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韦克斯勒儿童智力量表

概述　　韦克斯勒儿童智力量表　　Wechsler Intelligence Seale for Children 　　美国心理学家D.韦克斯勒制定的，适用于6~16岁儿童的智力测验工具。简称WISC.是当今国际心理学界公认的已被广泛运用的个别智力测验量表。出版于1949年，与1974年进一步修订。使用范畴　　适用于6至16岁的少年儿童，和这个量表适用范围相衔接的有韦克斯勒学前儿童智力量表，适用于4-6岁幼儿；另有韦克斯勒成人智力量表，适用于16岁以上成人。详细内容　　共有12项分测验，分为语言量表、操作量表两大部分。　　语言量表由常识、类同、算术、词汇、理解、背数6个分测验组成，操作量表由填图、排列、积木、拼图、译码、迷津6个分测组成。其中背数和迷津是补充测验。　　每项分测验均单独记分，并可在记分纸封面WISC-R个人能力分布（剖面图）上标绘出来。这张图有利于形象直观的现实儿童在测验中哪些方面较强，哪些方面较弱。语言量表、操作量表和全量表均可分别求的智商分数。这样更有利于正确的评定、诊断智力，这在其他量表中不大可能做到。　　同时，这是第一次在用于儿童的，个别实施的，汇合性的测验中使用离差智商WISC的测验项目　　言语测验操作测验1常识2图片补缺3类同4图片排列5算术6积木图案7词汇8拼图9理解10译码11（数字广度）12（迷津）在中国的发展　　我国心理学家林传鼎、张厚粲等对韦氏儿童智力量表(WISC-R)进行了翻译和修订，于1981年正式确定了中文版内容。量表包括言语和操作两大部分，每部分又按题目类型分成多种分测验。　　在施测中，言语部分和操作部分的各个分测验在顺序上是交替进行的。从测验结果看，除能测出被试在全部量表上的智商外，还可分别测出言语智商和操作智商，一些分测验也可以用来测验儿童的精神和情绪是否正常。此量表适用于6～16岁的儿童，施测与评定需由专业人员主持进行。

766次 2020-07-30
非金融企业

　　非金融企业指主要从事市场货物生产和提供非金融市场服务的常住企业，它主要包括各类法人企业。所有非金融企业归并在一起，就形成非金融企业部门。

800次 2020-07-30
非正交比较

　　指彼此之间不互为独立事件,亦互有重叠的比较.其须满足每次比较中,相对应之比较系数之交乘积和不等於0.

