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• 当你处理数据或者看到统计研究的结果时，要确认研究中的变量是不是所讨论的概念的有效量度。
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• 比率通常比计数更有效。
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• 对于物理性质的量度，例如长度、重量与时间，其结果有效与否很容易判断。当我们要度量人的性格或其他模糊的性质时，预测有效性是用来评估“我们的量度是否有效”的最有用方法。
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• 此外，还应该了解一下在取得数据时是否有“量度误差”（error in measurement），导致数据的价值减少。
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度量出来的值=真实值+偏差+随机误差
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• 有些度量方法是有偏的，即系统性地偏大或偏小。
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• 要减小偏差，你必须用好的度量工具。
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• 有些度量过程不够可靠，因此重复度量同一个体，会因随机误差而得到不一样的结果。
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• 一个可靠的度量过程应该方差较小，要增加量度的可靠程度，可以多量几次再取平均值。
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在从数据推断结论的过程中，我们从数据入手。在统计学中，数据最终表现为数字。我们期望研究的这些数字所代表的特征影响了我们所做结论的质量和相关性。当你处理数据或是在看一项统计研究报告时，切实了解这些变量是如何定义的，以及是否遗漏了你想了解的一些变量。
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案例分析与评估
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回顾本章开头案例，用你在本章所学知识回答以下问题：
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1.实验人员是怎样测量脑容量的？这是一个有效量度吗？可靠吗？有无偏差？
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2.实验人员是怎样测量智力水平的？这是一个有效量度吗？
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3.实验人员发现一些脑容量和智力水平具有相关性的证据，尽管如此，例8讲述的研究却不是这样。讨论这两项研究的差异。
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练习
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8.1见本书第173页。
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8.2见本书第179页。
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8.3 失业情况。想了解失业情况，可以计数（看有多少人失业），也可以算比率（在劳动力人口中失业人口所占比例）。在美国，劳动力人口数从1980年的1.07亿增长到1990年的1.26亿，再到2000年的1.43亿和2010年的1.54亿。利用这些事实来说明，为什么失业人口数不是失业情况的有效量度。
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8.4 度量健康的生活方式。你想度量大学生的生活方式是否健康，举例说明度量生活方式的健康与否的一个明显无效的方法，然后简略描述你认为有效的度量过程。
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8.5 比率与计数。在某节日期间，顾客共退回36件大衣给西尔斯百货公司，而隔壁的精品服装店只有12件售出的大衣被退回。西尔斯百货公司在该节日期间共卖出1200件大衣，而精品服装店同一时期只卖出200件。
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（a）虽然西尔斯百货公司被退货的大衣件数比较多，但我们为什么不能据此得出结论，在西尔斯百货公司购买大衣的顾客和在精品服装店购买大衣的顾客比起来，前者更不满意？
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（b）两家店的退货率（被退回的大衣占售出大衣数量的百分比）各是多少？
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8.6 安全带。美国国家公路交通安全管理局宣布，2006年，在上午6点到下午6点之间，总计有8160名系了安全带的机动车乘客在车祸中丧生，而未系安全带的乘客在车祸中有7064人死亡。从这两个数字看来，不系安全带似乎比系安全带更安全。但是，光看这些计数还不够。要比较哪种方式更安全，你觉得应该用什么比率？
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8.7 统计学课程。一位朋友告诉你：“在上午7点30分的统计学基础课上，9名学生未通过，而在下午1点30分的课上，未通过的学生有20名。因此，下午的教授比上午那位教授更严厉。”解释为何这个结论有可能是错的，若要比较这两堂课的情况，你还需要哪些信息？
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