北京大学心理统计讲义02

第二章次数分布

次数分布综述

次数分布表

次数分布图

次数分布的形状

茎和叶图

百分位数，百分位等级，插值法

次数分布综述

?描述统计的目的：简化和整理数据的表达。

?次数分布表和次数分布图就是表达一组数据

是如何在某一度量上分布的。

?次数分布：是指一批数据在某一量度的每一

个类目所出现的次数情况

?组织此类数据的第一种方法是：建立次数分

布表

次数分布表

?次数分布表的要素

变量的值? -填充x列

每个值出现多少次（发生次数）? -填充f列

观察的总数？将次数行求和, 将得到∑f = N

变量的总值？最简单的方法就是求(X) 和 (f) 的乘积列，然后将结果求和∑ (X f )

例1：对于下面的次数分布表：

i.此分布中共有几个分数（N = ？）

ii.对这些分数求和∑X

x f

4 2

3 4

2 5

1 3

例2：某个班的26个学生在一次测验中的分数如下（10

分为满分）：

9，2，3，8，10，9，9，2，1，2，9，8，2，

5，2，9，9，3，2，5，7，2，10，1，2，9

将这些分数作成一个次数分布表

x f

?比例 (相对次数；Proportions). 全组中有多大比

例取值为X? p = f / N （N = 观察的总数）.

?百分比 (Percentages). 全组中有多大比例取值

为X? p * 100

?分组次数分布表

●常常以区间的形式出现, 而不是某一特定值. 例如

学生成绩, (A = 90-100, B = 80-89, ...).

●编制分组次数分布表的步骤

i.求全距

ii.定组数

iii.定组距

iv.写出区间上下限

v.统计每个区间的次数

●建构这些区间有一系列的“惯常法则”

（rules of thumbs）

i.分组次数分布表应该有大约10个区间，目

的是使这组数据易于直观感受和理解ii.组距应该是个比较简单的数字，如2，5，

10，20

iii.每个区间开始的分数应该是组距的倍数

iv.所有区间的宽度应该相等

次数分布图

次数分布的数据可以用图简明地概括

直方图 (histogram）:用一些垂直条画在每个分数之上?垂直条的高度代表次数

?垂直条的宽度代表分数的精确区间.

?只有数据是等距或等比量度时，才能用直方图

◆注意：对于一个连续变量, 每个分数实际对应一段组

距. 分割这些组距的界限叫做精确界限（real limits）.

分割两个邻近分数的精确界限位于两个分数的中间。

◆每个分数有两个精确界限, 一个在组距的顶端，称为

精确上限（upper real limit）, 另一个在组距的底

端，称为精确下限（lower real limit）.

◆注意一个组距的精确上限也是高一个组距的精确下

限。

例3：

绘制一个直方图来表达例2的分布

?水平轴 - X 轴（abscissa） - X 的值

垂直轴 - Y 轴（ordinate） - 次数

棒图（条形图；bar graph）: 用一些垂直条画在每个

分数(或类别)之上

?垂直条的宽度代表分数的精确区间.

?垂直条的高度代表次数

?每个垂直条之间有一段空间。

?只有数据是命名或顺序量度时，才能用棒图

- 作全班同学家乡地区的棒图

次数分布的形状

用3个特征可以完整地描述一个分布：形状（shape）, 集中趋势（central tendency）, 和变异性

（variability）.

◆对称分布（symmetrical distribution）：可以画一条

垂直线穿过分布的中央，使得分布的一边恰是另一边的

镜象。

◆偏态分布（skewed distribution）中, 分数堆积在分布

的一端，而另一端成为比较尖细的尾端（tail）。

<------ 尾端向左: 负偏态正偏态: 尾端向右---->

◆ 偏态分布尾端向右的称为正偏态

（positively skewed ）(因为其尾端指向

正数)

◆ 偏态分布尾端向左的称为负偏态

（negatively skewed ）.

- 如何描述例2-例3分布的形状？

- 从整体上说，这个班的学生测验情况怎么样？大部

分分数是偏高还是偏低？测验容易还是简单？

◆ 双峰分布

茎和叶图

◆ 茎和叶图 （stem and leaf display ）- 将每一数字

分解为左边部分（称为茎）和右边部分（称为叶）. 如

果数字是两位数， 左边的一位就是茎，右边的一位就

是叶.

例4：考察下列茎和叶图：

8 7 6 5 4 3 2

271

4586

302

4169

3

26

5

a) 以10为组距宽度，作相应的分组次数分布表

b) 以10为组距宽度，作相应的次数分布直方图

c) 如果给定分组次数分布表，能否作出茎和叶图？为什么？

百分位数

以上是描述观察的整体，而我们也可用次数分布来描述某一个别点在一个集合中的位置

一个分数的等级（rank）或百分位数等级（percentile rank）：某一分布中分数在某一值之下或等于该值的个体所占的百分比.

例4：此表是一次词汇测验的分数:

___________________________________________

X f p% c f c%

5 2 .05 5 40 100

4 10 .2

5 25 38 95

3 16 .40 40 28 70

2 8 .20 20 12 30

1 4 .10 10 4 10

c f = 累积次数（cumulative frequency）

c% = 累积百分比（cumulative percentage）

1)95百分位数等级的所对应的测验分数是多少?

2)如果你在测验中得到4分, 你的百分位数等级是多少?

●如何确定百分位数

注意: 对于连续型数据, 必须考虑其精确上限和精确下限

1)-对于分数4, 其对应的累积百分比是 95%.但注意：分数4意味着一个

人得分在3.5 和 4.5之间. 累积百分比表明组距的精确上限。因此，

95 的百分位数是与4.5 相对应（而不是 4.0）.

2)找出分布中4分的精确上限和精确下限的累积次数.

- 对于分数4.5, 其对应的累积百分比是95

-对于分数3.5, 其对应的累积百分比是70

-对于分数4.0, 其对应的累积百分比是多少呢？

●插值法（Interpolation） - 有时你所感兴趣的值并未出现在表内。此

时你需要做基于经验的猜测. 其中的一个方法是插值法。

早上8:00 温度是20度，到中午12:00温度是28度

上午9:00是多少度呢?