562次 2020-07-30
非概率抽样

非概率抽样-非概率抽样的定义　　非概率抽样，又称为不等概率抽样或非随机抽样，就是调查者根据自己的方便或主观判断抽取样本的方法。　　它不是严格按随机抽样原则来抽取样本，所以失去了大数定律的存在基础，也就无法确定抽样误差，无法正确地说明样本的统计值在多大程度上适合于总体。虽然根据样本调查的结果也可在一定程度上说明总体的性质、特征，但不能从数量上推断总体。非概率抽样-非概率抽样的分类　　非概率抽样依抽样特点可分为方便抽样、定额抽样、立意抽样、滚雪球抽样和空间抽样。①方便抽样　　样本限于总体中易于抽到的一部分。最常见的方便抽样是偶遇抽样，即研究者将在某一时间和环境中所遇到的每一总体单位均作为样本成员。“街头拦人法”就是一种偶遇抽样。某些调查对被调查者来说是不愉快的、麻烦的，这时为方便起见就采用以自愿被调查者为调查样本的方法。方便抽样是非随机抽样中最简单的方法，省时省钱，但样本代表性因受偶然因素的影响太大而得不到保证。②定额抽样　　定额抽样也称配额抽样，是将总体依某种标准分层（群）；然后按照各层样本数与该层总体数成比例的原则主观抽取样本。定额抽样与分层概率抽样很接近，最大的不同是分层概率抽样的各层样本是随机抽取的，而定额抽样的各层样本是非随机的。总体也可按照多种标准的组合分层(群)，例如，在研究自杀问题时，考虑到婚姻与性别都可能对自杀有影响，可将研究对象分为未婚男性、已婚男性、未婚女性和已婚女性四个组，然后从各群非随机地抽样。定额抽样是通常使用的非概率抽样方法，样本除所选标识外无法保证代表性。③立意抽样　　立意抽样又称判断抽样，研究人员从总体中选择那些被判断为最能代表总体的单位作样本的抽样方法。当研究者对自己的研究领域十分熟悉，对研究总体比较了解时采用这种抽样方法，可获代表性较高的样本。这种抽样方法多应用于总体小而内部差异大的情况，以及在总体边界无法确定或因研究者的时间与人力、物力有限时采用。④滚雪球抽样　　以若干个具有所需特征的人为最初的调查对象，然后依靠他们提供认识的合格的调查对象，再由这些人提供第三批调查对象，……依次类推，样本如同滚雪球般由小变大。滚雪球抽样多用于总体单位的信息不足或观察性研究的情况。这种抽样中有些分子最后仍无法找到，有些分子被提供者漏而不提，两者都可能造成误差。⑤空间抽样　　对非静止的、暂时性的空间相邻的群体的抽样方法。例如，游行与集会没有确定的总体，参加者从一地到另一地，一些人离去又有一些人进来，但这些事件是在一定范围内进行的。对这样的总体在同一时间内抽样十分重要，以便样本组成不会经历时间上的太大变化。具体作法是:若干调查员间隔均匀的距离,从某一方向开始，访问离他最近的人，然后每隔一定步数抽取一人为调查对象。非概率抽样-非概率抽样的优点　　简单易行、成本低、省时间,在统计上也比概率抽样简单。但由于无法排除抽样者的主观性，无法控制和客观地测量样本代表性，因此样本不具有推论总体的性质。非概率抽样多用于探索性研究和预备性研究，以及总体边界不清难于实施概率抽样的研究。在实际应用中，非概率抽样往往与概率抽样结合使用。非概率抽样-本条目在以下条目中被提及　　PPS抽样调查法 Q分类法 SEM模型不重复抽样专项调查主观概率法二手资料调研二路焦点小组产品留置测试任意抽样会议调查典型调查法分层抽样分层最佳抽样分层比例抽样判断抽样双重抽样可行性研究因果性调研垃圾调研法多维尺度法多阶段抽样威廉·戈塞定性研究方法定量研究方法实地调研家庭日记法市场实验调查法市场容量测定法平衡量表法投射研究投影技法抽样抽样调查抽签法拐点调研探索性调研推销人员估计法描述性调研数值分配量表整群抽样文案调查法文献调查法无准备访问案例研究法案头调研概率抽样深层访谈法滚雪球抽样焦点访谈法独立控制配额抽样电话调查留置调查盲测相互控制配额抽样等比量表等距抽样等距量表简单随机抽样类别量表经销商访谈经验判断法网上间接调查网络调研联合分析法营销学术语英汉对照表行踪分析观察法评价量表询问法辅助变量辛迪加调研逐户寻找法邮寄调查配对比较量表配额抽样重点调查重置抽样问卷调查法随机号码表法面谈访问法顺序量表更多条目(82)...非概率抽样-关键字　　非概率抽样,Non-probability sampling,Non-probability Sampling,不等概率抽样,非随机抽样.几种非概率抽样的概念及特点　　常用的非概率抽样有方便抽样、定额抽样、立意抽样、雪球抽样等。　（一）方便抽样　　方便抽样又称偶遇抽样。在这种抽样中，研究者选择那些最容易接近的人作为研究对象。此法常用于干预试验或预调查时，也可用于调查收尾时补缺。　　（二）立意抽样　　立意抽样又称目的抽样和判断抽样。根据研究目的的需要和研究者的主观判断，选择研究对象。　　（三）雪球抽样　　雪球抽样是指选择并调查几个具有研究目的所需要的特征的人，再依靠他们选择合乎研究需要的人，后者又可选择更多合乎研究需要的人，以此类推下去，样本就像滚雪球一样越来越大。　　（四）定额抽样　　定额抽样是先将要研究的人群按某种特征划分成几个组别，然后，按照一定的比例，从每组人群中任意选择一定量的样本作为研究对象。由于抽样前先进行了分层处理，抽得的样本代表性比单纯的方便抽样要好。

