心理教育課統計方法運用范文

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統計方法作為一種實證性研究，廣泛運用在社會生活的各個領域，它為理論研究提供了驗證的依據，使得理論與實踐更加緊密地結合在一起。統計方法在心理與教育統計學中的運用，豐富了教育理論研究，為大量的理論假設提供檢驗性依據。筆者試圖通過收集統計實例論文，綜述各種統計方法在實際中的運用情況，并且結合實際探討統計學的發展趨勢。

一、調查方法：查閱文獻法

筆者就2000年—2007年《心理學探新》、《統計教育》、《心理學報》這三種雜志中的22篇論文進行查閱，整理出各種統計方法在《心理與教育統計》中所運用的情況。詳見下表：從上表可知：推斷統計在心理與教育統計學中占主導地位，是統計學中的核心部分。而在這些推斷統計方法中，因素分析是較為常用的一種分析方法。但對于作為基礎部分的描述統計，在研究中也不能忽略。

二、各種統計方法的概述

在統計方法中，主要有描述統計和推斷統計兩部分組成。其中描述統計包括統計表統計圖，它可以清晰地呈現出問題所反映的數據，便于分析問題；常用特征量（集中量、差異量），集中量描述數據數據集中趨勢或典型水平；差異量描述數據的集中集中趨勢或離散程度。間斷型隨機變量以二項分布為常用，在教育中主要用來判斷試驗結果的機遇性和真實性的界限。正態分布是典型的連續型隨機變量，常用于原始分數轉換成標準分數及等級評定等。推斷統計中，各種統計方法的運用是建立在描述統計知識的基礎上的，以下是對方差分析、相關分析、回歸分析、x2檢驗的概述。方差分析是對多組平均數的差異進行檢驗，通過對組間差異和組內差異比值的分析，推斷幾個相應平均數的顯著性。即F=MSb／MSw。相關分析是對兩個變量之間的關系進行描述，其中包括積差相關、等級相關、質和量相關等相關形式。回歸分析描述一個變量隨另一個變量作不同變化單向關系的分析，其中一元線性回歸方程通式為：Y=a+bX。x2檢驗是對樣本的頻數分布所來自總體分布，是否服從某種理論分布或某種假設所做的檢驗假設。

三、各種統計方法在實際運用的綜述

（一）描述統計中統計表的運用：如王寬明、周英華《對安徽省高中數學教師新課程接受度的調查分析》[1]一文中，通過對教齡段在適應性和學歷段在適應性問卷上的描述統計表的制作，分別列出了這兩種因素各階段的的平均數和標準差，繪制成兩個單因素方差分析表。一目了然地呈現出教齡和學歷對新可改的認同感無顯著影響。當然在統計表的制作中，同樣使用了單因素方差分析，表明教師任教年級、使用新教材時間對新課程接受度的影響無顯著性差異。正態分布在實際中的運用，如張純勝的《用正態分布原理制定體育項目考核標準》[2]中，筆者把某年級女生1分鐘跳繩的考核成績和某年級男生60米跑的成績看作正態分布，通過計算各等級的U值，制定出一般體育考試中各項成績的標準以及確定考試成績的步驟。

（二）推斷統計的統計方法在實際中的運用

1、因素分析在實際中的運用，如張智君、霍燕《大學生考期應激的特征及原因分析》[3]中，筆者通過頭部、記憶注意、消化功能、免疫功能以及睡眠狀況這五種因素，分析影響大學生考期應激狀況。并且通過“誘發考期原因的主成分分析”得出“對考試目的的認知”、“對考試內容的認知”及“生活和學習環境的認知”這三種因素是誘發考期應激的主要原因。再如：史迎曦的《關于影響應屆生考取研究生的多因素統計分析》[4]一文中，作者通過分析“在校期間學習狀況”“考生家庭背景”“考研準備狀況”“考研心理狀態”“考研心理狀態”這五種的因素進行分析，得出這些因素中所包括的“大學四年平均成績”“大學期間專業課平均成績”明顯更高，在重修科目上明顯更少，在“考研信心”上更足，在“考研欲望”上更強烈，“跨校考研”的比例更高，在“考場狀態”上更放松，擁有“男（女）朋友”的比例更低，“考前曾與導師聯系”的比例更高，“考研準備時間”更長等這些因素都是影響考取研究生的顯著因素。