-步骤：

1)找出两个量数组距的宽度

如, 时间 8 到 12点；温度60 到68 度

4 小时； 8 度

2)找出组距中已知值的位置

=已知值与组距顶端的距离/ 组距宽度

= 12：00 - 9:00 = 3小时 / 4 小时 = .75

3) 用所得位置 (分数) 来确定另一量表中对应的所求值与组距顶端的距离= (分数) X (另一量表组距宽度)

= .75 X 8 度 = 6 度

再求得插入值--> 28 - 6 = 22 度（9:00的温度）

例4：

___________________________________________

X f p% c f c%

5 2 .05 5 40 100

4 10 .2

5 25 38 95

3 16 .40 40 28 70

2 8 .20 20 12 30

1 4 .10 10 4 10

- 对于分数4.5, 其对应的累积百分比是95

-对于分数3.5, 其对应的累积百分比是70

-对于分数4.0, 其对应的累积百分比是X？

北大心理学自考心得分享

北大心理学自考心得分享 2011-03-16 11:59 北大心理学自考心得分享 1、学习方法与应考技巧 ２、课程架构简析 一、学习方法与应考技巧 北大心理学自考，有人觉得很难，也有不少人半途放弃的；但也不少一次考六门、七门、八门全过关的，一次过四门、五门还是比较常见的。那么北京大学的心理学自考，到底难不难呢？ 我的基础也不算好，没上完初中，专本科同时报考，三年里考完专科，本科还有五门。因为要挣钱养肠子，一边做事情一边学习，没听过几次课，专科段是全自学的，第一次报考心理统计，我问一个北大讲实验心理的老师，她听我一说情况还自学心理统计，轻轻的摇头，意思是不可能靠自己学习考得过。看心理统计是很痛苦，不过我一次考过，八十八分不算太高，也是目前考得最高分了。通过这件事，我就认定，你想考过和想不想考好，并不在课有多难，关键还是在自己。老师讲不讲，只要你真想考过你就会去找你自己的方法。我也有重考的，不过我觉得是自己没学好的事，不关课程难不难和有没有听老师课的关系。所以，你要听了老师的课，别人考过，你考不过，至少自身的关系还是大一些。找不到问题的根源，总之是比较麻烦的。 做为公共的知识点，你想到了什么？ 至少可以发现，公共的东西你学一次可以重复使用，第一次理解好学透，以后遇到了复习下就可以了，如果这一点你认为说得不对，那你真不适合参加这学习。 当你发现并接受这一点的时候，你已经在自考的路上给自己减少了很大的压力，也减少了不少的负担。这些你也不一定非要认同，因为规律和方法的发现确实不能完全的为简便快速的学习和应考打下通往必然成功的基础。 对课程的设置架构和相互关系有一些基础的了解，我们再来看一下学习的过程。 学习这回事我也不觉得件好玩的事情，所以，必要的努力还是需要的。 如果你去听辅导班的课程，我觉得对于应考来说，虽然不能说像婴儿吃奶那么容易，至少和你搬张课桌的难度不会大多少，前提是你真的认真的听了，事后学习了，考前复习了。

心理统计学考研历年真题及答案

考研真题和强化习题详解 第一章绪论 一、单选题 1 ．三位研究者评价人们对四种速食面品牌的喜好程度。研究者甲让评定者先挑出最喜欢的品牌，然后挑出剩下三种品牌中最喜欢的，最后再挑出剩下两种品牌中比较喜欢的。研究者乙让评定者将四种品牌分别给予l~5 的等级评定，( l 表示非常不喜欢，5 表示非常喜欢），研究者丙只是让评定者挑出自己最喜欢的品牌。研究者甲、乙、丙所使用的数据类型分别是：( ) A ．类目型―顺序型―计数型 B ．顺序型―等距型―类目型 C ．顺序型―等距型―顺序型 D ．顺序型―等比型―计数型 2 ．调查了n =200 个不同年龄组的被试对手表显示的偏好程度，如下： 该题自变量与因变量的数据类型分别是：( ) A ．类目型―顺序型 B ．计数型―等比型 C ．顺序型―等距型 D ．顺序型―命名型 3 ．157.5 这个数的上限是（）。 A . 157 . 75 B . 157 . 65 C . 157 . 55 D . 158 . 5 4 ．随机现象的数量化表示称为（）。 A ．自变量 B ．随机变量 C ．因变量 D ．相关变量

5 ．实验或研究对象的全体被称之为（）。 A ．总体 B ．样本点 C ．个体 D ．元素 6 ．下列数据中，哪个数据是顺序变量？( ) A ．父亲的月工资为1300 元 B ．小明的语文成绩为80 分 C ．小强100 米跑得第2 名 D ．小红某项技能测试得5 分 7、比较时只能进行加减运算而不能使用乘除运算的数据是【】。 A ．称名数据 B ．顺序数据 C ．等距数据 D ．比率数据 参考答案：1 . B 2 . D 3 . C 4 . B 5 . A 6 . C 7.C 二、概念题 1.描述统计（吉林大学2002 研） 答：描述统计指研究如何整理心理教育科学实验或调查的数据，描述一组数据的全貌，表达一件事物的性质的统计方法。比如整理实验或调查来的大量数据，找出这些数据分布的特征，计算集中趋势、离中趋势或相关系数等，将大量数据简缩，找出其中所传递的信息。 2.推论统计（中国政法大学2005 研，浙大2000研） 答：推论统计又称推断统计，指研究如何通过局部数据所提供的信息，推论总体或全局的情形；如何对假设进行检验和估计；如何对影响事物变化的因素进行分析；如何对两件事物或多种事物之间的差异进行比较等的统计方法。常用的统计方法有：假设检验的各种方法、总体参数特征值的估计方法（又称总体参数的估计）和各种非参数的统计方法等等。 3 ．假设检验（浙大2002 研） 答：假设检验指在统计学中，通过样本统计量得出的差异作出一般性结论，判

现代心理与教育统计学笔记图文稿

现代心理与教育统计学 笔记 集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

概念 (1)随机变量:在统计学上把取值之前，不能准确预料取到什么值的变量，称 为随机变量。 (2)总体:总体(population)又称为母全体或全域，是具有某种特征的一类 事物的总体，是研究对象的全体。 (3)样本:样本是从总体中抽取的一部分个体。 (4)个体:构成总体的每个基本单元。 (5)次数:是指某一事件在某一类别中出现的数目，又称作频数，用f 表示。 (6)频率:又称相对次数，即某一事件发生的次数除以总的事件数目，通常用 比例或百分数来表示。 (7)概率:概率论术语，指随机事件发生的可能性大小度量指标。其描述性定 义。随机事件A在所有试验中发生的可能性大小的量值，称为事件A的概率，记 为P(A)。 (8)统计量:样本的特征值叫做统计量，又称作特征值。 (9)参数:又称总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。 (10)观测值:随机变量的取值，一个随机变量可以有多个观测值。