445次 2020-07-30
非方差齐性

　　heteroscedasticity 　　被检验的各个方差之间在统计上有显著性差异。　　各个方差之间在统计上有显著性差异。若各方差之间在给定显著性水平没有显著性差异，则称为方差齐性，亦称等方差性、同方差性或方差一致性。

427次 2020-07-30
非参数统计

举例说明　　例如，检验“两个总体有相同分布”这个假设，若假定两总体的分布分别为正态分布N(μ1,σ2)和N(μ2,σ2)，则问题只涉及三个实参数μ1，μ2,σ2，这是参数统计问题。若只假定两总体的分布为连续，此外一无所知，问题涉及的分布不能用有限个实参数刻画，则这是非参数统计问题。又如，估计总体分布的期望μ，若假定总体分布为正态 N(μ,σ2)，则问题是参数性的；若只假定总体分布的期望值存在，则问题是非参数性的。不过参数统计与非参数统计之间并没有泾渭分明的界线。例外　　有的统计问题，从不同的角度，可以理解为参数性的，也可以理解为非参数性的。例如线性回归（见回归分析）问题,若关心的是估计回归系数,它只是有限个实参数,因而可以看成是参数性的。但是,如果对随机误差的分布类型没有作任何假定，则从问题的总体分布这个角度看，也可以看成是非参数性的。统计方法　　重要的非参数统计方法秩方法是基于秩统计量(见统计量)的一类重要的非参数统计方法。设有样本X1,X2，…,Xn，把它们由小到大排列,若Xi在这个次序中占第Ri个位置(最小的占第1个位置), 则称Xi的秩为Ri(i=1,2,…，n)。1945年F.威尔科克森提出的"两样本秩和检验"是一个有代表性的例子。设X1,X2,…，Xm和Y1,Y2,…,Yn分别是从分布为 F(x)和 F(x-θ)的总体中抽出的样本，F连续但未知，θ也未知，检验假设 H:θ=0，备择假设为θ>0(见假设检验)。记Yi在混合样本(X1,X2,…,Xm，Y1，Y2,…,Yn)中的秩为Ri,且为诸秩的和,当W >C时，否定假设H，这里C决定于检验的水平。这是一个性能良好的检验。秩方法的一个早期结果是C.斯皮尔曼于1904年提出的秩相关系数。设(X1，Y1),(X2，Y2),…，(Xn,Yn)是从二维总体(X，Y)中抽出的样本，Ri为Xi在(X1,X2,…,Xn)中的秩，Qi为Yi在(Y1,Y2,…,Yn)中的秩,定义秩相关系数为(Ri,Qi)(i=1,2,…n)的通常的相关系数（见相关分析）。它可以作为X、Y之间相关程度的度量，也可用于检验关于X、Y独立性的假设。　　次序统计量和U 统计量在非参数统计中也有重要应用。前者可用于估计总体分布的分位数（见概率分布）、检验两总体有相同的分布及构造连续总体分布的容忍限和容忍区间（见区间估计）等。后者主要用于构造总体分布的数字特征的一致最小方差无偏估计(见点估计)及基于这种估计的假设检验。　　苏联数学家Α.Η.柯尔莫哥洛夫和Β.И.斯米尔诺夫在20世纪30年代的工作开辟了非参数统计的一个方面，他们的方法基于样本X1,X2，…,Xn的经验分布函数Fn(x)(见样本)。柯尔莫哥洛夫考察 Fn(x)与理论分布F(x)的最大偏差墹n，当墹n超过一定限度时，否定这个理论分布F(x)。这就是柯尔莫哥洛夫检验。