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现代生理心理学实验教程 第十一章 统计学基础
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经过动物或人体试验取得资料后，应对资料进行整理分析，恰当地运用统计方法，能帮助我们进行正确地认识客观事物，透过样本实测的信息进行统计推断，以阐明机体行为变化的情况和产生变化的原因，从而做出比较可靠的结论。下面介绍生理心理学实验中常用的几种统计学方法和基本概念。
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一、统计学中几个重要的基本概念
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1．变量
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在搜集资料时，首先要确定观察单位，这种被观察单位的特征称为变量（variable）。然后对观察单位的特征进行测量和观察。
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不同个体间的差异，称为变异（variation）。个体差异来源于一些未加控制或无法控制，甚至不明原因所致的随机误差。变量的观察结果可以是定性的，也可以是定量的。
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在生理心理学中，通过严谨科学的实验设计和实验后获取的准确可靠的原始实验数据，由于不同类型的变量采用不同的统计分析方法。按变量是定量的还是定性的可分为以下类型：
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（1）数值变量（numerical variable）或称定量变量。其变量值是定量的，表现为数值的大小，一般有度量衡单位，也称计量资料。
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（2）分类变量（categorical variable）或称定性变量。其变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性，有两种情况：无序分类和有序分类。
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无序分类包括两项分类和多项分类。二项分类如阳性结果和阴性结果两类。无序分类如人的血型分为A型、B型、AB型、O型，为互不相容的多个类别。
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有序分类是指各分类之间有程度的差别，常用的统计方法是非参数检验。
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2．总体与样本
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总体是根据研究目的确定的观察单位的全体，更确切地说是同质的所有观察单位某种变量的集合。样本是从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。样本包含的观察数称为样本含量或样本大小。
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3．概率
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概率（probability）是描述随机事件发生可能性大小的数值，常用p表示。在实际工作中，当概率不易求得时，只要观察单位充分多，可以将频率作为概率的估计值。但是在观察单位数较少时，概率的波动性是很大的，用于估计概率是不可靠的。
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随机事件发生的概率在0与1之间，p接近1，表明某事件发生的可能性越大。
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二、常用定量数据统计分析的显著性检验
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抽样实验会产生抽样误差。对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果（平均数或率）的不同就做出结论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。显著性检验（significance）亦称假设检验（hypothesis testing），即用于实验处理组与对照组或两种不同的处理效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。
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假设有两种：一种是检验假设（hypothesis to be tested），或称无效假设（null hypothesis），符号为H0；一种是备择假设（alterative hypothesis），符号为H10二者都是根据统计推断的目的而提出的对总体特征的假设。H0是从反证法思想提出的，H1是和H0相联系的对立的假设。
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假设检验中的p是指由H0所规定的总体做随机抽样，获得等于及大于（或等于及小于）现有样本获得的检验统计量值的概率，在求得检验统计量的值后，一般可通过统计表查出p值。当p小于或等于给定的显著性水平a时，结论为按所取a水准拒绝H0，接受H1。这样做出结论的理由是：在H0成立的条件下，出现等于及大于现有统计量值的概率p小于等于α是小概率事件，这在一次抽样中是不大可能发生的，即现有样本信息不支持H0，因而拒绝它。相反，如p大于α，即样本信息支持H0，就没有理由拒绝它，此时只好接受它。需知，拒绝H0不能认为H0肯定不成立。假设检验的结论是具有概率性的，不管是拒绝H0或不拒绝H0，都有可能发生错误，即第Ⅰ类错误或第Ⅱ类错误。
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