社會對心理學(xué)人才的需求，催生了更多考研心理學(xué)大軍，越來越多的考生加入到心理學(xué)的備考大軍中來。要在備考中成功打響第一槍，就要在起步備考中穩(wěn)扎穩(wěn)打，注重知識點(diǎn)的點(diǎn)滴積累。心理統(tǒng)計(jì)學(xué)是心理學(xué)的重要組成部分，多元統(tǒng)計(jì)分析初步是其中的重要知識點(diǎn)，下面小編就帶各位考生來重點(diǎn)學(xué)習(xí)一下。
| 多元統(tǒng)計(jì)分析初步 | 多元線性回歸分析 | 1.多元回歸及相關(guān)概念：在回歸分析中，若有兩個或以上的自變量，就成為多元回歸。 在需要用多個計(jì)量資料的自變量來解釋單個計(jì)量資料的因變量時(shí)，多元回歸是最適合的選擇；它能提供多個自變量對因變量的函數(shù)關(guān)系、提供多個備選的函數(shù)關(guān)系、提供每個關(guān)系式對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的解釋能力，研究者可以結(jié)合自己的理論語氣，據(jù)此做出選擇。 2.線性回歸模型的基本假設(shè)： A.解釋變量X是確定變量，不是隨機(jī)變量。 B.解釋變量之間互不相關(guān)，即無多重共線性。 C.隨機(jī)誤差服從0均值、同方差的正態(tài)分布，且不存在序列相關(guān)關(guān)系。 D.隨機(jī)誤差與解釋變量間不相關(guān)。 3.自變量的診斷及選擇： A.在進(jìn)行回歸分析之前，需要確定自變量是否符合基本假設(shè)，這就是診斷過程，一般需要經(jīng)過異常點(diǎn)診斷（檢測是否有個別觀測點(diǎn)與多數(shù)觀測點(diǎn)偏離很遠(yuǎn)，或出現(xiàn)過失誤差）和共線性診斷（若自變量之間有較強(qiáng)相關(guān)關(guān)系，將很難求得理想回歸方程，共線性診斷便是先對自變量間的先慣性作出的判斷與剔除。） B.自變量的選擇方法有許多種，基本上都是基于決定系數(shù)R最大原則：最優(yōu)方程選擇法；同時(shí)分析法（標(biāo)準(zhǔn)回歸）；逐步分析法（順向進(jìn)入法-向前回歸、從無到有，反向淘汰法-向后回歸、逐一剔除）；逐步回歸法（先順向進(jìn)入，再反向淘汰）；階層分析法（分層回歸）；最大R增值法（先找到最大的回歸方程，再增加變量）；最小R增值法等。 |
| 主成分分析 | 1.基本思想：利用降維的思想，在損失很少信息的前提下把多個指標(biāo)化為幾個綜合指標(biāo)；通常把轉(zhuǎn)化生成的綜合指標(biāo)成為主成分，這樣在研究復(fù)雜問題時(shí)，就可以只考慮幾個少數(shù)的成分又不至于損失太多信息，從而更容易抓住主要矛盾，解釋事物內(nèi)部變量之間的規(guī)律性。 2.一般地說，利用主成分分析得到的主成分與變量之間有如下關(guān)系： A.每一個主成分都是各原始變量的線性組合； B.主成分的數(shù)目大大少于原始變量的數(shù)目； C.主成分保留了原始變量的絕大多數(shù)信息； D.各主成分間互不相關(guān)，即無多重共線性。 |
希望通過小編今天的講解，能幫助各位考生深入了解多元統(tǒng)計(jì)分析的基本問題，在即將結(jié)束的打牢基礎(chǔ)階段拔得頭籌。夏季來臨，也許在天氣上會更加燥熱，但是考生們在知識的梳理上，是會越來越清爽的。
最后，預(yù)祝各位考生金榜題名，取得理想佳績!