中國科學院研究生院《實驗心理學》2011年考研大綱

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　　中科院研究生院碩士研究生入學考試《實驗心理學》考試大綱
　　本《實驗心理學》考試大綱適用于心理學各專業的碩士研究生入學考試。本考試大綱包括兩部分：實驗心理學部分和心理統計部分。
　　第一部分：實驗心理學
　　實驗心理學是基礎心理學中重要的方法理論課，是心理學各學科專業的基礎課程。其主要內容包括心理學實驗方法的基本概念、實驗范式、測量方法以及心理學有關領域的重要理論。要求考生理解掌握基本概念，靈活運用實驗范式，熟練掌握測量方法，對重要理論達到理解的程度，并具備運用所學知識設計實驗，實施實驗和解決問題的能力。
　　一、考試內容
　　（一）心理學實驗和它的各種變量
　　1、心理學實驗方法的特點
　　2、心理學實驗的變量
　　（二）實驗設計與數據統計分析
　　1、實驗設計中的基本問題
　　1) 變量的控制
　　2) 誤差的種類和控制
　　3) 實驗的內部效度和外部效度
　　2、真實驗設計
　　1) 完全隨機化設計
　　隨機實驗組控制組前測后測設計、隨機實驗組控制組后測設計、隨機多組后測設計
　　2) 多因素實驗設計
　　完全隨機析因設計、完全隨機雙因素析因設計、
　　3) 隨機化區組設計
　　隨機化區組單因素設計、隨機化區組多因素設計
　　3、準實驗設計和非實驗設計
　　1） 單組準實驗設計
　　時間序列設計、相等時間樣本設計
　　2） 多組準實驗設計
　　不相等實驗組控制組前測后測設計、不相等實驗組控制組前測后測時間序列設計、平衡設計（拉丁方設計）
　　3） 非實驗設計
　　單組后測設計、單組前測后測設計、固定組比較設計、事后回溯設計
　　（三）心理物理學方法
　　1、 心理物理學的定義
　　2、 感覺閾限的測量
　　1) 絕對閾限和差別閾限的操作定義
　　2) 測量感覺閾限的方法
　　3、 信號檢測論
　　1) 什么是信號檢測論
　　2) 信號檢測論中：操縱特征曲線
　　3) 信號檢測論的方法：有無法、評價法
　　4、 心理量表
　　1) 順序量表、等距量表和比例量表的定義以及它們之間的差異
　　2) 差別閾限法、等距量表與Fechner定律
　　3) 數量估計法、比例量表與Stevens定律
　　4) 對偶比較法、等級排列法與順序量表
　　5) 心理物理判斷的相對性
　　（四）反應時間
　　1、反應時間的概念
　　2、反應時間的測定方法
　　1） Donders的三種反應時：反應時間的相減法及其在心理學研究中的應用
　　2） 反應時間的相加因素法及其在心理學研究中的應用
　　3） 反應時間的“開窗”實驗
　　4） 反應時間的速度與準確率的權衡
　　3、影響反應時的因素
　　（五）視覺與聽覺
　　1、 視覺系統的特點和基本功能（了解）
　　2、 用視覺通道呈現刺激時要注意控制哪些因素？
　　3、 明視覺與暗視覺
　　4、 視覺敏度的測量方法
　　5、 色盲的種類及其原因
　　6、 相加顏色混合與相減顏色混合
　　7、 聽覺系統的特點
　　8、 用聽覺通道呈現刺激時要注意控制哪些因素？
　　1) 聽覺感受性
　　2) 聽覺掩蔽
　　3) 響度
　　4) 音高
　　5) 雙耳聽覺
　　（六）知覺
　　1、 知覺的基本問題
　　2、 知覺組織的高級過程
　　1） 圖形－背景知覺
　　2） 格式塔知覺理論
　　3） 形狀知覺的拓撲學研究
　　4） 影響形狀知覺的時間因素）
