定因素与变量之间的关系,而让数据“自己说话”。主成分分析是其中的典型方法。CFA假定因素与变量的关系是部分知道的,即哪个变量对应于哪个因素,虽然尚且不知道具体的系数。验证性因素分析往往用极大似然估计法求解。它往往与结构方程的方法连用。
EFA存在着一定的局限性,一个被测试的模型 (比如正交的因素) 往往不是研究者理论中的确切的模型。CFA不但可以更细致地描述变量与因素之间的关系,而且并对这个关系直接进行测试。
四、综合题:
1. 解:
条件A | 条件B | 条件C | P | 0 | 1 | 2 | 3 | 2 | 5 | 5 | 12 | 1 | 2 | 6 | 9 | 5 | 4 | 9 | 18 | 2 | 8 | 8 | 18 | ∑X1=10,SS1=14 | ∑X2=20,SS2=30 | ∑X3=30,SS3=30 | ∑X=60 | 1)解:虚无假设H0:μ1 = μ2 = μ3,实验条件间不存在显著差异
备择假设:至少有一个实验组和其他不同
G = 60,N = 15, = 60 / 15 = 4,ΣX2 = 354,K = 3
SS总= ΣX2 - G2 / N =354– 3600 / 15 = 354– 240= 114
SS组内= SS1 + SS2 + SS3 = 14 + 30 + 30 = 74
SS组间= S(T2/ni) - G2/N = 102/5 + 202/5 + 302/5 - 602/15 = 20 + 80 + 180 – 240 = 40
实际上SS组间可以用SS总- SS组内快速求得,但不推荐。
df总 = N – 1 = 15 -1 = 14
df组内 = N – K = 15 - 3 = 12
df组间 = K – 1 = 3 – 1 = 2
MS组内 = SS组内 / df组内 = 74/12 = 6.167
MS组间 = SS组间 / df组间 = 40/2 = 20
Fobs = MS组间 / MS组内 = 20 / 6.167 = 3.243
来源 | SS | df | MS | | 组间 | 40 | 2 | 20 | F = 3.243 | 组内 | 74 | 12 | 6.167 | | 总 | 114 | 14 | | | F0.05(2, 12) = 3.88
Fobs = 3.243
所以接受H0,实验条件间不存在显著差异。
2)解:虚无假设H0:μ1 = μ2 = μ3,实验条件间不存在显著差异
备择假设:至少有一个实验组和其他不同
G = 60,N = 15, = 60 / 15 = 4,ΣX2 = 354,K = 3
SS总= ΣX2 - G2 / N =354– 3600 / 15 = 354– 240= 114
SS组内= SS1 + SS2 + SS3 = 14 + 30 + 30 = 74
SS组内 = SS被试间 + SS误差
SS被试间 =S(P2/K) - G2/N = 9/3 + 144/3 + 81/3 + 324/3 + 324/3 – 3600/15 = 54
SS误差= SS组内 - SS被试间 = 74 – 54 = 20
SS组间= S(T2/ni) - G2/N = 102/5 + 202/5 + 302/5 - 602/15 = 20 + 80 + 180 – 240 = 40
df总 = N – 1 = 15 -1 = 14
df组内 = N – K = 15 - 3 = 12
df组间 = K – 1 = 3 – 1 = 2
df被试 = n – 1 = 5 – 1 = 4
df误差 = df组内 – df被试 = 12 – 4 = 8
MS误差 = SS误差 / df误差 = 20/8 = 2.5
MS组间 = SS组间 / df组间 = 40/2 = 20
Fobs = MS组间 / MS误差 = 20 / 2.5 = 8
来源 | SS | df | MS | | 组间 | 40 | 2 | 20 | F = 8 | 组内 | 74 | 12 | | | 被试间 | 54 | 4 | | | 误差 | 20 | 8 | 2.5 | | 总 | 114 | 14 | | |
F0.05(2, 8) = 4.46
Fobs = 8 > F0.05(2, 8) = 4.46
所以拒绝H0,至少有一个实验组和其他不同。
3)解:
= 40 / 114 = 0.35
η2 ≥ 0.16,效果大。 |
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