2何谓心理与教育统计学学习它有何意义 答:(1)心理与教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法，搜集、整 理、分析心理与教育科学研究中获得的随机性数据资料，并根据这些数据资料传 递的信息，进行科学推论找出心理与教育统计活动规律的一门学科。具体讲，就 是在心理与教育研究中，通过调查、实验、测量等手段有意地获取一些数据，并 将得到的数据按统计学原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、 推理，最后得出结论的一种研究方法。 (2)学习心理与教育统计学有重要的意义。 ①统计学为科学研究提供了一种科学方法。 科学是一种知识体系。它的研究对象存在于现实世界各个领域的客观事实之中。 它的主要任务是对客观事实进行预测和分类，从而揭示蕴藏于其中的种种因果关 系。要提高对客观事实观测及分析研究的能力，就必须运用科学的方法。统计学 正是提供了这样一种科学方法。统计方法是从事科学研究的一种必不可少的工

心理统计学-课程讲义5

【课程讲义】 第五章相关系数 【教学目标】明确相关是描述两个变量之间关系的量数；掌握相关的种类；掌握各种相关系数的计算、适用条件；掌握相关在教学实践中的运用；掌握对相关系数的解释。 【学习方法】 了解、理解与掌握。 【重点难点】 各种相关系数的使用条件、计算及应用 【讲义内容】 前面章节中研究的问题，基本上都是属于单变量的数量变化关系。而教育和心理现象中的数量关系，并不仅仅是单变量的变化关系，在很多方面体现出的是一个变量与另一个变量或多个变量之间的变化关系。如：学生学习成绩与学生智商的关系；学生学习成绩与学习动机的关系；家庭环境与学生学业成绩之间的关系等等。本章主要讨论两个变量或两列数据之间相关的数量关系。 第一节相关概述 一、相关的含义 事物总是相互联系的，它们之间的关系多种多样。分析起来，大概有以下几种情况：一种是因果关系，即一种现象是另一种现象的因，而另一种现象则是果。例如学习的努力程度是学习成绩好坏的因（至少是部分的因）；在一定刺激强度范围内，刺激强度经常是反应强度的因等等。第二种是共变关系，即表面看来有联系的两种事物都与第三种现象有关，这时两种事物之间的关系，便是共变关系。例如春天出生的婴儿与春天栽种的小树，就其高度而言，表面上看来都在增长，好像有关，其实，这二者都是受时间因素影响在发生变化，在它们本身之间并没有直接的关系。第三种是相关关系，即两类现象在发展变化的方向与大小方面存在一定的关系，但不能确定这两类现象之间哪个是因，哪个是果；也有理由认为这两者并不同时受第三因素的影响，即不存在共变关系。具有相关关系的两种现象之间，关系是较

复杂的，甚至可能包含有暂时尚未认识的因果关系及其共变关系在内。例如，同一组学生的语文成绩与数学成绩的关系，即属于相关关系。 二、相关的种类 统计学中所讲的相关是指具有相关关系的不同现象之间的关系程度。相关的种类可以从不同角度划分，从其变化方向来看，两个变量之间的相关可以分为： 1．正相关。 正相关指的是两列变量变动方向相同，即两个变量中，一种变量增大时，另一种变量也随着增大，一个变量减小时，另外一个变量也随着减小。如身高与体重的关系，一般讲身长越长体重就越重。智力和学业成绩之间的关系。 2．负相关。 负相关指的是两列变量变动方向相反，即两个变量中，一种变量增大时，另一种变量就随着减小，一个变量减小时，另外一个变量反而随着增大。如心理压力与工作绩效的关系等。初学打字时练习次数与出现错误量之间的关系。 3．零相关。 两变量值的变化方向无规律，即一个变量值增大，另一个变量对应值或增大或减小，且增大会减小的机会基本相同，这种情况下，这两个变量之间的相关称为零相关。如学习成绩优劣与身高之间的关系，人的相貌和智力的关系等。 若从变量的个数来划分，可以将相关分为： 1．简单相关：两个变量之间的相关； 2．复相关：一个变量与两个或两个以上变量之间的相关； 从变量之间相关关系的程度上划分，可以划分为： 1．高相关 2．中等程度相关 3．低相关 三、相关散点图 相关散点图是用直角坐标系上点的散布形状，来表示两个事物之间的相关性及练习的模式。在坐标系中，以X轴表示一个变量，Y轴表示一个变量，在坐标中描出相应的坐标点，由这些坐标散点组成的图形就称为相关散点图。

现代心理与教育统计学 笔记

概念 (1)随机变量:在统计学上把取值之前，不能准确预料取到什么值的变量，称 为随机变量。 (2)总体:总体(population)又称为母全体或全域，是具有某种特征的一类 事物的总体，是研究对象的全体。 (3)样本:样本是从总体中抽取的一部分个体。 (4)个体:构成总体的每个基本单元。 (5)次数:是指某一事件在某一类别中出现的数目，又称作频数，用f表示。 (6)频率:又称相对次数，即某一事件发生的次数除以总的事件数目，通常用 比例或百分数来表示。 (7)概率:概率论术语，指随机事件发生的可能性大小度量指标。其描述性定 义。随机事件A在所有试验中发生的可能性大小的量值，称为事件A的概率，记为P(A)。 (8)统计量:样本的特征值叫做统计量，又称作特征值。 (9)参数:又称总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。 (10)观测值:随机变量的取值，一个随机变量可以有多个观测值。 2何谓心理与教育统计学?学习它有何意义? 答:(1)心理与教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法，搜集、整 理、分析心理与教育科学研究中获得的随机性数据资料，并根据这些数据资料传递的信息，进行科学推论找出心理与教育统计活动规律的一门学科。具体讲，就是在心理与教育研究中，通过调查、实验、测量等手段有意地获取一些数据，并将得到的数据按统计学原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、 推理，最后得出结论的一种研究方法。 (2)学习心理与教育统计学有重要的意义。 ①统计学为科学研究提供了一种科学方法。 科学是一种知识体系。它的研究对象存在于现实世界各个领域的客观事实之中。它的主要任务是对客观事实进行预测和分类，从而揭示蕴藏于其中的种种因果关系。要提高对客观事实观测及分析研究的能力，就必须运用科学的方法。统计学正是提供了这样一种科学方法。统计方法是从事科学研究的一种必不可少的工具。 ②心理与教育统计学是心理与教育科研定量分析的重要工具。 凡是客观存在事物，都有数量的表现。凡是有数量表现的事物，都可以进行测量。心理与教育现象是一种客观存在的事物，它也有数量的表现。虽然心理与教育测量具有多变性而且旨起它发生变化的因素很多，难以准确测量。但是它毕竟还是可以测量的。因此，在进行心理与教育科学研究时，在一定条件下，是可以对心理与教育现象进行定量分析的。心理与教育统计就是对心理与教育问题进行定量分析的重要的科学工具。 ③广大心理与教育工作者学习心理与教育统计学的具体意义。 a.可经顺利阅读国内外先进的研究成果。 b.可以提高心理与教育工作的科学性和效率。 c.为学习心理与教育测量和评价打下基础。 3.先用统计方法有哪几个步骤? 答:一项实验研究结果要用何种统计方法去分析，需要对实验数据进行认真的分析。只有做到对数据分析正确，才能对统计方法做出正确地选用。选用统计方法

