1
算术平均数
简称平均数，是反映一组数据分布集中趋势的量数，它等于所有数据之和除以数据的个数。
2
中数
将一组数据按取值大小排序，位于序列中间者即为中数。
3
众数
次数分布中出现次数最多的值。
4
标准分数
又称Z分数，是以标准差为单位表示一个原始分数在团体中所处位置的相对位置量数，它可用于团体成员间的比较。
5
Z检验
常用于：
1）总体正态分布、方差已知或大样本的平均数的显著性和平均数差异的显著性检验
2）非正态分布的皮尔逊积差相关系数和二列相关系数的显著性检验
3）两个相关系数分别由两组被试得到的相关系数差异性检验
6
t检验
常用于：
1）总体正态分布、总体方差未知的平均数的显著性和平均数差异的显著性检验
2）正态分布的皮尔逊相关系数的显著性检验
3）相关系数由同一组被试取得的相关系数差异显著性检验
7
X2检验
常用于：
1）计数数据的检验
2）样本方差与总体方差的差异检验
8
F检验
常用于：
1）独立样本的方差的差异显著性检验
9
方差分析
又称为变异数分析，主要用于分析数据中的不同来源的变异对总变异的影响大小，从而确定自变量是否对因变量存在显著影响。
10
因素分析
因素分析是一种统计技术，是从为数众多的观测变量中概括出少数不可观测的潜变量（又称因素）去代替已有的一些变量的统计分析方法。
11
因素负荷
它是指因素模型中，各公共因素和独特因素的加权系数。是衡量某一因素对某一观测变量所做贡献大小的比较。因素负荷越大，说明因素对指标的作用越大。
12
特征值
每个因素在所有变量上因素负荷平方之和。它反映某一公共因素对各观测变量的影响程度，也说明该因素的重要性。特征值越大，说明该公共因素越重要。
13
贡献率
各因素的特征值在总的公共因素方差之和中所占的比例。方差贡献率越大，说明所抽取的因素越能反应观测变量的变异。
14
变量类型及统计方法的选择
对于变量类型，它们与统计方法的选择关系如下：
1）计数变量：百分比、列联相关、百分数检验方法和x2检验方法；
2）顺序变量：中数、百分位数、等级相关、等级变异数分析、秩次检验等方法；
3）等距变量：平均数、标准差、积差相关、t检验、Z检验、F检验、方差分析等；
4）等比变量：能使用方法很多，除了上述方法，还有几何平均数及差异量数等。
1选择统计方法应考虑的因素
(1)研究课题的性质和目的：
对于描述性和推论性课题，采用不同的统计方法和指标。
(2)变量的特征：
根据变量的数量及类型来确定适用的统计分析方法。
(3)数据的分布特征：
根据数据分布形态（正态、非正态）选择适合的统计分析方法。
(4)研究设计类型：
分被试内设计、被试间设计及混合设计；被试内设计更有效。
2 方差分析使用条件
方差分析又称变异数分析，主要用于分析数据中的不同来源的变异对总变异的影响大小，从而确定自变量是否对因变量存在显著影响。方差分析的适用条件是：
(1)总体正态分布；
(2)变异是可加的；
(3)各处理内（及试验组内部）的方差一致。
3 研究报告的基本格式
(1)标题：研究报告内容的高度概括。
(2)摘要：概括反应出研究的所有主要内容。
(3)前言：序言、引言，研究问题的界定和说明，研究文献综述及提出研究假设。
(4)方法：被试情况、取样方法、研究工具及材料、洋酒设计与程序、统计方法。
(5)结果：数据结果的呈现，可以使用表格和图形等直观方式。
(6)讨论与分析：与前言提出的问题相呼应，对研究结果进行讨论分析。
(7)结论：概括全部研究结果，使读者对研究发现有简明全面的认识。
(8)参考文献和附录：写明参考引用的主要文献资料，在附录中列出报告相关材料。
4 研究方法的评价
(1)作者的研究方法是否能够检验研究假设。
(2)研究的自变量、因变量和无关变量是什么，被试如何取样，是否合理。
(3)按照作者的研究方法，预测将取得怎样的结果。
（4）自己提出的检验假设方法是否比作者的好。