社会统计学复习资料.pdf

1、参数：是一个变量。我们在研究当前问题的时候，关心某几个变量的变化以及它们之间 的相互关系， 用自变量和因变量来表示。 如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量 与因变量的变化， 引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量， 我们把这样的变量叫做 参变量或参数。 2、列联表：又称交互列表，是一种专门用来测量两个变量关系的方法，将研究所得的数据 按两个变量进行交叉分类的频次分配表。 3、备择假设：又称研究假设，是我们在社会学研究中事先安排的假设。通过抽样调查有充 分根据否定原假设，是与原假设相反的假设，用 H1 表示，是当原假设被推翻时需要接受的 假设。备择假设有三种形式， 以 H0 为 =Z0 为例，当 H0 被否定， 可能被采用的 H1 为 Z0, Z0 或 ≠Z0 4、非参数检验：也称自由检定法，指对分布类型已知总体进行参数检验之外，所有检验方 法的总称， 这类方法的使用不需要对总体分布作任何事先的假定， 例如：正态分布等， 同时 从检验内容来说， 也不是检验总体分布的某些参数， 例如均值等， 而是检验总体某些有关的 性质。 5、非参数检验与参数检验的区别 ①非参数检验的限制比参数检验少，无需任何假定，无需限制变量类型，且计算量小，简 单易行 ②但非参数检验与参数检验相比，效率较差，不精确，检验相同的问题，需要比参数检验 更大的样本量 ③非参数检验显著，参数检验不一定显著，但参数检验显著，非参数检验必定显著 6、选择相关系数的标准 1 看两个变量的变量层次 2 看两个变量是否对称 7、假设检验与区间估计的逻辑有哪些不同不同 ①假设检验从总体到样本，即事先对总体参数值或分布形式作出某 种假设，然后利用样本 来判断这个原假设是否成立 ②区间估计从样本到总体，即根据样本计算出一个范围来对未知参数进行估计 相同：区间估计与假设检验的统计处理时相通的，实际上假设检验的接受域也正是区间估 计的置信区间 8、相关关系的特点：①现象之间确实存在着数量上的依存关系。就是说，一个现象发生数 量上的变化，另一个现象也会相应地发生数量上的变化。 ②现象间的数量依存关系值是不确定的。就是说，一个现象发生数量上的变化，另一个现 象会有几个可能值与之对应，而不是唯一确定的值。 9、相关系数：指线性相关系数，对两个变量之间线性相关程度的度量。相关程度有强弱之 分，一般是在 -1 到 1 之间，相关系数越趋于 0，关系越弱，相关系数与趋于绝对值 1 时，关 系越强。 10、参数估计： 即根据抽样结果合理地、 科学地猜测总体参数的具体值或其范围。 参数估计 包括参数的点估计和区间估计两种 11、统计值：关于调查样本中某一变量的综合描述，是样本特征值，如样本均值，成数及方 差 12、置信水平：指总体位置参数落在置信区间内的概率。用（ 1- ）表示，常用的置信水平 有： 99% ，95% ，90% 13、变量分为哪几个层次？定类变量与定序变量之间的相关系数是什么？ 变量分为四个层次，即定类变量、定序变量、定距变量和定比变量。相关系数是 eat2 14、我们通常根据哪些原则确定原假设与备择假设？ 原假设是关于总体间参数值相等或总体分布符合某种分布的假设，是待否定的假定，与之 相对立， 备择假设是指总体间参数值不相等或总体分布不符合某种分布的假设， 是待选择的 假设 原则二：原假设往往是研究者不愿接受而期待拒绝的假设，备择假设往往是研究者希望证 实并且期待接受的假设， 研究中的假设一般是备择假设， 通常先设立备择假设， 再对立的设 定原假设 原则三：如果研究的目的只在于分析事物间是否有差异，不强调哪个比哪个好，这种情况 下的假设比较容易， 可以根据原则去理解和假设， 这