北大心理学

第一章：导言 本章的重点提示与解读： 一、心理学的定义 心理学是系统的研究个体心理和行为的科学 二、信度与效度 研究效度指一项研究的有效性，即研究所得出的结论是基于事实或证据的，是可 以被证明的。 信度指研究的可靠性，即研究的前后一致性和可重复性。它包含两方面，一是不同的研究者之间的一致性；二是一个研究者在相同或相似的背景下进行重复研究时的前后一致性。 三、心理学的发展简史 四、主试效应 在心理学研究中，当主试对被试有某种期望时，就会于无形之中对被试的行为产生微妙的影响，这种影响称为主试效应(Experimenter effect） 五、被试效应（霍桑效应(Hawthorne Effect) ） 1927~1932年间，位于美国芝加哥的西部电气公司霍桑工厂，进行了一系列有关工作条件与生产力之间关系的研究。研究者发现，工人的生产力随着照明强度的增加而提高。然而，当照明强度逐渐降低时，工人的生产力仍在提高。研究者很快意识到，工人生产力的提高，并不是因为照明强度的变化，而是因为工人知道自己正在受到研究者的关注，自己正在被研究。后来，人们把被试的行为改变不是因为实验处理，而是因为被试意识到自己正在被研究这种现象，称作霍桑效应。 霍桑效应实际上是一种被试效应，反映了被试对自身的某种期待对实验结果所造成的影响。 六、安慰剂效应 在心理学的研究情景中，当行为反映受到个人对作什么和如何感受的预期的影响，而不受特定的介入或产生某种反应程序的影响时，安慰剂效应就发生了。 第二章：感觉与知觉 本章的重点提示与解读： 一、感觉的概念和基本原理，以及有关的名词：绝对阈值与相对阈值、韦伯定律、感觉适应、感觉后像等。 （1）概念：感觉是人脑对直接作用于它的客观事物的个别属性的反映。 （2）绝对阈限：能够可靠地引起感觉的最小刺激强度叫作此感受的绝对阈限。 差别阈限：50%的机率被觉察到的最小的刺激物理量的差别或变化，叫作差别阈限，它的量值又叫最小可觉差。 （3）差别阈限与刺激量近似为恒定的正比关系适合中等强度的刺激。 （4）感觉适应：在同一感受器中，由于刺激的持续作用或一系列的连续作用，导致对刺激的感受性的变化，这种现象叫作感觉的适应。 嗅觉：入芝兰室久而不闻其香，入鲍鱼之肆久而不觉其臭。 视觉：暗适应：感受性提高的过程 明适应：感受性下降的过程 （5）感觉后向：在刺激停止作用后，感觉印象仍暂留一段时间的现象，叫感觉后像。其又包括正后像和负后像，分别表示后像的品质与刺激物相同和相反的情形。 二、知觉的概念，知觉过程中自上而下与自下而上过程的涵义。 （1）知觉：人们通过感官得到了外部世界的信息，这些信息经过头脑的加工，产生了对事物整体的认识，这就是知觉。知觉是以感觉作为基础，但不是个别感觉信息的简单总和。 （2）自下而上的过程：这表示知觉依赖于直接作用于感官的刺激物的特性。 （3）自上而下的过程：知觉者对事物的需要，兴趣或对活动的预先准备状态，一般的知识经验，在一定程度上影响着知觉的过程和结果。 三、错觉、似动及其表现形式。 （1）错觉知识经验与引起知觉的刺激特征之间不一致的现象。

北大心理学专业课程设置

课程设置 •; 全校公共必修课： 31 学分 课程号 课程名 课程名（英文） 周学时 学分 开课时间 English(1) 5 3.5 English(2) 5 3.5 English(3) 5 3.5 English(4) 5 3.5 Introduction to capitalist Economics 2 2 Philosophy 3 2 二上 04030140 邓小平理论 Theory of Deng Xiao ping ' s 2 2 三下 04031110 中国革命史 History of Revolution in China 2 2 一上 04130001 体育一 Physical Education (1) 2 1 一上 04130002 体育二 Physical Education (2) 2 1 一下 04130003 体育三 Physical Education (3) 2 1 二上 04130004 体育四 Physical Education (4) 2 1 二下 60730010 军事理论与军事训练 Military Theory and Military Training 2 2 一上 •; 院系必修课： 69 学分 课程号 课程名 课程名(英文) 周学时 学分 开课时间 00130221 高等数学 ( C )( 上) Advanced Mathematics(C)(A) 5 5 一上 00130222 高等数学 ( C )( 下) Advanced Mathematics(C)(B) 5 5 一下 00130340 线性代数 Linear Algebra 3 3 一下 00230020 概率统计 ( B ) Probability andStatistics 3 3 二上 00431231 物理学(C ) (一) Physics(C)(1) 4 4 一下 00431232 物理学(C ) (二) Physics(C)(2) 4 4 二上 00431261 普通物理实验( B ) Laboratory Physics 4 2 二上 01130310 普通生物学 General Biology 4 4 一上 01130320 普通生物学实验 ( B ) Laboratory General Biology(B) 2 1 一上 01130370 生理学( B ) Physiology(B) 3 3 一下 01130380 生理学实验( B ) Laboratory physiology(B) 2 1 一下 01630011 普通心理学(上) General psychology(A) 3 3 一上 01630012 普通心理学(下) General psychology(B) 3 3 一下 01630020 CNS 解剖 Fu nctio nal An atomy of Cen tral Nervous System 2 2 一下 01630031 实验心理学(上) Experimental psychology(A) 2 2 二上 01603331 实验心理学实验(上) Laboratory Experimental psychology(A) 2 1 二上 01630032 实验心理学(下) Experimental psychology(B) 2 2 二下 01603332 实验心理学实验(下) Laboratory Experimental psychology(B) 2 1 二下 01630050 心理统计( 1) Statistics for Psychology(1) 2 2 二上 心理统计( 2) Statistics for Psychology(2) 3 3 三下 01603010 心理测量 Psychometrics 3 3 三上 Developmental psychology 3 3 Abnormal psychology 3 3 三下 Physiological psychology 3 301630120 认知心理学 03835031 大学英语（一） 03835032 大学英语（二） 03835033 大学英语（三） 03835034 大学英语（四） 04030040 资本主义经济概论 04030120 马克思主义哲学 三上 01630060 发展心理学 01630090 变态心理学 01630100 生理心理学 二下 三上

