5．两个总体平均数的差异显著性检验
        熟练掌握两总体正态、方差已知条件下的检验；熟练掌握两总体正态、独立样本，方差未知但相等条件下的检验；了解两总体正态、独立样本，方差未知且不相等条件下的检验；熟练掌握两总体正态、相关样本，方差未知条件下的检验；掌握两个大样本下的检验。
       6．一个总体比例的差异显著性检验
        熟练掌握大样本下一个总体比例的检验
       7．两个总体比例的差异显著性检验
        掌握独立样本、大样本条件下，两个总体比例相等或两个总体比例等于一个非零常数的检验。
       8．一个总体方差的差异显著性检验
        掌握总体正态下，总体方差的检验。
       9．两个总体方差的差异显著性检验
        掌握两总体正态、独立条件下两总体方差相等的检验，即方差齐性检验。
       10．相关系数差异显著性检验
        熟练掌握用t分布和Fisher Z转换方法对积差相关系数的显著性检验；熟练掌握用Fisher Z转换方法对积差相关系数差异的显著性检验；了解积差相关系数的合并；了解等级相关系数、肯德尔和谐系数、点二列相关系数和二列相关系数的显著性检验。
    （七）方差分析
       1．方差分析中的一些基本概念
        理解因素、因变量、因素水平、平方和、平方和分解、自由度、均方、处理效应、单因素方差分析、多因素方差分析等概念
       2．方差分析的假设条件
        理解方差分析应满足的条件。
       3．方差分析的步骤
        理解方差分析的一般操作步骤。
       4．单因素完全随机实验设计的方差分析
        理解单因素完全随机实验设计；熟练掌握该模型的方差分析；理解多重比较的涵义。
       5．单因素完全随机区组设计的方差分析
        理解单因素完全随机区组实验设计，了解它与单因素完全随机实验设计的区别；熟练掌握该模型的方差分析。
       6．析因设计的方差分析
        理解多因素完全随机设计，并了解其平方和分解情况；掌握两个因素完全随机设计的方差分析；理解主效应、交互作用、简单效应等概念。
    （八）卡方检验
       1．拟合度检验
        理解拟合度检验及其步骤；掌握不同情况下自由度的确定和理论次数的计算方法；熟练掌握拟合度检验中卡方统计量的计算公式。灵活运用拟合度检验解决实际问题。
       2．独立性检验
        了解独立性检验及应用场合；了解独立性检验中的零假设和备择假设；熟练掌握自由度的确定、理论次数的计算和卡方统计量的计算；熟练掌握独立样本四格表的卡方检验，掌握卡方统计量计算公式及校正公式；了解相关样本四格表的卡方检验；了解列联表的合并。
       3．列联表中的相关测量
        了解四分相关、f相关、列联相关的条件及其计算方法。
    （九）回归分析
       1．一元线性回归
        了解回归的概念、自变量、因变量、一元线性回归模型、一元线性回归方程、回归系数、标准化回归系数、截距、斜率等概念；理解一元线性回归模型的假设条件和最小二乘法；熟练掌握回归系数的估计公式，计算出回归方程，并对回归方程有无意义进行F检验；理解决定系数及计算公式；理解回归系数的显著性检验；掌握利用回归方程对真值或均值进行预测。理解相关分析与回归分析的区别和联系。
       2．多元线性回归
        了解多元线性回归概念及适用条件；了解多元回归模型、回归方程、多元线性回归模型的基本假设、多重共线性、决定系数、复相关系数、回归系数、标准化回归系数等；掌握两个自变量的回归系数、标准化回归系数的计算；掌握回归方程的显著性检验；了解回归系数的显著性检验；了解回归方程检验和回归系数检验的区别。
    （十）非参数检验方法
       1．非参数检验的优缺点
        理解非参数检验的优缺点和应用条件。
       2．独立样本的差异显著性检验
        理解秩和检验法和中数检验法及其操作步骤。
       3．相关样本的差异显著性检验
        理解符号检验法和符号等级检验法及其操作步骤。
       4．等级方差分析
        理解克－瓦氏单向方差分析法、适用条件和操作步骤；理解弗里德曼双向等级方差分析法、适用条件和操作步骤。
三、主要参考书目
    张厚粲主编，现代心理与教育统计学，北京师范大学出版社，2003。

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