《北京师范大学本科课程教学大纲》
课程名称：心理统计I
英文名称：Statistics for Psychology I
【课程代码】 |
【课程性质】专业必修课（专业基础课） |
【学分数】3 |
【适用专业】心理学 |
【学时数】32+32 |
【开设学期（春季、秋季、小学期）】春季 |
【已开设次数】2 |
【建议最大选课人数】 50 (需配备1名助教) |
【授课教师姓名】徐永泽 |
【授课教师职称】讲师 |
【授课教师联系方式】 Email：yzxu@bnu.edu.cn |
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【先修课要求】高等数学、概率论、基础数理统计等相关课程 |
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一、课程简介
“心理统计”课程共分为两个学期修读，分别安排在本科第一学年的秋季学期和春季学期。本课程“心理统计I”为秋季学期课程，教学的主要内容是心理统计的入门知识点、描述统计和推断统计中的假设检验、参数估计等。教学内容分为理论课程和SPSS操作课程，在讲授心理统计方法的同时，学生不仅要理解各类方法的理论知识和原理，还要掌握基础的计算以及SPSS统计软件的操作和应用。
本门课程的目的是让学生充分理解心理统计作为方法课的应用价值，系统学习心理学研究中的统计方法，掌握心理统计知识。本课程采用灵活多样的教学方法和手段，通过讲授、演示、互动讨论、数据收集、上机操作、案例制作、在线答疑和文献阅读等多种方式，侧重对学生多方面能力的培养。主要教学对象为心理学专业的励耘班。该班级以科研技能训练为导向，而统计方法是科研技能的基础，对学生需要提出更高的学习要求。
二、课程目标
教学目标：
（1）能运用所学的统计分析方法（心理统计I课程中主要包括描述统计、假设检验和参数估计），读懂相关文献，能够系统地、有条理地、规范地汇报文献结果，并与其它研究者作有效交流。
（2）能运用所学的统计分析方法，独立设计实验（或调查）计划、收集数据、最后对实际数据进行分析和处理，写出规范的实验（或调查）数据处理报告。
（3）除了达到以上两个输入与输出的目标之外，学生能够将所学统计原理融会贯通，独立阅读理解并运用更高级的统计方法，真正掌握自学能力。
育人目标：引导学生领悟统计思想，并用统计思想科学地指导学习与生活。在实际生活中能独立思考，不人云亦云，带有批判性地分析各类信息背后的统计学本质，懂得用数据说话，成为一名头脑理性、决策严谨的合格的现代公民。
三、教学内容和学时分配
（一）统计学入门 2学时（课堂讲授学时）
主要内容：
导论部分为统计学入门。溯源至统计学的开端，概述统计学发展过程中的重要里程碑事件，以至于今时今日其主要分类、应用领域和局限性。聚焦到本课程的相关细节中，逐步梳理关于心理统计中最核心的统计术语、研究方法和统计符号等。其中，总体、样本和抽样这一组概念是统计学中的关键基础，可能也是学生此前未曾系统学习的，需要重点强调，加强理解。课程内容主要包括以下几个部分：
第一节 概述统计学的定义、发展历程、分类及应用领域、应用统计学、学习本课程的注意事项和统计学的局限性
教学要求：
1. 温故知新，结合学生在中小学学习的统计知识，引入本课程；
2. 循序渐进，用一些实际中直接形象的统计问题引出统计概念；
3. 举一反三，鼓励学生围绕原理展开联想，触类旁通理解知识。
重难点：
1. 对样本和总体这对新概念的理解，以及对相应概念：参数和统计量的理解；
2. 对于抽样误差的理解。
其它教学环节：辅以该章节配套练习题，主要包括概念辨析等理论思考题，以及公式计算等原理应用题。课后要求学生纸笔完成，下一节课当堂提交。
（二）数据的整理 2学时（课堂讲授学时）
主要内容：