　　3、 運動知覺：誘導運動、似動、后效
　　4、 單眼和雙眼視覺
　　5、 知覺恒常性和錯覺
　　6、 視覺錯誤的種類及產生原因
　　（七）注意
　　1、 注意的認知機制模型
　　2、注意能量有限理論及其實驗依據
　　1) 注意能量有限理論
　　2) 雙耳同時分聽的追隨程序的實驗
　　3) 正負啟動實驗
　　4、 兩種加工過程的理論及其實驗依據
　　1) 控制性加工和自動加工
　　2) 兩種加工過程理論的實驗依據：記憶掃描實驗
　　3) 特征整合論：視覺搜索實驗；非對稱性搜索實驗
　　5、 注意的促進和抑制及其正負啟動實驗
　　1) 啟動實驗方法
　　2) 負啟動效應的實驗
　　（八）記憶
　　1、艾賓浩斯和巴特利特的記憶研究
　　2、記憶過程：編碼、存儲與提取
　　1）記憶的多重存儲模型
　　2）記憶的加工層次
　　3）記憶的提取過程
　　3、啟動效應與記憶系統
　　1） 啟動效應的概念與測量方法
　　2） 遺忘癥病人的實驗性分離現象
　　3） 正常人的實驗性分離現象
　　4、關于啟動效應的兩種觀點
　　1) Tulving的多重記憶系統觀點
　　2) Roediger的傳輸適當認知程序的觀點
　　（九）心理語言學
　　1、 語言獲得的研究方法：自然觀察法、調查法
　　2、 兒童元語言學意識的研究
　　3、 字詞識別中的詞頻效應研究
　　4、 句子加工
　　5、 語篇分析
　　（十）思維
　　1、影響問題解決的因素
　　1） 功能固定化
　　2） 定勢
　　3） 噪聲
　　2、 問題解決的計算機模擬
　　3、 思維的計算機模擬的局限性
　　4、 推理
　　5、 決策
　　1）決策策略
　　2）概率判斷
　　（十一）情緒、動機與歸因
　　1、 研究情緒的方法：辨認面部表情和模擬表情、面部表情程序、面部表情與情緒體驗關系的研究
　　2、 研究動機的方法：獎勵和懲罰
　　3、 研究歸因的方法：卡通片研究法、問卷調查法
　　二、考試要求
　　實驗心理學中基本包括了四類知識點：第一類是基本概念，要求理解掌握；第二類是各個研究領域研究中所運用的實驗范式，要求能夠靈活運用；第三類是測量方法，要求熟練掌握；第四類是有關領域的基本理論，要求達到理解的程度。
　　三、主要參考書目：
　　朱瀅，主編. 實驗心理學. 北京：北京大學出版社，2000
　　第二部分：心理統計
　　本《心理統計》考試大綱適用于中國科學院心理研究所心理專業所有方向的碩士研究生入學考試之用, 《心理統計》是心理學專業非常重要的基礎課程。
　　一、考試內容
　　（一）數據的搜集、整理與顯示
　　1．常見數據的特點
　　2．數據的整理
　　3．數據的顯示
　　（二）數據分布特征的度量
　　1．集中趨勢的度量
　　2．離中趨勢的度量
　　3．分布形狀的度量
　　（三）相關分析
　　1． 相關系數
　　2． 各種相關系數的計算
　　（四）概率與概率分布
　　1． 隨機事件及其概率
　　2. 概率的性質與運算法則
　　3. 條件概率與獨立事件
　　4. 加法公式和乘法公式
　　5. 隨機變量的數學期望和方差
　　6. 二項分布
　　7. 正態分布
　　（五）抽樣與總體參數的估計
　　1. 抽樣
　　2. 樣本分布
　　3. 點估計
　　4. 區間估計
　　5. 總體平均數的估計
　　6. 總體比例的估計
　　7. 估計總體平均數和總體比例時樣本容量的確定
　　8. 總體方差的估計
　　9. 兩個總體平均數差異的估計
　　10.兩個總體比例差異的估計
　　11.兩個總體方差比的估計
　　12.總體相關系數的估計
