关散点图
7. 对相关系数的解释
8. 积差相关系数的应用条件
9. 等级相关系数的应用条件
10. 点双列相关的应用场合
11. 双列相关的应用场合
12. 利用原始数据计算积差相关
13. 利用原始数据计算斯皮尔曼等级相关
四、考核要求
（一）集中量数
1. 总体平均数与样本平均数的定义、公式与符号表达（识记）
2. 加权平均数的定义与公式表达（识记）
3. 几何平均数的基本公式（识记）
4. 中数的定义（识记）
5. 众数的定义（识记）
6. 算术平均数的性质及其优缺点（领会）
7. 几何平均数的使用条件（领会）
8. 正确计算总体平均数与样本平均数（简单应用）
9. 加权平均数的计算（应用）
10. 几何平均数的计算及其在教育与心理研究中的应用（简单应用）
11. 对一组数据能用观察法确定其中数（简单应用）
12. 利用皮尔逊经验法计算众数（简单应用）
（二）差异量数
1. 平均差的计算公式与符号表达（识记）
2. 总体方差与总体标准差的计算公式与符号表达（识记）
3. 样本方差与样本标准差的计算公式与符号表达（识记）
4. 差异系数的计算公式与符号表达（识记）
5. 方差与标准差的性质与意义（领会）
6. 正确计算一组数据的平均差（简单应用）
7. 正确计算一组数据的总体方差与总体标准差（简单应用）
8. 正确计算一组数据的样本方差与样本标准差（简单应用）
9. 应用标准差的性质确定一组新数据的标准差（综合应用）
10. 应用差异系数评价两组数据的相对差异程度（简单应用）
（三）地位量数
1. 地位量数的涵义（识记）
2. 百分位数的涵义（领会）
3. 百分等级分数的涵义（领会）
（四）相关分析
1. 相关的涵义（识记）
2. 相关系数的概念与符号表示（识记）
3. 积差相关系数的计算公式（识记）
4. 斯皮尔曼等级相关的基本公式（识记）
5. 肯德尔W系数的计算公式（识记）
6. 相关散点图（领会）
7. 对相关系数的解释（领会）
8. 积差相关系数的应用条件（领会）
9. 等级相关系数的应用条件（领会）
10. 点双列相关的应用场合（领会）
11. 双列相关的应用场合（领会）
12. 利用原始数据计算积差相关（简单应用）
13. 利用原始数据计算斯皮尔曼等级相关（简单应用）
第三章 概率与分布
一、学习目的与要求
1. 掌握随机现象以及概率的定义和涵义；
2. 理解二项分布的定义及均值、方差及标准差；
3. 掌握正态分布定义、基本性质以及应用，理解标准正态分布的涵义以及与一般正态分布的转换关系。
本章重点：概率的涵义及其应用；二项分布、正态分布的含义及其应用
本章难点：正态分布的实际应用
二、课程内容
三、考核知识点
（一）概率
1. 随机现象、随机试验、随机事件
2. 概率的统计定义
3. 概率的古典定义
4. 概率的加法定理
5. 概率的乘法定理
（二）二项分布
1. 二项式定理
2. 二项分布的均值、方差及标准差的应用
（三）正态分布
1. 标准分数的定义
2. 正态分布的基本性质
3. 标准正态分布及其与一般正态分布的转换关系
4. 正态分布曲线下概率面积的查表计算
5. 正态分布的实际应用。
四、考核要求
（一）概率
1. 随机现象、随机试验、随机事件（识记）
2. 概率的统计定义（识记）
3. 概率的古典定义（识记）
4. 概率的加法定理（领会）
5. 概率的乘法定理（领会）
（二）二项分布
1. 二项式定理（识记）
2. 二项分布的均值、方差及标准差的应用（简单应用）
（三）正态分布
1. 标准分数的定义（识记）
2. 正态分布的基本性质（领会）
3. 标准正态分布及其与一般正态分布的转换关系（领会）
4. 正态分布曲线下概率面积的查表计算（简单应用）
5. 正态分布的实际应用（综合应用）
第四章 抽样理论与参数估计
一、学习目的与要求
1. 理解科学、合理地获取样本资料或实验数据，是采用各种推断统计方法对总体情况做出科学结论的前提。
2. 了解调查和实验中常用的各种抽样技术，包括简单随机抽样、等距抽样、分层抽样等。
3. 了解不同情况下必要样本容量的计算方法。
4. 理解点估计和区间估计的涵义，以及判断估计量优劣的标准。