原始数据往往是零散和杂乱的，只反映了事物的侧面、表象和外部联系。因此，数据的整理是统计分析的前提。在整理数据的过程中，第一步是对数据的特点和分类加以分析；第二步是根据数据的类型和整理的目标制定出简单明了的统计图表。统计表和统计图是两种用来表示数据的非常有用形式。它们的优点都是一目了然，其展示的信息容易被人们理解和接受。频数分布是对数据进行初步整理的常用方法，其有助于了解一组数据的分布情况，为做好统计计算奠定重要的基础。
本章主要介绍数据的特点与类型，以及如何对数据进行初步整理和呈现，主要包括统计图表的制作，重点介绍教育与心理研究中常用的频数分布表和频数分布图。课程内容主要包括以下几个部分：
第一节 讲授数据的特点与分类
第二节 介绍数据整理和呈现的方法：统计表和统计图
第三节 如何整理数据：频数分布
第四节 在文献中如何用统计图表报告结果
教学要求：
1. 温故知新，结合学生在中小学学习的统计知识，引入本课程；
2. 循序渐进，用一些实际中直接形象的统计问题引出统计概念；
3. 举一反三，鼓励学生围绕原理展开联想，触类旁通理解知识。
重难点：
1. 不同测量尺度数据的辨析；
2. 频数分布图表的规则和理解。
课前学习要求：完成上一章节课程的课后作业；预习本章节课程教材内容，总结梳理自学过程中的疑问。
其它教学环节：辅以该章节配套练习题，主要包括概念辨析等理论思考题，以及公式计算等原理应用题。课后要求学生纸笔完成，下一节课当堂提交。
（三）集中趋势的描述 2学时（课堂讲授学时）
主要内容：
这一章将分别介绍描述数据集中趋势的三种统计量：平均数、中位数和众数，并讨论在不同的数据分布中如何选择集中趋势的统计量。课程内容主要包括以下几个部分：
第一节 对于集中趋势的概述
第二节 平均数
第三节 中位数
第四节 众数
第五节 集中趋势统计量的比较与选择
第六节 在文献中如何报告对于集中趋势的测量
教学要求：
1. 温故知新，结合学生在中小学学习的统计知识，引入本课程；
2. 循序渐进，用一些实际中直接形象的统计问题引出统计概念；
3. 举一反三，鼓励学生围绕原理展开联想，触类旁通理解知识。
重难点：对不同集中趋势统计量特点的理解，能够在不同应用场景下辨析和选择适当的统计量。
课前学习要求：完成上一章节课程的课后作业；预习本章节课程教材内容，总结梳理自学过程中的疑问。
其它教学环节：辅以该章节配套练习题，主要包括概念辨析等理论思考题，以及公式计算等原理应用题。课后要求学生纸笔完成，下一节课当堂提交。
（四）离散趋势统计量 2学时（课堂讲授学时）
主要内容：
在本章中，我们先分别介绍描述数据离散趋势的几种统计量：全距、四分位距、方差和标准差，然后讲解离散趋势统计量的选择和使用。课程内容主要包括以下几个部分：
第一节 概述
第二节 全距和四分位距
第三节 方差和标准差
第四节 离散趋势统计量的比较和选择
第五节 在文献中如何报告离散趋势统计量
教学要求：
1. 温故知新，结合学生在中小学学习的统计知识，引入本课程；
2. 循序渐进，用一些实际中直接形象的统计问题引出统计概念；
3. 举一反三，鼓励学生围绕原理展开联想，触类旁通理解知识。
课前学习要求：完成上一章节课程的课后作业；预习本章节课程教材内容，总结梳理自学过程中的疑问。
重难点：
1. 对不同离散趋势统计量特点的理解，能够在不同应用场景下辨析和选择适当的统计量。
2. 对样本方差和总体方差的定义及不同的计算公式掌握。
其它教学环节：辅以该章节配套练习题，主要包括概念辨析等理论思考题，以及公式计算等原理应用题。课后要求学生纸笔完成，下一节课当堂提交。
（五）相对位置量数 2+8学时（课堂讲授学时+实践学时）
主要内容：
在前面章节，我们主要考虑使用集中趋势统计量和离散趋势统计量描述数据的整体分布特点。但是仅借助这些统计量不能对个体分数的解释提供直接的帮助。实际应用中，常常需要对群体中某个个体分数的高低进行解释。
