测量工具方面，科学编制测验，从题目的取样、编制、题目数目、难度等方面作好控制；控制好主试者方面的误差，做到标准化施测；被试方面，注意选择适当的被试；控制施测情景，处理好偶然因素；评分与解释等环节做到标准化。

　　八：难度

　　难度即测试题目的难易程度。一般在能力方面的测试中，它作为衡量测试题目质量的主要指标之一。它是衡量试题质量的一个重要指标参数，它和区分度共同影响并决定试卷的鉴别性。难度的计算一般采用某题目的通过率或平均得分率表示。根据项目难度值P的定义及估计方法可知，P值越大的项目，其难度越小。

　　九：标准化准测验

　　标准化测验是指由专家或学者们所编制的，适用于大规模范围内评定个体心理特征或水平的测验。这种测验的命题、施测、评分和解释，都有一定的标准或规定。由于测验条件的标准化，测验的结果比较客观一致，适用的范围和时限也较宽广。一个标准化测验的首要条件是具备较高的信度和效度。通过使测验和评分过程标准化，并根据标准来对照和解释测验结果，就可以有效地改进测验的信度和效度。标准化测验的特点大致为：测验是由专门机构或专家学者按一定测验理论和技术，根据全国或某一地区所有学校的共同教育目标来编制的。所有受试人所做的试题、时限等施测条件相同，计分手段和分数的解释也完全相同。测验都有常模为依据，是从全国或某地区中抽取有代表性的样本团体来建立的。而且有效度、信度指标的资料可查。此外，测试的规模大，整个地区、国家甚至各个国家都可以统一使用。

　　标准化测验的优点与缺点

　　首先，标准化测验最大的优势在于它的客观性。尽管教师自己在编制和解释测验时，总是尽力提高测验的客观性，但效果仍不明显。因此人们几乎一致认为，在大多数情境下，标准化测验是一种比教师编制出的测验更加客观的测量工具。另一个优点是，专家在编制标准化测验时，已经考虑到所需的时间和经费，因此标准化测验比大部分的课堂测验更有计划性。    标准化测验由于具有统一的参照标准，使得不同考试的分数具有可比性。标准化测验有助于将单个学生的分数与标准化样本比较，以便清楚学生在某一特定的学科领域里的优势和弱处。还可以用于比较一个班级的学生与标准化样本的状况。不仅对于标准化成就测验，测量其他特征的测验也可以用于对比。

　　目前教育领域中，标准化测验最常用的形式是常模参照测验，只有较少部分掌握性测验和标准参照测验经过了标准化。所以批评主要是针对标准化常模参照测验。  首先，标准化成就测验并不能提高或促进学生的学习。第二，标准化测验要求接受测验的人在所有的重要方面，必须接近标准化样本；否则，如果受测者与常模人群不可比，测验结果就没有意义。 第三，所需评价的学习目标必须与测验所针对的目标一致。一个用于测量高等代数运算的标准化成就测验，不能用来测量刚刚学习了代数定义的学生的学业成就，而且也不可能有效。第四，通常利用标准化成就和能力测验对学生分类和贴标签，对个体造成了不良影响。它们的使用对得低分的学生伤害尤大。不管是分类、分班还是贴标签，结果是相同的，学生必须忍受歧视和挫伤其自尊的安置。这种做法很不合适，因为测验是会出错的。最后，标准化测验时常引起争议的一点是它的公平性。

　　心理统计学预测：

　　一：折线图

　　折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。

　　如果分类标签是文本并且代表均匀分布的数值(如月、季度或财政年度)，则应该使用折线图。当有多个系列时，尤其适合使用折线图 — 对于一个系列，应该考虑使用类别图。

　　二：散点图

　　散点图是用平面直角坐标系上的点的散布图形来表示两种事物之间的相关性及联系模式，适用于描述二元变量的观测数据。

　　直方图是由若干宽度相等、高度不等的直方条紧密排列在同一基线上构成的图形；线形图是以起伏的折线来表示某种事物的发展变化趋势及演变趋势的统计图，适用于描述某种事物在时间序列上的变化趋势，也适用于描述一种事物随另一事物发展变化的趋势模式，还可以适用于比较不同的人物团体在同一心理或教育现象上的变化特征及相互联系；条形图是用宽度相同的长条来表示各个统计事项之间的数量关系，通常应用描述离散性变量的统计事项。

　　三：集中量数(平均数、中数、众数)

　　平均数是用以度量连续变量次数分布集中趋势最常用的集中量数，其计算公式就是将所有的数据相加，再用数据的个数去除数据的总和。

　　众数是指次数分布中出现次数最多的那个数的数值。

　　中数，一组数据按照由大到小或则会由小到大的顺序排列，位于中间的数字。

　　四：差异量数

　　差异量数包括平均差、方差与标准差、四分位差、全距、百分位差等。

　　百分等级分数是一种相对地位量数，它根据分布中某一原始分数，求这个原始分数在分布中所处的相对位置——百分等级，作为经常使用的一种测验分数，对分数解释有较大的意义。

　　全距又称两极差，是把一组数据按从小到大的顺序排序，用最大值减去最小值，是说明离散程度的最简单的统计量。

　　方差是各变量值与其算术平均数离差平方的算术平均数。标准差是方差的平方根。

　　变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和(或)平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值(相对值)来比较。标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C/V。变异系数可以消除单位和(或)平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。标准变异系数是一组数据的变异指标与其平均指标之比，它是一个相对变异指标。