5. 能够根据已知条件进行总体均值的区间估计。
本章重点：几种常用的抽样方法和主要的抽样分布, 查χ2分布表、t分布表与F 分布表求临界值
本章难点：几种主要的抽样分布, 总体均值的区间估计
二、课程内容
三、考核知识点
（一） 抽样的基本概念
1. 总体、个体与样本的概念
2. 参数与统计量的概念
3. 常用参数与统计量的符号表示
（二） 抽样方法
1. 简单随机抽样的方法
2. 等距抽样的方法
3. 分层抽样的方法
（三） 抽样分布
1. 正态分布的特点与标准正态分布的转化
2. χ2分布的特点及应用
3. t分布与标准正态分布的关系
4. F分布的应用及两个主要结论
5. 查χ2分布表、t分布表与F分布表求临界值
（四） 样本容量的计算
1. 样本容量的计算公式
（五） 参数估计
1. 参数估计的概念
2. 参数估计的一般思想
3. 点估计的涵义
4. 区间估计的涵义
5. 判断估计量优劣的标准
6. 平均数的点估计
7. 方差的点估计
8. 根据已知条件进行总体均值的区间估计
四、考核要求
（一） 抽样的基本概念
1. 总体、个体与样本的概念（领会）
2. 参数与统计量的概念（领会）
3. 常用参数与统计量的符号表示（识记）
（二） 抽样方法
1. 简单随机抽样的方法（领会）
2. 等距抽样的方法（领会）
3. 分层抽样的方法（领会）
（三） 抽样分布
1. 正态分布与标准正态分布的转化（领会）
2. χ2分布的特点（识记）
3. t分布与标准正态分布的关系（识记）
4. F分布的用处及两个主要结论（识记）
5. 查χ2分布表、t分布表与F分布表求临界值（简单应用）
（四） 样本容量的计算
1. 样本容量的计算公式（简单应用）
（五） 参数估计
1. 参数估计的概念（领会）
2. 参数估计的一般思想（领会）
3. 点估计的涵义（领会）
4. 区间估计的涵义（领会）
5. 判断估计量优劣的标准（领会）
6. 平均数的点估计（领会）
7. 方差的点估计（领会）
8. 根据已知条件进行总体均值的区间估计（简单应用）
第五章 假设检验
一、学习目的与要求
1. 理解假设检验的原理与步骤,以及假设检验中的双侧检验和单侧检验
2. 掌握在不同情况下总体均值的显著性检验方法
3. 掌握在不同情况下两总体均值差异的显著性检验方法
4. 掌握两正态总体方差的显著性检验方法
本章重点：假设检验的原理
本章难点：根据提供的条件和要求，准确判断情况类型，选择合适的假设检验方法和公式
二、课程内容
三、考核知识点
（一）假设检验的原理与步骤
1. 系统误差的概念
2. 假设检验的原理
3. 两类错误的概念
4. 假设检验中的单侧检验与双侧检验方法
5. 假设检验的步骤
（二）总体均值的显著性检验
1. 总体服从正态分布，总体方差σ2已知情况下总体均值的显著性检验方法
2. 总体服从正态分布，总体方差σ2未知情况下总体均值的显著性检验方法
3. 总体非正态的情况下总体均值的显著性检验方法
4. 根据提供的条件和要求，准确判断情况类型，选择合适的统计量与计算公式，并按照标准的假设检验步骤进行总体均值的显著性检验
（三） 两总体均值差异的显著性检验
1. 两组样本相互独立，两个总体方差σ12、σ22都已知情况下两总体均值差异的显著性检验方法
2. 两组样本相互独立，两个总体方差σ12、σ22都未知，两个总体方差相等情况下两总体均值差异的显著性检验方法
3. 两组样本相互独立，两个总体方差σ12、σ22都未知，n1和n2都是大样本容量的情况下两总体均值差异的显著性检验方法
4. 两组样本相关，配对数据平均数的检验方法
5. 两组样本相关，已知两样本相关系数的检验方法
（四） 两正态总体方差的显著性检验
1. 方差齐性检验的概念
2. 样本方差与总体方差差异的显著性检验方法
3. 两样本方差差异的显著性检验方法
（一） 其他的假设检验
1. 总体比例的假设检验
2. 两总体比例差异的假设检验
3. 总体相关系数的假设检验
4. 两总体相关系数差异的假设检验
四、考核要求
（一）假设检验的原理与步骤
1. 系统误差的概念 (识记)
2. 假设检验的原理（领会）