机器学习讲义

1 一月二月三月 产品名称数 量 金 额 利润产品名称 数 量 金 额 利 润 产品名称 数 量 金额利润 合计合 计合计 四月五月六月 产品名称数 量 金 额 利 润 产品名称 数 量 金 额 利 润 产品名 称 数 量 金 额 利 润

机器学习讲义 （2010年春硕士课程试用） 第一章绪论 序 机器学习通常被认为是人工智能领域的一个分支，但和人工智能一样，实际上是多学科的融合。为了说明什么是机器学习，我们来看一下“自动”(automation) 和“自主”(autonomy) 这两个概念的区别。在通常的“自动化”系统中，所有的“智能”都是系统设计者预先注入的。当系统放入它的运行环境中去之后，将按照预定的程序进行活动。但是如果设计者对环境的了解是不全面的，系统就有可能陷入无所适从的境地（系统中的知识是由人工编程输入的，知识中的错误也不能自动改正。）。这时“学习”的能力就成为唯一可依靠的解决方法，也是实现机器超过人这个终极智能的唯一手段。具有学习能力的系统称为是“自主的”。学习意味着根据经验改进自身。学习的真谛在于：感知不仅用于当前的行动，而

且用于改进以后的行动。学习是系统和环境交互的结果，也来自于系统对自己决策过程的观察。学习的范围极广，从仅仅记住经验，到创造整个的科学理论，所有这些活动都是学习的过程。 简而言之，机器学习意味着通过编程使计算机进行学习。比如，让计算机从医疗记录中学到治疗新疾病的最佳方案；使智能房屋根据经验学到基于主人生活习惯的能源消耗优化方案；开发个人软件助手为用户从在线晨报中摘出该用户特别感兴趣的内容；等等。机器学习研究的进展对社会经济的影响将是巨大的，它能使计算机的应用领域大为扩展，并使个人和组织的竟争力提高到新的水平，甚至形成人类全新的生活方式。另外，对机器学习的信息处理算法的研究将导致对人脑学习能力（及其缺陷）的更好的理解。 就机器学习研究的现状而言，我们必须承认，目前还不能使计算机具有类似人那样的学习能力。但是，对某些类型的学习任务已经发明了有效的算法，对学习的理论研究也已经开始，人们已经开发出许多计算机程序，它们显示了有效的学习能力，有商业价值的应用系统也已经开始出现。 在理论方面，关于观察例的数目，所考虑的假设的数目和学习到的假设的预计误差之间的基本关系的刻画已经取得成果。我们已经获得人类和动物学习的初步模型，开始了解它们与计算机学习算法之间的关系。 在应用方面，近十年来的进展尤为迅速。下面是一些突出的应用实例：语音识别：所有最成功的语音识别系统都以某种形式使用了机器学习技术。例如，SPHINX系统学习针对具体讲话人的策略从接受到的语音信号中识别单音和单词。神经网络学习方法和学习隐藏的Markov模型的方法可有效地应用于对个别讲话人，词汇表，麦克风的特性，背景噪音等的自动适应。类似的技术也可用于许多其他的信号解释问题。 自动车驾驶：机器学习方法已用于训练计算机控制的车辆在各种类型的道路上的正确行驶。例如，ALVINN系统使用学习到的策略在高速公路上与别的车辆一起以每小时70英里的速度自动行驶了90英里。类似的技术也可用于许多其他的基于传感器的控制问题。

张敏强版《教育和心理统计学》1到3章读书笔记汇编

《绪论》 1.什么是教育与心理统计学 教育与心理统计学是应用统计学的一个分支，是数理统计学与教育学、心理学的一门交叉学科，它把统计学的理论方法应用于教育实际工作和各种心理实验、心理测验等科学研究中，通过对所得数据的分析和处理，达到更为准确地掌握情况、探索规律、制订方案、目的，为教育与心理的科学研究提供了一种科学的方法。 2.教育与心理统计学的基本内容及本书体系。 1）描述统计学：这一部分主要是研究和简缩数据和描述这些数据。 例如：计算平均数、中位数、众数等，以这些参数来反映观测数据的集中趋势。 计算标准差、方差等，以这些参数来反映观测数据的离散趋势。 描述统计学主要是描述事务的典型性、波动范围以及相互关系，提示事物的内部规律。 2）推断统计学：这部分内容主要是研究如何利用数据去作出决策的方法。推断统计学则是一种依据部份数剧去推论全体的一种科学方法，它是进行教育与心理实验、对教育与心理研究或实验作出预测和规划的有力工具。推断统计学的主要内容有：统计检验、统计分析和非参数统计法。 3）多元统计分析：这部分内容主要是研究超过两个因素的教育与心理的研究和实验。 多元统计分析的主要任务就是寻找出主要的因素，相近或相关的因素合并或归类。 多元统计分析的主要内容有：主成分分析、因素分析、聚类分析、多元方差分析、多元回归分析等。 3.教育与心理统计学的昨天、今天和明天 1）与心理统计学的昨天：1904年美国人桑代克写的《心理与社会测量导论》 2）教育与心理统计学的今天：叶佩华主编的《教育统计学》，张厚粲主编的《心理与教育统计》等。 4.预备知识 1）概念与术语 <1>随机变量： 教育与心理实验或观测，在相同的条件下，其结果可能不止一个，同实验或观测所得到的数据，事先无法确定，这类现象称为随机现象。因为可以用数字来表现，则称这些数字为随机变量。 它的特点是：离散性、变异性和规律性。 依其性质可分为：称名变量、顺序变量、等距变量、比率变量四种 称名变量：用于说明一事物与其它事物在属性上的不同或类别上的差异，但不说明事物与事物之间差异的大小。 顺序变量：指可以按事物的某一属性，把它们按多少或大小顺序加以排列的变量。 等距变量：指变量之间具有相等的距离。它除了有量的大小外，还具有相等的单位。 比率变量：除了有量的大小、相等单位之外，还有绝对零点。 变量依其相互关系可分为自变量（一般将相互关系中作为原因的称为自变量）与因变量（作为结果的

