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索取数据，接着休就健人某一被试的两个分数。屏幕上卫会出现
“D觚A”……直到你将所有数据都输人程序（本例中共有10对数据），然后
体再输人“ENUt，随后再输人命令“CORREI_ATION BETWEEN Cl AND
C2，”（Cl和C2之间的相关）．告诉MINITAB计算这10对数据的r值。
MINITAB会告诉你读取了10行数据（这可以很容易地检查出是否输入了
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（续表）
正确的数据对），然后就会将相关值显示出来。MINITAB计算的r值
与表B…4中计算舶相同。随后，MINITAB会询问你其他的指令，当你
糖人”STOP”时，就可以脱离该程序。此时，你也准备关闭计算机了。
（除“STOP”之外，如果你还有其他的统计量需要计算的话，也可以给
MINITAB其他的指令。）
MINITAB RELEASE 82。】***COPYRIGHT PENN STATE UNIV。
1982
APRIL 25； 1984***CONVERTED AT U。 OF MISC。 WAISMAN
CENTER
STORAGE AVAILABLE 41099
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*** MINITAB***STATISTICS DEPT* PENN STATE UNIV。*
RELEASE
82。1*STORAGE AVAILABLE 41099
眦上是计算机运行MflVITAB的结果．MlNlTAB利用表睁4中的数据
计算出r值，阴影部分由使用者输入，其他信息则由计算机程序输出。
还有其他一些可供计算机使用的统计软件（如SPSS和BMD），不管你
手中有哪一种，我们都建议你尽快熟悉官·因为计算机分析相比用手工和
计算嚣统计面盲，既迅速又准确。
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／实验心理学
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推断统计
描述统计可用来描述和概括数据，我们假设的实验结果可以概
括为如下的陈述；控制组的平均奔跑时间为13。6秒，标准差为2。63；
注射LSD的实验组平均耗时16。9秒，标准差为3。52。实验组的老
鼠与控制组的相比跑得慢许多；两组的平均数相差3。3秒。但我们
是否应该把这一差别当真呢？也许这～差异仅仅是一些偶然因素造
成的，如测量错误，或者说控制组的一些老鼠正逢心情特别好，有意
想撒欢跑得快一点。我们如何才能判断这两种条件下的差异是“真
实”和可信的——而不是一次意外呢？两个条件下的差异要达到多
大才能使我们得出结论，认为其差异不是由于单纯的偶然因隶造成
的？推断统计可以帮助我们回答这一问题。
实践中这一过程也不是太过复杂。我们可以选择针对实验情景
的合适的统计检验，用计算器或计算机进行一些直接的演算，然后再
去查询一些特殊的表。这些表格中的数据可以告诉我们，在我们设
置的实验条件下发现的差舁是由随机因素造成的概率有多大。如果
足以使我们确信不是偶然原因造成的，那么我们就可以得出结论，认
为该差异是具有显著性的统计的差异，或者说该差异是真实可信的。
然而，尽管紧随其后的真正的计算过程相当简单，但这些计算背后的
逻辑却需要我们掌握，这样才可能真正理解统计的推断是如何作
出的。
取样
总体是具有某些共同可观测特性的一个统计测量（如个体或物
体）的完整集合，比如，所有达到选举年龄的美国公民，所有注射了
LSD的患白化病的老鼠，或所有要求记住50个单词系列的人。基
于这样或那样的理由，我们都会对这些总体感兴趣，但是很显然，我
们不可能对任一总体进行完整的研究。如果我们能够在给它们注射
LSD或注射另一种惰性化学物质之后对所有老鼠的奔跑速度都加
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以测量，那么就可以更好地理解I。SD的效用，因为我们已对整个总
体进行了测量。（当然，任何差异依旧可能是由测量中的误差造成。）
但是，由于实际中我们总不可能对整个总体进行测量，所以就必须从
总体中取样。一个样本是其对应的总体的一个子集。我们在对实验