3. 两类错误的概念（领会）
4. 假设检验中的单侧检验与双侧检验方法（简单应用）
5. 假设检验的步骤（简单应用）
（二）总体均值的显著性检验
1. 总体服从正态分布，总体方差σ2已知情况下总体均值的显著性检验方法（领会）
2. 总体服从正态分布，总体方差σ2未知情况下总体均值的显著性检验方法（领会）
3. 总体非正态的情况下总体均值的显著性检验方法（领会）
4. 根据提供的条件和要求，准确判断情况类型，选择合适的统计量与计算公式，并按照标准的假设检验步骤进行总体均值的显著性检验（简单应用）
（三） 两总体均值差异的显著性检验
1. 两组样本相互独立，两个总体方差σ12、σ22都已知情况下两总体均值差异的显著性检验方法（领会）
2. 两组样本相互独立，两个总体方差σ12、σ22都未知，两个总体方差相等情况下两总体均值差异的显著性检验方法（领会）
3. 两组样本相互独立，两个总体方差σ12、σ22都未知，n1和n2都是大样本容量的情况下两总体均值差异的显著性检验方法（领会）
4. 两组样本相关，配对数据平均数的检验方法（领会）
5. 两组样本相关，已知两样本相关系数的检验（领会）
6. 根据给出条件判断两总体是独立样本还是相关样本（简单应用）
7. 根据提供的条件和要求，准确判断情况类型，选择合适的统计量与计算公式，并按照标准的假设检验步骤进行总体均值的显著性检验（综合应用）
（四） 两正态总体方差的显著性检验
1. 方差齐性检验的概念 (识记)
2. 样本方差与总体方差差异的显著性检验方法（简单应用）
3. 两样本方差差异的显著性检验方法（简单应用）
（五）其他的假设检验
1. 总体比例的假设检验（领会）
2. 两总体比例差异的假设检验（领会）
3. 总体相关系数的假设检验（简单应用）
4. 两总体相关系数差异的假设检验（简单应用）
第六章 方差分析
一、学习目的与要求
1. 理解方差分析的基本原理和基本方法
2. 掌握单因素完全随机设计的方差分析与多因素方差分析
3. 能区分独立样本性质的完全随机设计和相关样本性质的随机区组设计
4. 掌握平均数逐对检验方法和多样本方差的齐性检验方法
本章重点：方差分析的基本原理
本章难点：随机区组实验设计(单因素)和完全随机化设计(单因素)的设计原则及在不同实验设计下的方差分析
二、课程内容
三、考核知识点
（一） 方差分析的基本原理
1. 方差分析的概念
2. 总离差平方和的概念
3. 组内离差平方和的概念
4. 组间离差平方和的概念
5. 组间均方的概念
6. 组内均方的概念
7. 总均方的概念
8. F值的计算公式
9. 方差分析的功能与应用
10. 方差分析的基本条件
（二） 完全随机化设计(单因素)的方差分析
1. 完全随机化设计(单因素)的方差分析过程
2. 已知原始试验数据的条件下进行完全随机化设计(单因素)的方差分析
3. 只有各组统计量而无原始数据的情况下完全随机化设计(单因素)的方差分析
随机区组实验设计的方差分析
1. 随机区组实验设计(单因素)的设计原则
2. 随机区组实验设计的方差分析
（四）多个平均数之间的比较
1. 运用N-K法进行多个平均数的多重比较
（五）两因素方差分析
主效应和交互效应的概念
多因素实验设计和多因素方差分析的概念
两因素析因实验的方差分析的原理
两因素析因实验的方差分析
四、考核要求
（一） 方差分析的基本原理
1. 方差分析的概念（领会）
2. 总离差平方和的概念（识记）
3. 组内离差平方和的概念（识记）
4. 组间离差平方和的概念（识记）
5. 组间均方的概念（识记）
6. 组内均方的概念（识记）
7. 总均方的概念（识记）
8. F值的计算公式（识记）
9. 方差分析的基本条件（识记）
10. 方差分析的功能与应用（领会）
（二） 完全随机化设计(单因素)的方差分析
1. 完全随机化设计(单因素)的方差分析过程（领会）
2. 已知原始试验数据的条件下进行完全随机化设计(单因素)的方差分析（简单应用）
3. 只有各组统计
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