北大心理统计知识点总结统计

第八章访查分析 一方差分析初步 思考以下实验设计的统计方法 程序: 方差分析 (ANOVA). ●ANOVA能够处理数据的类型：在上例中有两个自变量 (称为因素): 学习的时间和 性别. 两个都是组间 (独立样本) 变量. ANOVA 亦可用于分析包含组内 (重复测量) 因素的研究设计，同时包含组间和组内因素的混合设计(e.g. 假设上例中我们对复习时间超过半年的学员纵向研究。性别是组内变量,学习的时间是组间变量). 什么是因素？什么是水平？ ●在方差分析中,因素就是自变量. 包含一个自变量的研究称为单因素设计（single- factor design）. 具有多于一个自变量研究称为因素设计（factorial design）. 请举一个单因素设计的例子 请前一个例子上再将这个改为多因素设计 ●构成因素的个别处理条件称为因素的水平. 性别这个因素的水平？ ●上述研究称为因素设计, 两个组间因素,培训的经历这个因素有 3 个水平，专业这个 因素有2个水平 (称为 3 X 2 组间设计). ANOVA的逻辑 ●与假设检验的逻辑是同样的, 只是具体内容有变化 step 1: 陈述 H0 (和H1 ??) ，确定标准: α = ? step 2: ANOVA 检验总是单尾 step 3: 指出检验的df (有两个 df) step 4: 查表找出临界 F统计量 step 5: 对于样本，计算 F统计量 step 6: 比较 F统计量和临界 F统计量 step 7: 对于H0 作出结论

单因素, 独立测量研究设计的例子 ●检验三个不同的学习方法的效应。将学生随机分配到3个处理组 ●方法 A：让学生只读课本, 不去上课. ●方法 B：上课,记笔记，不读课本. ●方法 C：不读课本，不去上课, 只看别人的笔记 ●Step 1: 陈述假设和设定标准 (选择 a) H0: μ1 = μ2 = μ3 H1: 其中一个组与另一个（或更多）的组均值不同。备择假设可能的形式很多： μ1不等于μ2 = μ3 μ 1 = μ3 不等于μ2 μ 1 = μ2 不等于μ3 μ 1 不等于μ2 不等于μ3 因此，只需给出虚无假设就够了 ●step 2: ANOVA 检验总是单尾. 因为不存在负的方差. F分布表也只有单侧的Alpha. （F分布图） ●step 3: 找出检验的 df. 注意要考虑几个 df ●step 4: 从表找出临界 F统计量 与 t分布表类似, F分布表也是描述一族 F分布. 需要用到两个df,用一个找出正确的行另一个找出正确的列.上面一行对应于α= 0.05, 下面一行对应于α= 0.01. ●step 5: 计算样本的F统计量观测值 概念的水平的讨论： ANOVA 非常类似两个独立样本的 t检验 tobs = 得到的样本均值间差异 期望的机会差异 对于 ANOVA检验统计量 (称为 F比率) 类似 F = 样本均值间方差 (差异) 期望的机会(误差)方差(差异) 为什么用方差? ● ●因为有多于两个组. ●如何计算一个分数来描述差异间分布? 差异不能够分割, 但是方差能够分割。这就 是ANOVA -方差分析名字的由来. ●首先考虑方差的来源. ●什么造成样本的不同(处理间变异) ？ ●处理/组效应 - 处理造成的差异 ●个体差异效应 - 个体差异变异 ●随机误差 ●每一个样本内部的变异 (处理内变异) ●个体差异效应 ●随机误差

北大实验心理学之实验方法毙考题

2017北大实验心理学之实验方法 第一章实验方法 第一节各种变量 主试就是实验者即主持实验的人，他发出刺激给被试，通过实验收集心理学的资料。 被试就是实验对象，接受主试发出的刺激并作出反应。

一、自变量即刺激变量，它是由主试选择，控制的变量，它决定着行为或心理的变化。 自变量的种类： 1、刺激特点自变量：刺激的不同特性会引起被试不同的反应。 2、环境特点自变量：进行实验时环境的各种特点如温度、是否有观众在场、是否有噪音、白天或夜晚等等，都可以作为自变量。时间这个自变量在记忆研究中是如此重要和无时不在，你甚至可以说，几乎没有不用时间作自变量的记忆实验。 3、被试特点自变量：一个人的各种特点，如年龄、性别、职业、文化程

度、内外倾个性特征、左手或右手为利手、自我评价高或低等等，都可以作为自变量。 4、被试的暂时差别：通常是由主试给予不同的指示语造成的。 二、因变量即被试的反应变量，它是自变量造成的结果，是主试观察或测量的行为变量。 1、信度指一致性，同一被试在相同的实验条件下应该得到相近的结果。 2、效度当自变量的确造成了因变量的变化，而不是其他的各种因素造成变量的变化，我们就说这种因变量是有效的。

3、敏感性：自变量发生可以引起相应的因变量的变化，这样的因变量是敏感的。 l 高限效应：当要求被试完成的任务过于容易，所有不同水平(数量)的自变量都获得很好的结果，并且没有什么差别时，我们就说实验中出现了高限效应。 l 低限效应：当要求被试完成的任务过于困难，所有不同水平的自变量都获得很差的结果，并且没有什么差别时，我们就说实验中出现了低限效应。 三、控制变量就是在实验中应该保持恒定的变量。

北大心理学考研题(2000--2002、04、05)