在本章中，我们将学习描述个体分数相对位置的统计量——相对位置量数。相对位置量数是描述个体分数在团体中所处相对位置的统计量，主要包括百分等级和标准分数。与前面的集中量数和离散量数不同，相对位置量数不再是描述一组数据的整体特征，而是利用群体分布情况来更好描述和解释个体分数。课程内容主要包括以下几个部分：
第一节 百分等级
第二节 标准分数
第三节 标准化分布
第四节 在文献中报告相对位置的测量
教学要求：
1. 温故知新，结合学生此前章节学习的统计知识，引入本课程；
2. 循序渐进，用一些实际中直接形象的统计问题引出统计概念；
3. 举一反三，鼓励学生围绕原理展开联想，触类旁通理解知识。
课前学习要求：完成上一章节课程的课后作业；预习本章节课程教材内容，总结梳理自学过程中的疑问。
重难点：对标准分数和标准化分布的定义和特点的掌握。
其它教学环节：
1. 辅以该章节配套练习题，主要包括概念辨析等理论思考题，以及公式计算等原理应用题。课后要求学生纸笔完成，下一节课当堂提交。
2. 在理论课时讲解完成后，下一堂课为上机操作教学，学习SPSS的基础，包括录入数据、读取数据、计算变量和基本的描述统计等（10实践学时）。
（六）概率与抽样分布 6学时（课堂讲授学时）
主要内容：
在教育和心理研究中，研究问题经常是针对一个特定总体的，如幼儿的认知能力，或者没有特指的全体人群的某个心理特质，如心理健康的影响因素。但是实际的研究只能根据有限的样本数据来对总体的假设进行检验和推断。在这种情况下，就涉及到如何基于样本数据对总体特征进行推断的问题，推论统计的作用是以样本数据为基础来回答关于总体的问题。在推论的整个过程中，由于抽样误差的存在，离不开概率这一工具。具体而言，样本和总体的关系经常是基于样本统计量的随机特性，根据概率分布，在一定的概率意义（或把握程度）下的推断。
本章首先简要回顾概率的基本概念，然后分别介绍两种常见的概率分布——正态分布和二项分布，最后介绍推论统计直接依赖的概率分布——抽样分布。课程内容主要包括以下几个部分：
第一节 介绍概率的基本定义
第二节 正态分布
第三节 二项分布
第四节 抽样分布
第五节 模拟抽样分布
教学要求：
1. 温故知新，结合学生此前章节学习的统计知识，引入本课程；
2. 循序渐进，用一些实际中直接形象的统计问题引出统计概念；
3. 举一反三，鼓励学生围绕原理展开联想，触类旁通理解知识。
课前学习要求：完成上一章节课程的课后作业；预习本章节课程教材内容，总结梳理自学过程中的疑问。
重难点：对抽样分布概念和原理的掌握。
其它教学环节：
1. 辅以该章节配套练习题，主要包括概念辨析等理论思考题，以及公式计算等原理应用题。课后要求学生纸笔完成，下一节课当堂提交。
2. 在交互式可视化平台上模拟抽样分布，让学生深入领会其统计原理。
（七）假设检验 6+12学时（课堂讲授学时+实践学时）
主要内容：
推断统计是基于样本数据，以局部推断总体，作出关于总体结论的统计方法。但是，我们注意到一个样本不能完全准确反映总体的特征，特别是在样本统计量和相联系的总体参数之间，会有一些随机抽样带来的误差或者偏差。
样本和总体之间存在的差异使所有的推断统计过程产生了不确定性。例如，当研究者使用样本均值作为总体均值推断的基础时，需要考虑抽样过程带来的误差，必须时刻记住基于局部数据所得到的样本均值的不完美性和随机性。在接下来的几章中，我们将介绍几种统计检验的方法，它们都是基于样本统计量的抽样分布推断关于总体参数结论的假设检验。本章节将首先概述假设检验的总体逻辑，课程内容主要包括以下几个部分：
第一节 假设检验的逻辑
第二节 假设检验的过程
第三节 有方向的假设和单侧检验
第四节 假设检验中的不确定性和误差
第五节 效应量和统计检验力
第六节 在文献中如何报告假设检验的结果
第七节 假设检验的一般要素
教学要求：
1. 温故知新，结合学生此前章节学习的统计知识，引入本课程；
2. 循序渐进，用一些实际中直接形象的统计问题引出统计概念；