　　五：数据类型

　　称名量表是又称类别量表，是以受试对象的类别方式记分。如以男女分类编码记分，以干部职工身份分类等。

　　顺序量表，即要求评定人在若干个备择项目中按照一定标准排出等级次序。该种量表既没有相等单位，又没有绝对零度。例如，在对媒介栏目的测评中，要求按照自己对于几种备择栏目的偏爱程度排出先后顺序。

　　等距量表是一种有相同单位但没有绝对零点的量表，它只能做加减运算，不能做乘除运算。没有绝对零点，也没有相同单位的量表为顺序量表；有绝对零点和相同单位的

　　等比量表，比等距量表更进了一步，既有绝对零，又有相等单位，因而属于最高测量水平。

　　六：标准分数

　　标准分数又称为Z分数或真分数，是原始数据与平均数之差除以标准差所得到的一种分数，是以标准差为单位表示一个分数在团体中所处的相对位置的量数。用公式表示为

　　Z=(X-U)/S  其中，S为标准差， X为原始数据，U 为平均数。

　　Z分数是原始数据与平均数之差除以标准差所得的商，无实际单位。如果原始数据大于平均数则Z值为正；如果原始数据小于平均数则其Z值为负；如果原始数据等于平均数则Z值为零。

　　标准分数的性质： 标准分数的分布与原始数据的分布相同。任何一组数据的标准分数的标准差为1。   当总体都服从同一分布时，总体的标准分数之间具有可比性。用标准分数表示的样本间可以进行算术运算。

　　七：抽样的基本原则

　　抽样方法有单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样和多级抽样。在现况调查中，后三种方法较常用。

　　单纯随机抽样：这种方法的基本原则是每个抽样单元被抽中选入样本的机会是相等的。简便、易行的科学分组方法是利用随机数字表。抽签、抓阄的方法严格地说不能达到完全随机化，但因其简单、实用，小范围的抽样仍可使用。简单随机抽样首先要有一份所有研究对象排列成序的编号名单，再用随机的方法选出进入样本的号码，已经入选的号码一般不能再次列入，直至达到预定的样本含量为止。单纯随机抽样的优点是简便易行。其缺点是在抽样范围较大时，工作量太大难以采用；以及抽样比例较小而样本含量较小时，所得样本代表性差。

　　系统抽样：此法是按照一定顺序，机械地每隔一定数量的单位抽取一个单位进入样本。每次抽样的起点必须是随机的，这样系统抽样才是一种随机抽样的方法。例如，拟选一个5%的样本(即抽样比为1/20)，可先从1～20间随机选一个数，设为14，这就是选出的起点，再加上20，得34，34加20得54，……。这样，14，34，54，74，94就是第一个100号中入选的数字，以后依次类推。系统抽样代表性较好，但必须事先对总体的结构有所了解才能恰当地应用。

　　分层抽样：这是从分布不均匀的研究人群中抽取有代表性样本的方法。先按照某些人口学特征或某些标志(如年龄、性别、住址、职业、教育程度、民族等)将研究人群分为若干组(统计学上称为层)，然后从每层抽取一个随机样本。分层抽样又分为两类：一类叫按比例分配分层随机抽样，即各层内抽样比例相同；另一类叫最优分配分层随机抽样，即各层抽样比例不同，内部变异小的层抽样比例小，内部变异大的层抽样比例大，此时获得的样本均数或样本率的方差最小。分层抽样要求层内变异越小越好，层间变异越大越好，因而可以提高每层的精确度，而且便于层间进行比较。

　　整群抽样：抽样单位不是个体而是群体，如居民区、班级、连队、乡、村、县、工厂、学校等。然后用以上几种方法从相同类型的群体中随机抽样。抽到的样本包括若干个群体，对群体内所有个体均给以调查。群内个体数可以相等，也可以不等。这种方法的优点是，在实际工作中易为群众所接受，抽样和调查均比较方便，还可节约人力、物力和时间，因而适于大规模调查。但整群抽样要求群间的变异越小越好，否则抽样误差较大，不能提供总体的可靠信息。

　　八：假设检验的原理(两类错误)

　　假设检验的原理和方法是由样本推断总体，由于总体的真实情况往往是未知的，根据样本推断总体就有可能犯两类错误：虚无假设H。本来是正确的，但拒绝了H。，这类错误称为弃真错误，即仅型错误，也称I错误；虚无假设H。本来不正确，但却接受了H。，这类错误称为取伪错误，即B型错误，也称Ⅱ错误。但没有H。型错误和H。型错误的说法。

　　九：统计检验力在假设检验中，通常用来表示统计检验力用1－β表示。

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