　　（六）假設檢驗
　　1. 假設與假設檢驗
　　2. 假設檢驗中的兩類錯誤
　　3. 單側與雙側檢驗
　　4. 一個總體平均數的差異顯著性檢驗
　　5. 兩個總體平均數的差異顯著性檢驗
　　6. 一個總體比例的差異顯著性檢驗
　　7. 兩個總體比例的差異顯著性檢驗
　　8. 一個總體方差的差異顯著性檢驗
　　9. 兩個總體方差的差異顯著性檢驗
　　10.相關系數差異顯著性檢驗
　　（七）方差分析
　　1. 方差分析中的一些基本概念
　　2. 方差分析的假設條件
　　3. 方差分析的步驟
　　4. 單因素完全隨機實驗設計的方差分析
　　5. 單因素完全隨機區組設計的方差分析
　　6. 析因設計的方差分析 
　　（八）卡方檢驗
　　1. 擬合度檢驗
　　2. 獨立性檢驗
　　3. 列聯表中的相關測量
　　（九）回歸分析
　　1. 一元線性回歸
　　2. 多元線性回歸
　　（十）非參數檢驗方法
　　1. 非參數檢驗的優缺點
　　2. 獨立樣本的差異顯著性檢驗
　　3. 相關樣本的差異顯著性檢驗
　　4. 等級方差分析
　　二、考試要求
　　（一）數據的搜集、整理與顯示
　　1． 常見數據的特點
　　了解類別數據、順序數據、等距數據和等比數據四種不同類型數據的特點及數學特性；了解不同類型的數據所涉及到的統計指標及檢驗方法。
　　2． 數據的整理
　　掌握不同類型數據的整理方法，了解次數分布表、頻率分布表、累積次數、累積次數分布表、累積百分比、列聯表。更好地理解組距分組的方法和操作步驟。
　　3． 數據的顯示
　　理解條形圖、餅圖、直方圖和折線圖；了解條形圖和直方圖的區別；了解直方圖和折線圖的關系。
　　（二）數據分布特征的度量
　　1． 集中趨勢的度量
　　理解眾數、中位數和平均數的涵義及其計算方法；了解三者之間的區別和聯系及不同的應用場合；理解算術平均數、加權平均數、幾何平均數、調和平均數及它們的計算方法；理解四分位、百分位和百分等級及其計算方法。
　　2． 離中趨勢的度量
　　了解全距、四分位差、平均差、方差、標準差的涵義；熟練掌握總體和樣本的方差、標準差、標準分數、變異系數的計算，能夠利用它們解決實際問題。
　　3． 分布形狀的度量
　　了解偏度和峰度的涵義。
　　（三）相關分析
　　1． 相關系數
　　理解相關、相關系數、散點圖，能夠利用散點圖判斷兩個變量之間的相關關系。
　　2． 各種相關系數的計算
　　理解積差相關、等級相關、肯德爾和諧系數、點二列相關、二列相關和多列相關等概念和各自應滿足的條件；熟練掌握積差相關系數、等級相關系數、肯德爾和諧系數、點二列相關系數、二列相關系數的計算。
　　（四）概率與概率分布
　　1． 隨機事件及其概率
　　了解隨機試驗、隨機事件、簡單事件（樣本點）、復合事件、偶然事件、必然事件（樣本空間）、不可能事件等概念及其表示方法。
　　2. 概率的性質與運算法則
　　理解事件的概率定義（包括古典概率、概率的統計定義和主觀概率）及其性質；理解事件的補、并、交；理解互斥事件和相容事件。
　　3. 條件概率與獨立事件
　　理解條件概率、獨立事件、相依事件等概念；會計算條件概率，會判斷兩個事件是否獨立。
　　4． 加法公式和乘法公式
　　熟練掌握加法公式和乘法公式解決實際問題。
　　5. 隨機變量的數學期望和方差
　　理解離散型隨機變量和連續型隨機變量；了解隨機變量的數學期望和方差的涵義；掌握離散型隨機變量數學期望和方差的計算。
　　6. 二項分布
　　了解二項試驗應滿足的四個條件；理解二項分布的概率計算公式；了解二項分布的數學期望和方差；靈活運用二項分布解決實際問題。
