心理統計名詞
心理統計是心理學研究中用於分析數據的統計方法和技術。以下是一些常見的心理統計名詞：
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描述統計：用於總結和描述數據的基本特徵，如平均數、中位數、眾數、標準差等。
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推斷統計：用於從樣本數據推斷總體特徵，包括假設檢驗、置信區間等。
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變數：在研究中可以變化或測量的因素，分為自變數（獨立變數）和因變數（依賴變數）。
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假設檢驗：通過統計方法檢驗研究假設是否成立，通常包括零假設和備擇假設。
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顯著性水平（α）：在假設檢驗中，用於判斷結果是否具有統計學意義的閾值，通常設為0.05。
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p值：在假設檢驗中，表示觀察到的數據或更極端數據出現的機率。p值小於顯著性水平時，拒絕零假設。
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效應量：衡量研究中自變數對因變數影響大小的指標，如Cohen's d、η²等。
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相關分析：用於衡量兩個變數之間關係的強度和方向，常用Pearson相關係數。
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回歸分析：用於分析一個或多個自變數與因變數之間的關係，包括線性回歸和多元回歸。
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方差分析（ANOVA）：用於比較三個或更多組之間的均值差異，判斷組間差異是否顯著。
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因子分析：用於探索多個變數之間的潛在結構，通常用於降維或構建量表。
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信度：衡量測量工具的一致性和穩定性，常用Cronbach's α係數。
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效度：衡量測量工具是否真正測量了所要測量的內容，包括內容效度、結構效度等。
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卡方檢驗：用於分析分類數據，判斷觀察頻數與期望頻數之間的差異是否顯著。
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非參數檢驗：用於不滿足常態分配假設的數據分析，如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等。
這些名詞在心理學研究中廣泛套用，幫助研究者從數據中提取有意義的信息並做出科學推斷。