某研究考察大学生学习倦怠的现状及某一心理干预方法的作用。某研究者以《大学生学习倦怠》量表总分作为考察指标,将大学生分为高、中、低学习倦怠组,对高倦怠组进行一个月的心理干预,再用该量表进行测试,若要达到以下目的,给出合适的统计方案 (1)检验大学生学习倦怠水平在性别、专业(文、理科和其他)等人口学变量是否有统计学差异。 (2)检验不同年级(大一、大二、大三)在学习倦怠不同(高、中、低)的人数分布是否存在显著差异 (3)检验干预方法对高倦怠组的大学生的学习倦怠水平的影响是否有统计学意义
某研究考察大学生学习倦怠的现状及某一心理干预方法的作用。某研究者以《大学生学习倦怠》量表总分作为考察指标,将大学生分为高、中、低学习倦怠组,对高倦怠组进行一个月的心理干预,再用该量表进行测试,若要达到以下目的,给出合适的统计方案 (1)检验大学生学习倦怠水平在性别、专业(文、理科和其他)等人口学变量是否有统计学差异。 (2)检验不同年级(大一、大二、大三)在学习倦怠不同(高、中、低)的人数分布是否存在显著差异 (3)检验干预方法对高倦怠组的大学生的学习倦怠水平的影响是否有统计学意义
参考解析
解析:(1)方差分析:方差分析常用于推断多组资料总体均数是否相同,即检验多组数据之间的差异是否具有统计意义。性别、专业(文、理科和其他)等人口学变量获得的数据是多组数据,大学生学习倦怠水平数据是等距数据,则可采用方差分析。 (2)卡方检验:卡方检验处理的是并列数据,常用于处理一个因素两项或多项分类的实际观察频数与理论频数是否同年级在学习倦怠不同水平中的人数是计数数据,则采用卡方检验。 (3)t检验:t检验常用于检验两组数据之间是否具有显著差异。大学生学习倦怠水平前测和后测数据是西组等距数据,且相关,可采用相关样本t检验。
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