北大考研题（2000--2002、04、05） 2005普心题 一、选择2*30 二、名词解释 习得无助，亚瑟-詹森假设，隐蔽观察者，基本情绪，枢纽特质，气质 三、简答 Lyn Abramson归因风格 如何测量无意识的动机 四、问答 1、结合心理学的性质,说明为什么心理学容易受人误解和遭受非难 2、简述智力理论，并做出评价 3、以你最熟悉的2种人格量表为例，说明其理论背景、工具特点、适用范围，并作简单评价 4、作为一个心理学家，你对提高记忆成绩有什么建议？ 5、结合相关的研究，对杨振宁提出的“易经阻碍中国科学的发展”进行评价 For personal use only in study and research; not for commercial use 2005研究方法 一、选择2*7 1.数据类型,职位和薪水变化 二、填空 点估计的要求：------、---------和一致性 20道是非题（每题1分），单凭猜测，90%可能在------分和-----分之间。 For personal use only in study and research; not for commercial use

三、计算 1、两组人，各6个，比较哪组离散程度大。 2、精神病学家认为，25%的人至少有一次想到自杀。有人调查400人，有64人报告想过。以.05水平做判断。 四、有人研究反馈对评价的影响.让一个经理对人给出正的负的反馈,大概是这些人对其评价.正的负的人数大约一半.M/SD 正的:男8.85/3.25,女9.33/2.89.负的:男8.0/3.11,女6.85/2.10.有个结论的叙述:正的(M=9.08)与负的(M=7.46)效应F(1,46)=19.44,P<.0001,这一效应受交互作用限制,F(1,46)<.05,...... 问题:1,各组人数是多少.2,列方差分析表.3,下划线的句子含义.卷上没线,大约是叙述后面的,特别是受限制那句. For personal use only in study and research; not for commercial use 五、名词解释 自变量混淆，阶梯法，运动竞争技术，错觉性结合，速度-准确率权衡 六、简答 1、举例说明交互作用的含义 2、举例说明记忆的双重分离现象 3、以实验说明面部表情和情绪关系 4、如何测量负近因效应 七、排除测验，SOA长短，注意条件.朱滢实心532页图12-4，解释实验结果。 For personal use only in study and research; not for commercial use

超级详细的北大心理学专硕各科备考经验

超级详细的北大专硕各科备考经验--四战北大 毕业两年多，我只工作过不到一年，而且放弃了本专业，选择了心理学领域。第四次考研，听起来并不吉利，对自己来说也是最后一次尝试，结果很惊喜：北大初试前几名，最终顺利被录取。回顾考研历程，我体验过很多次失败，然后又重新振作，这一路上要感谢的人太多，父母、朋友、勤思老师，还有不少陌生人，能坚持下来是因为我一直知道自己想要的是什么。记得一次吃饭时，我偶然听到一句话：如果一条路是你认为值得自己一辈子去走的，那走几年弯路又何妨？我们都希望人生之路可以平坦顺畅，但假使不能，也不要轻言放弃，走到一定阶段，很多选择都殊途同归，我们可以暂时停下来把自己的生活捋清楚准备得更好再整装启程，也可以有梦想有目标就just do it，重要的是你对生活永葆热诚，那不管做什么，都会成为令自己和他人尊重的快乐的人。 ·准备资料 从大二开始我便经常旁听心理学本科的各种课程，包括几乎所有基础学科和其他颇具吸引力的选修课。关于择校，我一开始就瞄着北大去的，没有花费什么时间搜集信息和比较。选择北大有三个原因：一是北大心理学专业很棒，师资强，学风好，重科研，而我作为跨考生就是想有一个深入和专业的学习，也对科研比较感兴趣；二是北大是个综合性大学，除了本专业我还有很多机会来丰富和提升自己；三是北大在北京，交通方便，未来就业机会也多。简单总结就是专业—学校—地理这三个角度，重要性依次减低。 确定好专业和院校，搜集资料就很明确了。前期资料的准备就相当于读一本书的绪论，了解大致信息，然后将目标具体化，此时可以把各种信息汇总整理并记下来，制定一个完整的复习计划，进入下一个也是最重要的阶段。 ·初试复习 1.专业课 对初试来说，专业课无疑是最具决定性的。通常专业课的复习分三个阶段或四个阶段，第一阶段都是看书打基础，时间也比较长，至少三个月。第二阶段看讲义补充知识，建立大致框架并自己整理笔记做总结。做笔记非常花时间，如果没时间可以适当舍弃一部分，只做重要的或内容纷杂的科目。第三阶段练习真题模拟题，继续补充笔记，背记知识点。第四阶段看笔记和背记知识点。 北大的考察科目共有十门：普心、实验、统计、测量、发展、社会、管理、变态、咨询。我是属于看的书比较多的人，但其实看多少书不用强求，我本身也是由于战线较长的缘故，下面是我的书单和每门课的详细复习方法（PS：不是一年内看的，是四年内）： ①普心：《普通心理学》彭聃龄（以修订版为主，补充了第四版），《心理学与生活》，《认知心理学》 普心这两本每年都会完整看一遍，今年读《心理学与生活》时特意做了笔记，把里面提到的每个实验都按框架整理出来了。认知是把概念性的知识简单翻了翻； ②实验：《实验心理学》朱滢，《实验心理学》郭秀艳&杨治良，《心理学研究方法》约翰肖内西，《改变心理学的40项研究》，《心理学质性研究导论》实验两本都是只看前面几章，但会看的比较细，每年都会看1到2遍。方法认真看过一遍，有些重要章节会经常翻出来看。40项研究认真看过一遍，看的时候每个实验都有自己注解，后期会挑出有代表性的几个实验带入框架写一下。

2017心理学考研：北大实验心理学复习重点(1)-毙考题

2017心理学考研：北大实验心理学复习重点(1)-毙考题

2017心理学考研：北大实验心理学复习重点（1） 第一章实验方法 第一节各种变量 主试就是实验者即主持实验的人，他发出刺激给被试，通过实验收集心理学的资料。 被试就是实验对象，接受主试发出的刺激并作出反应。 一、自变量即刺激变量，它是由主试选择，控制的变量，它决定着行为或心理的变化。 自变量的种类：

1、刺激特点自变量：刺激的不同特性会引起被试不同的反应。 2、环境特点自变量：进行实验时环境的各种特点如温度、是否有观众在场、是否有噪音、白天或夜晚等等，都可以作为自变量。时间这个自变量在记忆研究中是如此重要和无时不在，你甚至可以说，几乎没有不用时间作自变量的记忆实验。 3、被试特点自变量：一个人的各种特点，如年龄、性别、职业、文化程度、内外倾个性特征、左手或右手为利手、自我评价高或低等等，都可以作为自变量。 4、被试的暂时差别：通常是由主试给予不同的指示语造成的。