　　7. 正態分布
　　理解正態分布和標準正態分布；掌握如何將正態分布轉化為標準正態分布；了解正態分布的圖形特點；掌握標準正態分布表；了解正態分布下數據量與標準差的數量關系；靈活運用正態分布解決實際問題。
　　（五）抽樣與總體參數的估計
　　1．抽樣
　　了解抽樣設計的意義和原則；了解幾種重要的隨機抽樣方法。了解抽樣誤差和比較大允許誤差等概念
　　2. 樣本分布
　　了解樣本分布的涵義和標準誤差概念；理解樣本平均數分布的規律（中心極限定理），靈活運用它解決實際問題；了解樣本方差、樣本方差比分布的規律；理解標準誤差（標準誤）的概念；了解四個理論分布，包括標準正態分布（Z分布）、t分布、卡方分布和F分布，掌握它們的圖形特點，會查相應的臨界值表。
　　3. 點估計
　　了解點估計概念和點估計應滿足的四個條件。理解統計量和參數的概念以及它們的區別和聯系。
　　4. 區間估計
　　理解區間估計、置信區間、置信度、顯著性水平等概念；了解點估計和區間估計的優缺點、區別和聯系。
　　5. 總體平均數的估計
　　熟練掌握一個總體平均數的估計，無論總體是否正態，方差是否已知，大樣本還是小樣本。能夠根據條件判斷估計統計量是Z分布還是t分布，并給出相應的標準誤。
　　6. 總體比例的估計
　　熟練掌握大樣本下一個總體比例的點估計和區間估計，了解相應的標準誤。
　　7．估計總體平均數和總體比例時樣本容量的確定
　　掌握估計總體平均數和總體比例時樣本容量n的確定方法。
　　8. 總體方差的估計
　　掌握一個總體方差的區間估計。
　　9. 兩個總體平均數差異的估計
　　掌握獨立樣本時兩個總體平均數差異的區間估計，區分不同條件下估計統計量的分布及其標準誤。總體正態，方差未知時，重點掌握方差相等情況下平均數差異的估計。
　　10. 兩個總體比例差異的估計
　　掌握大樣本、獨立樣本下兩個總體比例差異的區間估計，了解相應的標準誤。
　　11. 兩個總體方差比的估計
　　了解兩個獨立總體的方差比的區間估計。
　　12. 總體相關系數的估計
　　掌握Fisher-Z轉換的方法對總體相關系數進行區間估計。其他方法作一般的了解。
　　（六）假設檢驗
　　1．假設與假設檢驗
　　理解假設檢驗的意義；理解虛無假設（零假設）和研究假設（備擇假設）；能夠根據實際問題正確地給出虛無假設和研究假設。掌握假設檢驗的原理和步驟。
　　2. 假設檢驗中的兩類錯誤
　　理解假設檢驗中的兩類錯誤以及兩者之間的關系。
　　3. 單側與雙側檢驗
　　理解單側與雙側檢驗，能夠正確判斷假設檢驗問題是單側的還是雙側的。
　　4. 一個總體平均數的差異顯著性檢驗
　　熟練掌握總體為正態或接近正態，方差已知條件下的檢驗；熟練掌握總體為正態或接近正態，方差未知條件下的檢驗；熟練掌握大樣本條件下的檢驗；了解上述不同條件下的標準誤。
　　5. 兩個總體平均數的差異顯著性檢驗
　　熟練掌握兩總體正態、方差已知條件下的檢驗；熟練掌握兩總體正態、獨立樣本，方差未知但相等條件下的檢驗；了解兩總體正態、獨立樣本，方差未知且不相等條件下的檢驗；熟練掌握兩總體正態、相關樣本，方差未知條件下的檢驗；掌握兩個大樣本下的檢驗。
　　6. 一個總體比例的差異顯著性檢驗
　　熟練掌握大樣本下一個總體比例的檢驗
　　7. 兩個總體比例的差異顯著性檢驗
　　掌握獨立樣本、大樣本條件下，兩個總體比例相等或兩個總體比例等于一個非零常數的檢驗。
　　8. 一個總體方差的差異顯著性檢驗
　　掌握總體正態下，總體方差的檢驗。
