第一部分：多元统计概述.ppt

结构方程模型的原理及其应用;心理学的技与道 学会观察、学会思考、学会表达;方向比努力更重要;学会研究;课程参考书目;课程相关软件;第一部分：多元统计概述 第二部分：结构方程模型的原理 第三部分：结构方程模型的LISREL编程及应用 第四部分：AMOS的操作与应用;第一部分 多元统计概述;一、变量的类型;2、存在变量与引发变量 存在变量指预先已经存在的、并非研究过程中引起的变量。如性别、智力、学校类型、地区经济状况等。 引发变量：指研究过程中由研究者施加或引起的变量，如刺激呈现方式、不同阅读条件等。 以存在变量为自变量的一般做相关研究；以引发变量为自变量的一般考察因果关系。;;其中命名变量、顺序变量统称为分类变量（或非测量型变量）。 等距变量、等比变量通称为连续变量（或测量型变量）。 随着测度等级的提高，数据量化的程度越来越高，精确性也提高。;为何强调测度等级？ 变量的测度等级直接关系到统计分析方法的选择。 如，多元回归对自变量和因变量的数据要求是什么？ 因变量为连续变量，自变量可以为连续变量或类别变量（虚拟变量回归）。;如何统计分析？;统计分析参考;三、心理学研究的方法（三个层次） 1、心理学研究设计的方法 理论研究方法（文献综述，对比研究等） 观察法 个案法 现象学研究方法 访谈法 相关法 传统实验方法 实证研究方法 认知实验方法 实验法 认知神经科学方法 ; ;3、心理学多元统计的方法;;因果关系是事物之间的一种本质联系，是一个事件的发生对另一事件发生所造成的必然影响。 因果关系不可能根据统计分析来证明。 ;因果关系推论的三个条件;相关关系与因果关系;相关谬误的实例;相关谬误的实例;统计分析并不能告诉我们什么是混杂因素，什么是干预变量，什么是第三变量。 那么，如??区分混杂因素和干预变量呢？必须依据以前的研究和现实中的合理解释，或者进行实验研究。;;建立假设：查阅文献或收集数据—提出探测性理论假说。 验证假设：探测性理论假说—收集数据—检验探测性理论假说的真实性。 事后解释谬误：混淆建立假说与检验假说的区别，将探测性假说当作一个经过实证检验的假设，这种“检验”永远不会得到拒绝该假说的结果。 事后解释是典型的方法论谬误之一，在现实研究中普遍存在，需要从方法论素质和科学精神上加以提高。;;;; 1999年，APA建议应用统计方法的五个参数： 前提检验：所用统计方法的前提条件必须满足，否则结果有问题。 信度：信度不是测验的属性，而是测验结果或测验分数的属性。 置信区间：报告参数估计或效应量的置信区间，同一研究只采用一种置信区间，95%或99%。 图表：直观而整体性地呈现研究结果。 效果量：又称效应量。效应量是变量之间关系大小的真正度量，不依赖于样本大小。;参考文献;第二节 因素分析;因子分析的主要目的是浓缩数据，运用统计步骤决定需要用多少个因素来解释一组观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量称之为因子。 因素分析就是研究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子（总的方差贡献率）。;因素分析的两种方法;如何利用SPSS进行因素分析;3、指定提取公因子的方法和确定因子个数的方法，在 “Extraction”对话框。有四个部分： Method：一般选择主成分分析法。 Extract：选择公因子特征值大于1。确定因子个数的原则，一是根据特征值准则，二是因子解释总方差的比例（解释贡献率），三是碎石检验准则。也可以直接指定因素的数目。 Display：显示未经选择的因子解，显示碎石图。 Maximum iterations for Convergence：指定因素分析收敛的最大迭代次数，系统默认值为25。; 4、提供和因素旋转有关的选项，在“Rotation”对话框。有三个部分： Method：Varimax方差最大法，Quartimax四次方最大法，Equamax等量最大法， Direct Oblimin斜交旋转。 Display：显示旋