斯米尔诺夫则考察由两个分布为F(x)和g(x)的总体中抽出的样本X1，X2,…，Xm和Y1,Y2,…,Yn计算其经验分布Fm(x)和gn(x)的最大偏差墹mn，当墹mn超过一定限度时,否定“F与g相等”这个假设。这就是斯米尔诺夫检验。　　在非参数性估计方面，有关于估计分布的对称中心、概率密度函数和回归函数等比较重要的成果。基本特点　　非参数统计的特点非参数统计问题中对总体分布的假定要求的条件很宽，因而针对这种问题而构造的非参数统计方法，不致因为对总体分布的假定不当而导致重大错误,所以它往往有较好的稳健性(见稳健统计),这是一个重要特点。但因为非参数统计方法需要照顾范围很广的分布，在某些情况下会导致其效率的降低。不过，近代理论证明了：一些重要的非参数统计方法，当与相应的参数方法比较时,即使在最有利于后者的情况下,效率上的损失也很小。　　由于非参数统计中对分布假定要求的条件宽，因而大样本理论（见大样本统计）占据了主导地位。第二次世界大战前，非参数统计的大样本理论已有了一些结果，从20世纪50年代直到现代，更有了显著的进展，尤其是关于秩统计量与U 统计量的大样本理论，及基于这种理论的大样本非参数方法，研究成果很多。适用范围　　非参数统计最常用于具备下述特征的情况：　　1、待分析数据不满足参数检验所要求的假定，因而无法应用参数检验。例如，我们曾遇到过的非正态总体小样本，在t-检验法也不适用时，作为替代方法，就可以采用非参数检验。　　2、仅由一些等级构成的数据，不能应用参数检验。例如，消费者可能被问及对几种不同商标的饮料的喜欢程度，虽然，他们不能对每种商标都指定一个数字来表示他们对该商标的喜欢程度，却能将几种商标按喜欢的顺序分成等级。这种情形也宜采用非参数检验。　　3、所提的问题中并不包含参数，也不能用参数检验。例如，我们想判断一个样本是否为随机样本，采用非参数检验法就是适当的。　　4、当我们需要迅速得出结果时，也可以不用参数统计方法而用非参数统计方法来达到目的。一般说来，非参数统计方法所要求的计算与参数统计方法相比，完成起来既快且易。有些非参数统计方法的计算，就算对统计学知识不熟练的人，也能在收集数据时及时予以完成。相对优点　　非参数统计与传统的参数统计相比，有以下优点：　　1、非参数统计方法要求的假定条件比较少，因而它的适用范围比较广泛。　　2、多数非参数统计方法要求的运算比较简单，可以迅速完成计算取得结果，因而比较节约时间。　　3、大多数非参数统计方法在直观上比较容易理解，不需要太多的数学基础知识和统计学知识。　　4、大多数非参数统计方法可用来分析如象由等级构成的数据资料，而对计量水准较低的数据资料，参数统计方法却不适用。　　5、当推论多达3个以上时，非参数统计方法尤具优越性。相对缺点　　非参数统计方法也有以下缺点：　　1、由于方法简单，用的计量水准较低，因此，如果能与参数统计方法同时使用时，就不如参数统计方法敏感。若为追求简单而使用非参数统计方法，其检验功效就要差些。这就是说，在给定的显著性水平下进行检验时，非参数统计方法与参数统计方法相比，第Ⅱ类错误的概率β要大些。　　2、对于大样本，如不采用适当的近似，计算可能变得十分复杂。