3. 举一反三，鼓励学生围绕原理展开联想，触类旁通理解知识。
课前学习要求：完成上一章节课程的课后作业；预习本章节课程教材内容，总结梳理自学过程中的疑问。
重难点：
1. 对假设检验逻辑的掌握，理解提出虚无假设和备择假设的目的，学习如何基于样本数据作出是否推翻假设的结论。
2. 对第一类、第二类错误的理解，以及和统计检验力的关系。
其它教学环节：
1. 在理论课时讲解完成后，后续为上机操作教学与练习，复习SPSS的基础操作，讲解抽样分布和假设检验的相关操作等（8实践学时）。
2. 进行期中理论考试（2实践学时）。
3. 辅以该章节配套练习题，主要包括概念辨析等理论思考题，以及公式计算等原理应用题。课后要求学生纸笔完成，下一节课当堂提交。
（八）样本平均数的假设检验 3学时（课堂讲授学时）
主要内容：
上一章介绍假设检验逻辑时，用到的Z分数检验是假设检验的一个特例，即样本平均数
的抽样分布服从正态分布，总体的标准差σ已知。这一章具体讨论在哪些情况下可以使用Z分数进行假设检验；当Z分数适用条件不满足时，引进了一个新的检验统计量—— t分数检验。本章节先讲授单样本t检验，课程内容主要包括以下几个部分：
第一节 t统计量与t检验
第二节 单样本t检验的方法
第三节 有方向的假设和单侧检验
第四节 单样本t检验的效应量与统计检验力
第五节 在文献中如何报告单样本t检验的结果
教学要求：
1. 温故知新，结合学生此前章节学习的统计知识，引入本课程；
2. 循序渐进，用一些实际中直接形象的统计问题引出统计概念；
3. 举一反三，鼓励学生围绕原理展开联想，触类旁通理解知识。
课前学习要求：完成上一章节课程的课后作业；预习本章节课程教材内容，总结梳理自学过程中的疑问。
其它教学环节：辅以该章节配套练习题，主要包括概念辨析等理论思考题，以及公式计算等原理应用题。课后要求学生纸笔完成，下一节课当堂提交。
（九）两个独立样本的t检验 3学时（课堂讲授学时）
主要内容：
上一章我们介绍了用单样本数据得出关于总体均值推论的假设检验的方法。但是实际研究中，即便是对于没有接受实验处理的总体，我们往往对其总体参数也知之甚少，因此，单样本检验使用较少。大多数研究需要通过比较不同处理条件下的两组或者多组数据，以对实验处理的效果作出判断。
对每种处理条件（或者每个总体）使用一个独立样本的研究设计，叫做独立测量研究设计或者组间设计。本章将重点讨论独立测量设计下，两组数据均值的差异分析，介绍一种分析两个独立样本数据均值差异的假设检验方法，来评价两个总体或者两种实验处理的均值差异。课程内容主要包括以下几个部分：
第一节 独立样本t检验简介
第二节 独立样本t检验的前提假设
第三节 独立样本t检验的步骤
第四节 独立样本t检验的效应量和检验力
第五节 独立样本t检验的结果报告
教学要求：
1. 温故知新，结合学生此前章节学习的统计知识，引入本课程；
2. 循序渐进，用一些实际中直接形象的统计问题引出统计概念；
3. 举一反三，鼓励学生围绕原理展开联想，触类旁通理解知识。
课前学习要求：完成上一章节课程的课后作业；预习本章节课程教材内容，总结梳理自学过程中的疑问。
重难点：独立样本t检验中的标准误的概念与计算。
其它教学环节：辅以该章节配套练习题，主要包括概念辨析等理论思考题，以及公式计算等原理应用题。课后要求学生纸笔完成，下一节课当堂提交。
（十）两个相关样本的t检验 2学时（课堂讲授学时）
上一章介绍了独立样本t检验，用于比较独立测量设计下，两个样本数据均值的差异。这章将介绍相关样本t检验，主要用于重复测量设计和被试匹配设计得到的两组数据均值的比较。
在被试匹配设计中，虽然两个样本中的被试是不同的，但是一个样本中被试的数据与另一样本中被试的数据是一一对应的，两组被试的实验数据是相关的，而重复测量设计中两组数据直接来源于同一被试，因此，这两种设计都被称为相关样本设计。课程内容主要包括以下几个部分：