二、因变量即被试的反应变量，它是自变量造成的结果，是主试观察或测量的行为变量。 1、信度指一致性，同一被试在相同的实验条件下应该得到相近的结果。 2、效度当自变量的确造成了因变量的变化，而不是其他的各种因素造成变量的变化，我们就说这种因变量是有效的。 3、敏感性：自变量发生可以引起相应的因变量的变化，这样的因变量是敏感的。 l 高限效应：当要求被试完成的任务过于容易，所有不同水平(数量)的自变量都获得很好的结果，并且没有什么差别时，我们就说实验中出现

了高限效应。 l 低限效应：当要求被试完成的任务过于困难，所有不同水平的自变量都获得很差的结果，并且没有什么差别时，我们就说实验中出现了低限效应。 三、控制变量就是在实验中应该保持恒定的变量。 如果应该控制的变量没有控制好，那么它就会造成困变量的变化，在这种情况下，研究者选定的自变量与一些未控。制好的因素共同造成了因变量的变化，这就叫自变量的混淆。 四、多于一个自变量的实验

心理统计学-课程讲义4

【课程讲义】 第四章差异量数 【教学目标】 明确差异量数是描述数据离中趋势的一种量数，它与集中量数一起描述数据的全貌；明确标准差是所有差异量数中代表性最好的；掌握各种差异量数的概念、性质、计算方法、适用条件。 【学习方法】 了解、理解、计算与应用。 【重点难点】 差异量数的概念及适用条件；各种差异量数的计算方法；标准分数及百分等级的概念、适用条件及计算方法。 【讲义内容】 前一章讨论的集中量数反映的是一组数据的集中趋势，代表一组数据的一般水平。但是客观事物总是千差万别的，一组数据中不是所有的数值都与一般水平相等，而是有的高些，有的低些，彼此参差不齐。描述一组数据波动情况的量数成为差异量数。差异量数常用来衡量集中量数的代表性程度。差异量数越大，则集中量数的代表性越小；差异量数越小，则集中量数的代表性越大。 差异量数分为：绝对差异量数和相对差异量数 绝对差异量数：标准差，方差，四分差； 相对差异量数：差异系数 另外，本章还讲到相对地位量数：标准分数，百分等级。

第一节标准差 一、标准差的概念及适用条件 （一）概念 标准差是一组数据中每个数据与其算术平均数之差的平方和，除以总的数据个数，再求算术平方根。 标准差的计算公式为： n X S 2 ) (X- ∑ =（4.1） X为算术平均数，n为数据的个数。 （二）适用条件 1．与算术平均数配合使用，与算术平均数的适用条件相同。即一组数据的一般水平适合用算术平均数描述时，其离散程度宜用标准差描述； 2．计算其他统计量时，如差异系数，标准分数，相关系数等，需要用到标准差； 3．在推论统计中，尤其是进行方差分析时，常用方差表示数据的离散程度。 二．标准差的计算方法 （一）未分组资料标准差的计算方法 1．基本公式法 用标准差的定义 n X S 2 ) (X- ∑ =，计算标准差。

统计心理学学笔记

第六部分心理统计学笔记 （1）基本概念 总体：具有某些共同的、可观测特征的一类事物的全体，构成总体的每个基本单元称为个体 样本：由于不能或没必要对整个总体进行研究，我们只能从总体中选择出一些个体代表总体，这些个体的集合叫样本 变量：本身是变化的或者对于不同个体有不同值得特征或条件 常量：本身不变且对不同的个体的值也相同 参数：描述总体的数值，它可以从一次测量中获得，也可以从总体的一系列测量中推论得到 比例：全组中取值为X的比例，p=f/N 插值法：一种求两个已知数值之间中间值的方法，其假设所求解点附近数据呈线性变化 统计量：描述样本的数值，与参数的获得方式相同 随机取样：从总体抽取样本的一种策略，要求总体中的每一个个体被抽到的机会均等 取样误差：样本统计量与相应的总体参数之间的差距 偏态分布：分数堆积在分布的一端，而另一端成为比较尖细的尾端，其与对称分布对应 次数分布：一批数据在某一量度的每一个类目所出现的次数情况 离散型变量：由分离的、不可分割的范畴组成，临近范畴之间没有值存在 连续型变量：在任何两个观测值之间都存在无限多个可能值，它可被分割成无限多个组成部分 （2）学习建议 ①将注意放在概念上，心理统计应该是一门概念性的科学，而非纯数学。 ②一定要将统计方法与心理学研究的情景结合起来学习。 ③弄懂一个概念再开始学习下一个，心理统计中的概念应用性较差却是之后做题的基础。 ④做题按照推荐格式能避免出错几率。 （3）统计检验总表 数据类型单样本问题独立样本比 较相关样本比 较 多组样本的比较相关问题 独立样本重复测量 等距型 总体 正态 分布 单样本t/z 检验 独立样本 t/z 检验 相关样本t 检验 独立样本方 差分析 重复测量方 差分析 Pearson 积差相关分布 形态 未知 大样本下的 相应的t/z 检验 大样本下的 相应的t/z 检验 大样本下的 相应的t检 验 转化为顺序型转化为顺序 型 顺序型符号检验法曼-惠特尼 U检验 维尔克松 T检验 克-瓦氏单向 方差分析 弗里德曼双 向等级方差 分析 Spearman 等级相关命名型χ2匹配度检 验 χ2独立性检 验 符号检验法χ2独立性检验χ2独立性检 验 一、描述统计 描述统计是指用来整理、概括、简化数据的统计方法，侧重于描述一组数据的全貌，表达一件事物的性质。（一）统计图表 统计表和统计图简单明确、生动直观地表达数量关系，具有一目了然、整洁美观、容易理解等特点。它们是对数据进行初步整理，以简化的形式加以表现的两种最简单的方式。在制定统计图表之前，一般首先要对数据进行以下两种初步整理： ①数据排序：按照某种标准，对收集到的杂乱无章的数据按照一定顺序标准进行排列 ②统计分组：根据被研究对象的特征，将所得到数据划分到各个组别中去 1．统计图 统计图：用点、线、面的位置、升降或大小来表达统计资料数量关系的一种陈列形式