统计中提到的样本是(统计名词解释，整理好了！每天看，反复记忆！

统计名词解释，整理好！每天看，反复记忆！

首师大的应用心理已经上岸了！备考经验和干货会在这里分享~

当当当！统计的名词解释帮大家整理好啦！需要的小伙伴赶紧保存下来，每天看一看！如果放在收藏夹里吃灰，你考试时候大概率会后悔的！

然后，开始！

1.积差相关:统计中提到的样本是

又称皮尔逊积差相关，适用于研究两列变量之间的关系，满足以下条件：统计中提到的样本为

一般为正态分布，数据成对，两列变量为线性关系，是连续变量。

2.集中量：统计中提到的样本

测量一组数据集中趋势是指数据分布中大量数据向某一方向集中的程度，通常包括算术平均数、中数和众数。

3.四分位差：也可视为百分位差，通常使用符号Q在一组数据中，值等于P25到P75距离的二分之一，这个差异量数能够反映出数据分布中中间50%的散布情况。

4.百分位数：百分位数是指量尺上的一个点，包括数据分布中所有数据数量的一定百分比P一个百分位数是指一个变量值，其值以下包括分布中的所有数据P。

5.标准分数：又称基分数或Z分数是以标准差为单位，表示组中原始分数的相对位置量。

6.区间估计：根据样本统计量的抽样分布（概率分布），根据一定概率的要求，样本统计量的总参数值的范围被称为总参数的区间估计。

7.标准误差：标准差反映个体观察值的变化，标准误反映样本平均值之间的变化，标准误差不是标准差，而是样本平均值的标准差。

8.假设检验：通过样本统计量的差异，判断整体参数之间是否存在差异，称为假设检验。

9.虚假假设:在统计学中能对H1直接检验真实性，需要建立相反的假设，称为虚无假设，或无差假设，零假设记录Ho。

10.备选假设：又称对立假设和研究假设。由于变量的变化和差异确实是由自变量引起的。备选假设通常是我们对研究结果的期望H1表示。

11.Ⅰ型错误：Ho我们拒绝了Ho时间所犯的错误，又称a错误、弃真错误的概率是a。

12.Ⅱ类型错误:虚无假设不正确，但接受了H0，这类错误是取伪错误。

13.统计检验：检验可以正确拒绝错误虚假假设的概率。1-β表示。

14.单侧检查：只强调某一方向的检查称为单侧检查。

15.双侧检查:双侧检查只强调差异而不强调方向性。

16.方差分析：方差分析作为一种统计方法，分析数据中不同来源的变异对总变异的贡献，以确定实验中的自变量是否对变量有影响。它依赖于方差的可分解性。

17.非参数检验：是利用样本数据推断整体分布形式的方法。由于非参数检验方法不涉及推断过程中的总体分布参数，因此被称为非参数检验。

18.交互作用：当实验是多因素实验设计时，它既有主要作用又有交互作用。它是指一个因素对因变量的影响因另一个因素而异，如光强对植物产量的影响因株距水平而异，当交互作用显著时，应进行简单的效应分析。

19.主要效应：一个因素的平均水平差称为主要效应。

20.简单效应：指一个因素在另一个因素的不同水平上的效应。在37284807个原始统计中找到的样本是设计图片，包括图片、材料、海报、证书背景和源文件PSD、PNG、JPG、AI、CDR等格式素材！