總體：具有某些共同的、可觀測特征的一類事物的全體，構成總體的每個基本單元稱為這些的集合叫樣本變量：本身是變化的或者對于不同有不同值得特征或條件常量：本身不變且對不同的的值也相同X的比例，p=f/N隨機取樣：從總體抽取樣本的一種策略，要求總體中的每一個被抽到的機會均等離散型變量：由分離的、不可分割的范疇組成，范疇之間沒有值存題 獨立樣 重復測 方差分 方差分 t/zt/z曼-克-瓦氏 法UT 雙向等χ2χ2方差分 方差分χ2法（一）（二）nnXiX N大，一般數據比它小，50的那個數。n+1)/2（三）xX X nSSX

X

X22NS2SSS

nCV

sX（四）ZXs③若標準分數中有小數、負數等不易接受的問題，可通過Z'=aZ+b的線性將其轉化（五）rρ表示。Pearson（1）

XYXX2XNY2X2XNY2Y2SSX

x2rXYXYSpearman②當研究的變量為非線性數據（1）W系RiR2 iW 1K2N3 （2）U系數其與W系數所處理的問題相同，但評價者采用對偶比較法，即將N件事物兩兩配對分8r2KrU N(n1)K(K

XpXqXpXqp與q適用于兩列變量都是正態等距變量，但其中一列變量為地分成兩類brXpXqb Ф

adaabacbdcd（一）后驗概率：對隨機進行n次觀察，某一A出現的次數m與觀測次數n的比值np機包含的結果數除以結果總②大部分的原始分數都集中分布在均值附近，值相對而言比較二項分布：對于一個有兩種可能A和B，但我們對這一觀察n次，A發生的總方差為2標準差的為①樣本平均數分布的平均數和方差與的平均數和方差有如下關系X2 nXnXs s

（2）tnnnX nX

sn1χ2X2（4）F212122F2sFn12sn2（二）nXnxZXxZ sn1Zssn1Zs n1n1n1222

n12可以說，每一個實驗的存在，僅僅是為了給事實一個反駁虛無假設的機會 —事情比證實一件事容易，在行為科學的研究中，由于我們無法了解總體中除樣本以外的情況，因此嘗試虛無假設的方法優于證明備擇假設。H1表示。H0表示。至于什么就算小概率，那就是我們在計算前明確的決策標準，也就是顯著性水平α。在（本部分內容請參照實心信號檢測論對照來看 假設檢驗未能到實際存在的處理效應，即所謂“失之交臂②在其他條件不變的情況下，α與βn X0其中 n XSnSnn

X0XX

SSZobs

X1X2這是兩樣本平均數檢驗的通 ，所不同的僅在于標準誤的計DX222 DX 1nDXnsnsn n221 22 n1n2 DXd nn1d2DX

s2s2s22rs n1DX 2 20

n1χ2F其中當兩樣本自由度相差不大時可用s代替s2s小df1n11df2n2

s24s 14s 1221

n1r2n1r2n

nρ≠0rρZrZρZ1nZZr1n②等級相關和W系（四）tMSB

SSB，BB

k1kMS

，

W W

ss2SSTX2 其中GNNiSSnXG2Ti

i N

為數據總均值，i為每組數據和，iSSW（SSTSSBSSW推薦用于檢驗之前的計算，而不是被當作快捷計算的方式dfTNdfBk

kn1N

F確定F計算F比較FSSRSSEEFMSBE

SSE

SSSS；

k1n

n kSSRk

GN其中RSSBSSaSSbSSaSSbabSSabdfaa1；dfbb1；dfaba1b1；dfWNabaFa

aa

SSaSS是假定全體數據只根據a

bFb

SSbSSb b b MSab

SSab

SSSS

處理條件的數目k，自由度dfE查表得到相應顯著性的qHSDqMSWn（MSEMSW（五）在一元線性回歸中，我們用YabXXYaYb表示該直線的斜率也就是YXYXYY這條直線的代表性最好，即使用其作為回歸方程。這樣我們使得總誤差YY2最小。YaXXYY其中b

XX

；aYbXF2

YSSTYY

Y2

nSSYY

b2X2

2XX SSESSTSSR其dfEnbt SEbbYYYY2n21r2

，它的意義是一個統計量，表示以Y為中心Y（

XY

111nXXP X2Yp2

sXY

其中t的自由度取n-2，Yp為對應該XP的方的點估計Y（六）222

fofe

fff fedfC1其中CdfC1R1其