条件进行对比时，几乎总是基于对样本所做的检验。我们作一个统
计推断，然后仅仅根据一取自总体的样本的观察来得出结论。我们
当然想知道LSD的其他惰性化学物质对一般意义上的老鼠有何效
用，我们也希望从对一个样本（如每种条件下20只老鼠）的分析结果
中得到结论。框B…3列出了一些用于总体测量的参数和用于样本数
据的统计。
框B…3统计标记 499
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／实验心理学
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U
样本应该尽可能地代表所研究的总体。一个办法就是随机取
样，即通过完全任意的方法从总体中挑选样本成员。（随机取样常
通过随机数字表进行，附录C中的表G即是这样的随机数表。）从
技术而言，我们从样本中获得的结果只能推广至取样的那个总体
中，但是若果真如此顶真的话，那么任何实验研究都不再有什么意
义了。如果我们从动物配给站中取出50只老鼠来为我们假想的
某一实验服务，我们挑选了其中的40只做样本，随机地将它们分
派于实验的两个条件之中，那么所得出的有关结果是不是只在50
只老鼠的这一总体中才可信而具有价值呢？当然，技术上可以这
么说；但如果真是这样便没有人会对实验结果感兴趣了，也没有人
会浪费时间做这样一个实验。我们至少会推测，这一实验结果对
同一品种的老鼠都适用。实际上，心理学家们认为他们的实验结
果可以推及的范围远远要超出他们用来实验取样的有限的总体范
围。在第10章和第14章中，我们对结果普遗性以及这一推测基
础的问题有更全面的讨论。
样本平均数的分布
有一个方法可以检验我们假设的实验中所获得的数据的信度，
即用新的一组老鼠重复前一个实验。显然这一次实验中实验条件和
控制条件下所获得的老鼠奔跑时间的平均数不可能与前一次一样。
在四次重复实验中，实验条件和控制条件下的平均奔跑时间（秒）分
别为17。9和12。5，16。0和13。4，16。6和14。5，以及15。4和15。1。
由于注射LSD药物的实验组中的老鼠要比未注射药物的控制组的
老鼠跑得慢得多，所以增加了我们对最初发现的正确性的信心，尽管500
最后一次实验中，两组的差异很小。如果我们一直重复这样的实验，
将两种条件下获得的平均数组成一个数列，那么你会发现，这些分布
都是正态的，具有正态分布的所有特征，如落在曲线范围内的数据分
数总有一个确定的比例。如果我们将每次实验所获得的两个条件下
的平均数之间的差值作为一个分布，结果同样是正态的。正是由于
注射药物组与控制组之间差异的分布是正态的，所以我们就可以知
道某一特定的平均差发生的概率是多少。这可以为我们提供大量的
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附录B统计推理：导论／
信息，而且这也是推断统计的基础。
为了更好地加深对样本平均数分布概念的认识，让我们借霍罗
威茨（1974，pp．179…182）的有关学生课堂表现的例子来说明这一
问题。霍罗威茨制造了一个分数总数为1000的正态分布总体，其中
整个总体的平均数与标准差都是已知的。当然，在真实的研究中这
几乎是做不到的。这1000个分数的范围在O至100之内，平均数是
50，标准差为15。8。分数都登记在1000张纸条上，放在一个容器内。
霍罗威茨让96名学生从容器中抽取10张纸条作为样本，然后计算出
样本的平均数，每次从容器中抽一张纸条，记录下该纸条的编号，然后
将纸条放回原处＋重新将之混入容器中，再抽取下一张纸条，直到抽满
10张。在每名学生计算了其抽取的10个分数的平均数之后，霍罗威
茨收集了全部96名学生的计算结果，并构成了一个样本平均数的分
布，见表B…5。平均数可能分布的分数间隔在壹面一栏中显示，平均数
分布于该分数间隔中的次数于右栏中显示。该分布几乎是完全对称
的，在与总体的真实平均数（50）上、下相等的距离中，分布的分数数量
几乎是相同的。而且96个样本的平均数（49。 99）也同总体的真实平
均数（50）非常接近。但表B…5中所显示的样本平均数的极大变化性
却非常明显。虽然假定每个样本中的10个数据都是随机抽取的而SOI
没有任何的偏见，但其中一个样本的平均数为37。8．而另一个则高
达62。3。显然这些都是不可同日而语的平均数，尽管它们代表的样
本都取自同一个总体。如果你进行了一项实验并发现两个差异非