　　9. 兩個總體方差的差異顯著性檢驗
　　掌握兩總體正態、獨立條件下兩總體方差相等的檢驗，即方差齊性檢驗。
　　10.相關系數差異顯著性檢驗
　　熟練掌握用t分布和Fisher Z轉換方法對積差相關系數的顯著性檢驗；熟練掌握用Fisher Z轉換方法對積差相關系數差異的顯著性檢驗；了解積差相關系數的合并；了解等級相關系數、肯德爾和諧系數、點二列相關系數和二列相關系數的顯著性檢驗。
　　（七）方差分析
　　1．方差分析中的一些基本概念
　　理解因素、因變量、因素水平、平方和、平方和分解、自由度、均方、處理效應、單因素方差分析、多因素方差分析等概念
　　2. 方差分析的假設條件
　　理解方差分析應滿足的條件。
　　3. 方差分析的步驟
　　理解方差分析的一般操作步驟。
　　4. 單因素完全隨機實驗設計的方差分析
　　理解單因素完全隨機實驗設計；熟練掌握該模型的方差分析；理解多重比較的涵義。
　　5. 單因素完全隨機區組設計的方差分析
　　理解單因素完全隨機區組實驗設計，了解它與單因素完全隨機實驗設計的區別；熟練掌握該模型的方差分析。
　　6. 析因設計的方差分析 
　　理解多因素完全隨機設計，并了解其平方和分解情況；掌握兩個因素完全隨機設計的方差分析；理解主效應、交互作用、簡單效應等概念。
　　（八）卡方檢驗
　　1．擬合度檢驗
　　理解擬合度檢驗及其步驟；掌握不同情況下自由度的確定和理論次數的計算方法；熟練掌握擬合度檢驗中卡方統計量的計算公式。靈活運用擬合度檢驗解決實際問題。
　　2. 獨立性檢驗
　　了解獨立性檢驗及應用場合；了解獨立性檢驗中的零假設和備擇假設；熟練掌握自由度的確定、理論次數的計算和卡方統計量的計算；熟練掌握獨立樣本四格表的卡方檢驗，掌握卡方統計量計算公式及校正公式；了解相關樣本四格表的卡方檢驗；了解列聯表的合并。
　　3. 列聯表中的相關測量
　　了解四分相關、相關、列聯相關的條件及其計算方法。
　　（九）回歸分析
　　1．一元線性回歸
　　了解回歸的概念、自變量、因變量、一元線性回歸模型、一元線性回歸方程、回歸系數、標準化回歸系數、截距、斜率等概念；理解一元線性回歸模型的假設條件和比較小二乘法；熟練掌握回歸系數的估計公式，計算出回歸方程，并對回歸方程有無意義進行F檢驗；理解決定系數及計算公式；理解回歸系數的顯著性檢驗；掌握利用回歸方程對真值或均值進行預測。理解相關分析與回歸分析的區別和聯系。
　　2. 多元線性回歸
　　了解多元線性回歸概念及適用條件；了解多元回歸模型、回歸方程、多元線性回歸模型的基本假設、多重共線性、決定系數、復相關系數、回歸系數、標準化回歸系數等；掌握兩個自變量的回歸系數、標準化回歸系數的計算；掌握回歸方程的顯著性檢驗；了解回歸系數的顯著性檢驗；了解回歸方程檢驗和回歸系數檢驗的區別。
　　（十）非參數檢驗方法
　　1．非參數檢驗的優缺點
　　理解非參數檢驗的優缺點和應用條件。
　　2． 獨立樣本的差異顯著性檢驗
　　理解秩和檢驗法和中數檢驗法及其操作步驟。
　　3． 相關樣本的差異顯著性檢驗
　　理解符號檢驗法和符號等級檢驗法及其操作步驟。
　　4． 等級方差分析
　　理解克－瓦氏單向方差分析法、適用條件和操作步驟；理解弗里德曼雙向等級方差分析法、適用條件和操作步驟。
　　三、參考書
　　張厚粲、徐建平，現代心理與教育統計學（第3版），北京師范大學出版社，2009

7.doc

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