主要内容：
第一节 相关样本t检验简介
第二节 相关样本t检验的步骤
第三节 相关样本t检验的效应量和检验力
第四节 重复测量设计的特点
第五节 相关样本t检验的结果报告
教学要求：
1. 温故知新，结合学生此前章节学习的统计知识，引入本课程；
2. 循序渐进，用一些实际中直接形象的统计问题引出统计概念；
3. 举一反三，鼓励学生围绕原理展开联想，触类旁通理解知识。
课前学习要求：完成上一章节课程的课后作业；预习本章节课程教材内容，总结梳理自学过程中的疑问。
重难点：
1. 辨析相关样本设计与独立样本设计的区别；
2. 相关样本设计与单样本检验的联系。
其它教学环节：辅以该章节配套练习题，主要包括概念辨析等理论思考题，以及公式计算等原理应用题。课后要求学生纸笔完成，下一节课当堂提交。
（十一）参数估计 2+12学时（课堂讲授学时+实践学时）
主要内容：
在此前章节中介绍了一种统计方法——假设检验，在假设检验中，研究者可以使用样本数据来作出关于总体信息的推断。假设检验是最常用的一种推断统计方法，但它并不是唯一的推断方法。本章我们将介绍参数估计，该方法为研究者提供了另一种以样本数据为基础，来推断出关于总体一般结论的技术。课程内容主要包括以下几个部分：
第一节 参数估计的基本内容
第二节 用t统计量作参数估计
第三节 假设检验和参数估计
教学要求：
1. 温故知新，结合学生此前章节学习的统计知识，引入本课程；
2. 循序渐进，用一些实际中直接形象的统计问题引出统计概念；
3. 举一反三，鼓励学生围绕原理展开联想，触类旁通理解知识。
课前学习要求：完成上一章节课程的课后作业；预习本章节课程教材内容，总结梳理自学过程中的疑问。
重难点：参数估计和假设检验的区别和联系。
其它教学环节：
- 在理论课时讲解完成后，后续为上机操作教学与练习，讲解3类假设检验和参数估计的相关操作等（10实践学时）。
- 进行上机考试（2实践学时）。
3. 辅以该章节配套练习题，主要包括概念辨析等理论思考题，以及公式计算等原理应用题。课后要求学生纸笔完成，下一节课当堂提交。
四、选用教材与学习资源
选用教材：
1.《教育与心理统计学》（刘红云、骆方编著，北京师范大学出版社）
2.《SPSS基础与应用》（刘红云编著，中国人民大学出版社）
学习资源：
1.学堂在线上的《心理统计》课程
心理统计 - 北京师范大学 - 学堂在线 (xuetangx.com)
2.《心理统计》交互式可视化教学平台
Ant Design Pro (dianzhantech.com)
五、教学策略与方法建议
1.理论、操作学习相结合。围绕各类统计方法，将理论与操作内容穿插教学。先学习理论，夯实学生的统计理论基础；再作上机操作教学，锻炼学生统计分析的实际应用能力。知行合一，理论与实践相结合。
2.课内、课外学习相结合。除了课堂测验与教学外，课外通过个人理论作业、个人上机作业、小组作业、线上下答疑和学堂在线、交互式可视化教学平台，拓宽各类学习渠道，多样化、全方位巩固学生在课堂上的学习成果。
3.讲授、探索学习相结合。在课堂教学过程中，教师需要讲授统计课程内容，同时要引导学生使用交互式可视化平台自行探索统计原理，发现统计知识。一方面加强学生对统计原理的发现和领悟能力，加深对知识的印象，另一方面也增加师生之间、学生之间的互动性和课堂的趣味性。
六、考核方式
考核方式为考试。
期末考试均为闭卷形式，分为理论考试和上机考试。理论考试根据心理统计I课程的理论部分编制考卷进行考察，考试时长100分钟，总分100分；上机考试根据心理统计I的SPSS软件上机操作教学内容编制考卷进行考察，考试地点为校内机房，时长120分钟，总分100分。期末各部分与平时分按一定比例加权求和得到学生总评成绩。
【编写日期】：2024.01.02
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