715次 2020-07-30
雷暴日

中国2007年雷暴日分布图　　Thunderstorm Day 　　雷暴日表征不同地区雷电活动的频繁程度。　　是指某地区一年中有雷电放电的天数，一天中只要听到一次以上的雷声就算一个雷暴日T。　　根据雷电活动的频度和雷害的严重程度，我国把年平均雷暴日数T~>90的地区叫做强雷区，T≥40的地区为多雷区，15≤T≤40的地区为中雷区，T≤15的地区为少雷区。　　雷暴日分布与指定的统计区域有关，单位为：天数/一定区域内，比较科学的方法是采用10﹡10平方公里网格为标准统计区域，但这和现在的雷暴日计算方法有差异，目前我国以气象观测站听到雷声为统计依据，国外科学家研究，听力好的人可以听到20公里以外的雷声，听力不好的人连5公里处发生的雷电都听不到，另外也和雷声大小、背景噪声及传播路径上有无障碍有关，同时，我国目前基本是1个行政县设1个气象观测站，可以依县级行政区域为雷暴日统计单位。依据不同的统计方法，得出来的结论相差很大，有待国家统一规范。　　图：10﹡10平方公里网格雷暴日分布图。

382次 2020-07-30
集中量数

概述　　描述所搜集到的资料里各分数之集中情形的最佳代表值，也是描述一个团体中心位置的一个数值。　　集中量数有多种，包括算术平均数、中数、众数、加权平均数、几何平均数、调和平均数等。　　教育学：一组数据中大量数据集中在某一点或其上下的情况说明了该组数据的集中趋势，描述集中趋势的统计量数叫做集中量数。算数平均数概述　　算术平均数是全部数据的算术平均，又称均值，符号为M（Mean）。算术平均数是集中趋势作主要的测度值，在统计学中具有重要地位，使进行统计分析和统计推断的基础。它主要适用于数值型数据，但不适用品质数据。根据表现形式的不同，算术平均数有不同的计算形势和计算公式。其中，算术平均数是加权平均数的一种特殊形式（它特殊在各项的全相等），当实际问题中，当各项权不相等时，计算平均数时就要采用加权平均数，当各项权相等时，计算平均数就要采用算数平均数。两者不可混淆。简单算术平均数　　简单算术平均数主要用于未分组的原始数据。设一组数据为X1，X2，...，Xn，简单的算术平均数的计算公式为：　　M=(X1+X2+...+Xn)/n 　　例如，某销售小组有5名销售员，元旦一天的销售额分别为520元、600元、480元、750元和500元，求该日平均销售额。　　平均销售额=（520+600+480+750+500）/5=570（元）　　计算结果表明，元旦一天5名销售员的平均营业额为570元。　　拓展：一组数据X1,x2...Xn在数a上下波动，则，原数据分别减掉a，得到一组新数据　　X1'=X1-a X2'=X2-a .......Xn'=Xn-a 　　所以X1=X1'+a X2=X2'+a........Xn=Xn'+a 　　所以：平均数=（X1+X2+....+Xn）/n 　　将上面的 X1'=X1-a X2'=X2-a .......Xn'=Xn-a 代入　　得到了：（X1'+X2'+....+Xn'）/n+a 　　即=x'拔+a 　　所以：x拔=x'拔+a优缺点　　算数平均数具备了良好集中量数应具备的一些条件：　　1、集中量数　　2、反应灵敏　　3、确定严密　　4、简明易解　　5、计算简单　　6、适合进一步演算　　7、较小受抽样变化的影响等优点。　　同时也存在一定的缺点，限制了它的使用：　　1、算术平均数易受极端数据的影响，这是因为平均数反应灵敏，每个数据的或大或小的变化都会影响到最终结果。　　2、若出现模糊不清的数据时，无法计算平均数。应用原则　　1、同质性数据　　2、平均数与个体数值相结合考虑　　3、平均数于方差、标准差相结合考虑中数概述　　中数（Median），又名中位数。对一组数进行排序后，正中间的一个数（数字个数为奇数）；或者中间两个数的平均数（数字个数为偶数）。　　中数是按顺序排列在一起的一组数据中居于中间位置的数，即在这组数据中，有一半的数据比它大，有一半的数据比它小。这个数可能是数据中的某一个，也可能根本不是原有的数。优点　　1、计算简单　　2、容易理解　　3、不受极端值影响缺点　　1、反应不够灵敏　　2、受抽样影响较大　　3、中数乘以总次数于总数不想等　　4、不能进一步代数运算应用情况　　1、需要快速估算集中值时　　2、有极端数据时　　3、有模糊不清楚的数据时众数概述　　众数（Mode），一组数据中出现次数最多的数值，叫众数，用M表示。计算众数的方法　　（一）、根据单项数列求众数，不需要任何计算，可以直接从分配数列中找出出现次数或频率最大的一组标志值，就是所求的众数。　　（二）、对组距数列求众数。对众数的计算有两种公式：　　1、上限公式：　　2、下限公式　　其中：　　f表示众数所在组次数；　　f-1表示众数所在组前一组的次数；　　f+1表示众数所在组后一组的次数；　　L表示众数所在组组距的下限；　　U表示众数所在组组距的上限；　　i表示组距；优点　　1、简单命了　　2、容易理解缺点　　1、不稳定，受分组和样本变动影响　　2、反应不灵敏　　3、不能进一步做代数运算应用　　1、需要快速估算一组数据集中值时。　　2、数据不同质时　　3、两极端有极端值时　　4、快速估计分布形体时

562次 2020-07-30

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