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北師大心理學MAP考研核心考點 | 標準差和標準誤

 北師大MAP考研 2022-05-17 發(fā)布于河南

估計很多小伙伴
復(fù)習統(tǒng)計心理學的時候
都是下面的表情


統(tǒng)計心理學確實很難
尤其是到了研究生之后
還要學習高級統(tǒng)計
然后一到考試的時候
瞬間...

其實統(tǒng)計心理學還是很好玩的
只不過書的術(shù)語太難了
比如標準差標準誤
很多人是傻傻分不清楚


師兄說今天我們就簡單的聊聊標準差和標準誤,希望你對這個概念不再迷糊。
一、標準差

標準差是最常用的統(tǒng)計量,它主要用來說明一個變量的觀察值之間有何不同。標準差說明了觀察值與平均值相差多遠(如下圖,觀察值用X表示,標準差就是這些觀察值的離散程度/變異程度)。


從上圖可以得知,如果觀察值X離平均值越遠,則標準差越大。標準差的最小值是0,這時數(shù)據(jù)集的各個觀察值一樣大。但是在實際中數(shù)據(jù)大部分都是分散的,所以標準差的值可大可小,而且沒有最大值。

二、標準誤

統(tǒng)計分析中的一個主要準則是如果我們對事物進行第二次測量,則通常得到不同的結(jié)果。比如我們統(tǒng)計抄襲家的年齡,在抄襲家們平均年齡的數(shù)據(jù)中,一個抄襲家是19歲,另一個是28歲,等等。如果我們注意到這個變量的所有觀察值,我們可以發(fā)現(xiàn)大部分觀察值都彼此不同,標準差告訴我們,這些不同的程度有多大。

例如一組抄襲家的年齡分別為:19、21、28、28、32
通過標準差,我們可以計算出抄襲家年齡的離散程度。

如果在抄襲家年齡的數(shù)據(jù)集中,30個抄襲家是一個樣本。這個樣本的均值是28歲。假設(shè)我們選擇的是另外一組30個新娘的隨機樣本,并且觀測他們的年齡。再次做同樣的實驗,我們一定會得到年齡的不同的均值。重復(fù)多次這個實驗,我們一定會得到多個不同的均值,這個和上文在一次研究中個體的觀測值通常是不同的一樣,對不同的樣本,樣本均值通常也是不同的。

重復(fù)研究產(chǎn)生的各均值的差異是多大呢?他們是否比個體觀測的差異小或相同呢?

例如:一起抽取了甲乙丙丁四個樣本的抄襲家,每個樣本有30個抄襲家。
        甲樣本抄襲家的年齡分別為:20、22、21、28、28、32..
           通過計算,求的甲組抄襲家的平均年齡為28歲

        乙樣本抄襲家的年齡分別為:15、22、21、20、21、32..
          通過計算,求的甲組抄襲家的平均年齡為25歲
            .....
      那么甲乙丙丁四個樣本的均值之間的差異是多大呢?

解決上面的問題最簡單的方法就是找到所有均值的標準差,各均值只是一行數(shù)字,就像30個原始觀察值一樣,所以對不同變量找不同樣本的均值的標準差與找一個變量的原始觀察值的標準差沒有什么區(qū)別?;蛘哒f唯一的區(qū)別就是,找均值的標準差,我們需要先將每一個樣本的均值計算出來。因此有時我們處理樣本原始觀察值的標準差,有時我們處理從原始觀察中得到的一列數(shù)字的標準差,例如均值。

為了區(qū)別這兩種標準差,由原始觀察值算出的叫做標準差( standard deviation),由一組均值算出的叫做標準誤差(standard error)。

? 區(qū)別和聯(lián)系
  • 聯(lián)系:

    • 標準誤本身就是一種標準差,所以本質(zhì)上都是表達數(shù)據(jù)之間的離散或者變異程度。

  • 區(qū)別

    • 標準差是一次抽樣中個體分數(shù)間的離散程度,反映了個體分數(shù)對樣本均值的代表性,用于描述統(tǒng)計。

    • 標準誤是多次抽樣中樣本均值間的離散程度,反映了樣本均值對總體均值的代表性,用于推論統(tǒng)計。


參考書籍:
《Statistics: The Conceptual Approach》Authors: Iversen, Gudmund R., Gergen, Mary

  • 打卡小作業(yè)

均值的標準誤比觀察值的標準差小還是大?為什么?

真題考點回顧



● 《心理學與生活》考點一:心理學的目標
● 《心理學與生活》考點二:視網(wǎng)膜
● 《心理學與生活》考點三:皮亞杰認知發(fā)展理論
● 《心理學與生活》考點四:工作記憶
● 《心理學與生活》考點五:歸因理論
● 《心理學與生活》考點六:愛情理論
● 《心理學與生活》考點七:喜歡/人際關(guān)系
● 《統(tǒng)計心理學》考點一:集中量數(shù)
● 《統(tǒng)計心理學》考點二:區(qū)間估計
● 《測量心理學》考點一:量表類型

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