反应时是什么数据华中 最好的技术指标表达趋势
简单反应时和选择反应时需要怎么处理得到的数据？数据分析中描述性分析的数据都反应的是什么内容？表象的心理旋转实验为什么以反应时为指标对表象在人脑中的加工进行研究？反应熵变的值通过什么数据计算?也就是说查表得的数字是怎么算出来的?它能代表化学反应中的什么？反应数据集中趋势的指标有五种，最常用的一种是什么呀？根据数据反映的测量水平，可把数据区分为哪四种类型？这四种类型数据有什么分别？
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如何知道一组数据中哪些数据有效
简单反应时=A反应时=简单反应成分
选择反应时=B反应时=简单反应成分+刺激辨别成分+反应选择成分
B-A=刺激辨别成分+反应选择成分
其实应该还有个辨别反应时：C反应时=简单反应成分+刺激辨别成分
于是：B-C=反应选择成分
(B-A)-(B-C)=刺激辨别成分
这样三个反应时的成分就被分离出来了~
数据分析主要分析哪些
描述性分析主要作用是对数据有一个整体概览，因此常用的指标是平均值、最大值、最小值、众数、中位数、标准差；平均值可以体现整体的平均水平；最大值、最小值可以体现数据的范围；众数可以体现最经常出现的数值（这个一般较少用到）；中位数可以体现居于中间位置的数据；标准差体现这一组数据波动情况，标准差越小，说明一组数据彼此越接近，标准差越大，说明一组数据内部差异越大。
表象训练法是心理方法吗
因为认知心理学的因变量指标通常是两个：反应时和反应正确率。而反应时指标基于的假设是：加法反应时和减法反应时，还有开窗实验。总的来说认知心理假设信息加工过程是序列知加工的，如此反道应时可是作为一个外界因素，用来推导信息加工过程。
让被试加工一个字母，如R，被试需要把字母进行旋转任务，然后在一定时间间隔后，给被版试呈现刺激词，让被试判断这个刺激词与被试加工的字母是一样的。
简单而言这个实验假设被试是心理旋转是连续的，那么当被试把表象旋转到一个任意的角度时，给被试呈现一个与这个表象角度相同的图片，被试对这个刺激反应将更加迅速。
扩展资料：
心理学家对心理旋转现象的研究就更加深入细致了。他们发现，物体在脑海中的映像每转动60° 大约需要1秒钟。
如果倒拿着书本，每读一个字就都要让它来个180° 的心理旋转，大约需要3秒钟，难怪我们看倒写的字会觉得吃力。当然，倒写的字看惯了以后，可以直接认出来，不必进行心理旋转，这时，我们又不觉得很麻烦了。
化学中熵值的计算公式
化学反应的熵变可以通过反应式中各物质在298.15K时的“标准熵”值计算出来,即反应熵变=各产物的标准熵之和-反应物的标准熵之和.物质在298K时的标准熵可以从教科书或工具书中查到.
根据热力学第三定律“0K时,任何纯物质完美晶体的熵值等于零”.若温度由0K变化到某一数值TK,压力p=100Kpa,此过程的熵值称为“绝对熵”；如果规定温度为298.15K,此时的熵称为“标准熵”,单位是焦.每摩尔.开.教科书列出的就是“标准熵”数值.在所有物质中,只有水和氢离子的标准熵等于零.
反应的熵变代表化学反应过程熵的变化,即反应的熵变,它与反应的焓变一起,决定化学反应的方向.
最好的技术指标表达趋势
集中趋势指标：算术均数，几何均数，中位数和百分位数。
集中趋势适用情况：对称分布或偏度不大的资料，尤其适合正态分布资料。
离散趋势指标：极差，方差，标准差，四分位数间距。
离散趋势适用情况：均数相差不大，单位相同的资料。
在统计学中，集中趋势或中央趋势，在口语上也经常被称为平均，表示一个机率分布的中间值。最常见的几种集中趋势包括算数平均数、中位数及众数。集中趋势可以由有限的数组中或理论上的机率分配中求得。
计量资料的频数分布有集中趋势和离散趋势两个主要特征。仅仅用集中趋势来描述数据的分布特征是不够的，只有把两者结合起来，才能全面地认识事物。我们经常会碰到平均数相同的两组数据其离散程度可以是不同的。
扩展资料：
各指标计算方法：
极差，也称为极差，是一组数据的最大和最小观测值之间的差。
极差计算简单，但只考虑了数据中的最大值和最小值，忽略了所有观测值之间的差异。两组数据的最大值和最小值可能是相同的，所以它们的范围是相同的，但是离散程度可能有很大的不同。
平均差是一组数据中每个数据相对于平均值的绝对偏差的平均值。一组数据中每个数据相对于平均值的偏差是正的或负的，总和是零，所以平均值差必须用偏差的绝对值来计算。平
平均差以绝对值计量，避免了正负偏差的抵消，但不易计算。通常，方差可以用来测量一组数据的离散度。方差通常用字母2表示。
算术平均值：观测值的和除以观测值的个数。算术平均值是集中趋势最重要的度量，也是所有平均值中使用最广泛的。算术平均数分为简单算术平均数和加权算术平均数。
谐波均值：谐波均值可以看作是变量的倒数算术均值的倒数，所以有时称为“倒数均值”。谐波均值分为简谐波均值和加权谐波均值。
测量数据误差分哪三种
; ; 称名数据(nominaldata)只说明某一事物与其他事物在属性上的不同类别上的差异、它具有独立的分类单位，其数值一般都取整数形式，只算个数、并不说明事物之间差异的大小，比如性别、颜色类别、人口数学校数、被试对某一事物的态度(赞成、反对、没有意见)等等，它们只用具有相同属性的个体数目来统计。在教育和心理类调查研究中，有关截属性的调查资料，大多属于这类数据。
; ; ;顺序数据(ordinal data)是指既无相等单位，也无绝对零的数据，是事物某种属性的多少或大小，按次序将各个事物加以排列后获得的数据料。如学生的等级评定、喜爱程度、品质等级、能力等级、兴趣等。这数据不具有相等单位，也没有绝对零点，只能排出一个顺序，人身高分别为1.81m、1.79m、1.75m 1.70m、1.69m，由高到低对应的排名次序为1、2、3、4、5。在这个例子中，身高排名第1的学生与排名第2的学生，身高差距并不等于身高排名第2的学生与第3名学生之间的差距。也就是说，这类数据不能进行加减乘除运算。
; ; ;等距数据(intervaldata)是有相等单位，但无绝对零的数据，如温度、各种能力分数、智商等。只能使用加减运算，不能使用乘除运算。例如在某一能力测验中，学生A得了80分，学生B得了75分，学生C得70分鉴于这类数据的特点，在这个例子中，比较三个学生之间的能力分数时，可以说学生A分数高于学生B、学生B高于学生C，而且还可以说学生A分数与学生B分数之差等于学生B与学生C分数之差，因为等距数据在某个区间里具有相等单位。但由于这类数据不是从绝对零点算起的，所以不能认为在该能力测验中得零分的学生。他在这方面的知识、能力就为零。区分为计比较时只能用加减法，不能使用乘除法。在这个例子中，也就不能说学生 A知识、能力是学生B的多少倍
; ; 比率数据既表明量的大小，也有相等的单位，同时还具有绝对零点，如身高、体重、反应时、各种感觉阈值的物理量等都属于这种数据类型。例如，在一个家庭中，父亲的身高是180m，母亲的身高是1.65m.5岁儿子的身高是0.90m。在这个例子中，可以说父亲的身高是他儿子身高的两倍。