2、相關分析在實際中的運用情況陳會昌、張紅梅《對中學生的人格建構與學校適應的相關分析》[5]一文中，筆者采用發角色建構庫進行測驗，輔以學生學習適應性測驗、壓力應對測驗并收集學生學習成績,考察中學生人格建構復雜性與學校適應的關系，結果發現:中學生人格建構復雜性與學習成績、學習適應性和壓力應對存在顯著相關。并且人格建構復雜性與學習成績、學習適應性呈顯著正相關,與消極應對方式顯著負相關,與積極應對相關不顯著。另外，在李炳全,陳燦銳的《中學生的孝道與成就動機相關研究》[6]文章中，通過對孝的諸因素之間進行相關分析，得到以下結論：中學生的孝道的四個因素之間存在顯著正相關；孝道與成就動機也存在顯著正相關；女學生在孝的尊親懇親、奉養雙親和護親榮親三個因素中得分顯著高于男中學生；尊親懇親和護親榮親能夠有效地預測中學生的成就動機。

3、回歸分析在實際中的運用實例：鄭希付、許錦民、肖星的《中學生考試焦慮與元擔憂》[7]一文中，他們通過回歸分析發現，中學生的元擔憂主要涉及考試過程,其次是前途命運和家庭的元擔憂。社會評價方面的元擔憂有3個，涉及的都是他人的評價,實際上是一種自尊和形象的擔憂,說明青春期的中學生性格中,自尊已經成為一個很主要的內容。4、x2檢驗在實例中的運用：在李紅、鄭持軍、高雪梅《推理方向與規則維度對兒童因果推理的影響》[8]中，兒童在不同維度上的成功人數存在有顯著差異(X2=5.85,p<0.05),顯示出因果推理規則中所涉及維度越多,推理難度越大。不同推理方向上兒童的成功人數也存在有顯著性差異(X2=4.18,p<0.05),順向的、根據起因預測結果的因→果推理的成功人數要顯著多于逆向的、從結果推導起因的果→因推理。

三、統計學的發展趨勢

任何事物都是變化發展的，統計學也同樣要經歷這樣的發展過程。縱觀這幾年統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似：統計學也在走與其它學科結合交融的發展道路歸納起來有三個結合趨勢。歸納起來主要有以下三個方面：

（一）統計學與實質性學科結合的趨勢統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。因此，統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。從統計方法的形成歷史看，現代統計方法基本上來自于一些實質性學科的研究活動，例如主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究。從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的。如果將實質性學科看作是縱向的學科，那么統計學就是一門橫向的學科，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，例如與教育相結合就產生了教育統計，與經濟相結合就產生了經濟統計。對于這樣的統計具有“雙重”屬性，既具有實質性學科的性質，同樣也有統計學的性質。

（二）統計學與計算機科學結合的趨勢縱觀統計數據處理手段，大致發展歷史經歷了手工機械機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。20年展起來的多元統計方法，雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性。但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法，一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易。那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化，而變得更加方便與迅速。

（三）統計學與其它方法論學科結合的趨勢在整個方法論科學體系中，并不是只有統計學是一門定量研究的方法論學科，有不少新興學科都在研究一些定量分析方法，這些方法與統計學具有類似的研究對象與特點，完全有可能被應用于統計學的研究之中。因此，統計學方法與其它定量方法論科學之間的相互借鑒與融合，也是現代統計學科發展的一個十分重要的趨勢。例如模糊數學、系統動力學等都涉及到有關數量分析理論，都可應用于統計分析。