数学期望是随机变量最重要的特征数之一，它是消除随机性的主要手段.本文通过对数学期望的概念、性质以及应用性的举例，下面是我为你整理的数学期望应用毕业论文，一起来看看吧。
摘要：数学期望是随机变量的重要数字特征之一，也是随机变量最基本的特征之一。通过几个例子，阐述了概率论与数理统计中的教学期望在生活中的应用，文章列举了一些现实生活实例，阐述了数学期望在经济和实际问题中颇有价值的应用。
关键词：随机变量，数学期望，概率，统计
数学期望(mathematical expectation)简称期望，又称均值，是概率论中一项重要的数字特征，在经济管理工作中有着重要的应用。本文通过探讨数学期望在经济和实际问题中的一些简单应用，以期起到让学生了解知识与人类实践紧密联系的丰富底蕴，切身体会到“数学的确有用”。
1.决策方案问题
决策方案即将数学期望最大的方案作为最佳方案加以决策。它帮助人们在复杂的情况下从可能采取的方案中做出选择和决定。具体做法为：如果知道任一方案Ai(i=1，2，…m)在每个影响因素Sj(j=1，2，…，n)发生的情况下，实施某种方案所产生的盈利值及各影响因素发生的概率，则可以比较各个方案的期望盈利，从而选择其中期望盈利最高的为最佳方案。
1.1投资方案
假设某人用10万元进行为期一年的投资，有两种投资方案：一是购买股票;二是存入银行获取利息。买股票的收益取决于经济形势，若经济形势好可获利4万元，形势中等可获利1万元，形势不好要损失2万元。如果存入银行，假设利率为8%，可得利息8000元，又设经济形势好、中、差的概率分别为30%、50%、20%。试问应选择哪一种方案可使投资的效益较大?
[摘 要] 离散型随机变量数学期望是概率论和数理统计的重要概念之一，是用概率论和数理统计来反映随机变量取值分布的特征数。通过探讨数学期望在经济和实际问题中的一些简单应用，以期让学生了解数学期望的理论知识与人类实践紧密联系，它们是不可分割、紧密联系的。
[关键词] 数学期望;离散型随机变量
一、离散型随机变量数学期望的内涵
在概率论和统计学中，离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率P(=xi)之积的和称为数学期望(设级数绝对收敛)，记为E(x)。数学期望又称期望或均值，其含义实际上是随机变量的平均值，是随机变量最基本的数学特征之一。但期望的严格定义是∑xi*pi绝对收敛，注意是绝对，也就是说这和平常理解的平均值是有区别的。一个随机变量可以有平均值或中位数，但其期望不一定存在。
二、离散型随机变量数学期望的作用
期望表示随机变量在随机试验中取值的平均值，它是概率意义下的平均值，不同于相应数值的算术平均数。是简单算术平均的一种推广，类似加权平均。在解决实际问题时，作为一个重要的参数，对市场预测，经济统计，风险与决策，体育比赛等领域有着重要的指导作用，为今后学习高等数学、数学分析及相关学科产生深远的影响，打下良好的基础。作为数学基础理论中统计学上的数字特征，广泛应用于工程技术、经济社会领域。其意义是解决实践中抽象出来的数学模型进行分析的方法，从而达到认识客观世界规律的目的，为进一步的决策分析提供准确的理论依据。
三、离散型随机变量的数学期望的求法
离散型随机变量数学期望的求法常常分四个步骤：
1.确定离散型随机变量可能取值;
2.计算离散型随机变量每一个可能值相应的概率;
3.写出分布列，并检查分布列的正确与否;
4.求出期望。
四、数学期望应用
(一)数学期望在经济方面的应用
例1： 假设小刘用20万元进行投资，有两种投资方案，方案一：是用于购买房子进行投资;方案二：存入银行获取利息。买房子的收益取决于经济形势，若经济形势好可获利4万元，形势中等可获利1万元，形势不好要损失2万元。如果存入银行，假设利率为5.1%，可得利息11000元，又设经济形势好、中、差的概率分别为40%、40%、20%。试问应选择哪一种方案可使投资的效益较大?
第一种投资方案：
购买房子的获利期望是：E(X)=4×0.4+1×0.4+(--2)×0.2=1.6(万元)
第二种投资方案：
银行的获利期望是E(X)=1.1(万元)，
由于：E(X)>E(X)，
从上面两种投资方案可以得出：购买房子的期望收益比存入银行的期望收益大，应采用购买房子的方案。在这里，投资方案有两种，但经济形势是一个不确定因素，做出选择的依据是数学期望的高低。
(二)数学期望在公司需求方面的应用
例2：某小公司预计市场的需求将会增长。公司的员工目前都满负荷地工作。为满足市场需求提高产量，公司考虑两种方案 ：第一种方案：让员工超时工作;第二种方案：添置设备。
假设公司预测市场需求量增加的概率为P，当然可能市场需求会下降的概率是1―P，若将已知的相关数据列于下表：
市场需求减(1-p) 市场需求增加(p)
维持现状(X)
20万 24万
员工加班(X)
19万 32万
耀加设备(X)
15万 34万
由条件可知，在市场需求增加的情况下，使员工超时工作或添加设备都是合算的。然而现实是不知道哪种情况会出现，因此要比较几种方案获利的期望大小。用期望值判断：
E(X)=20(1-p)+24p，E(X)=19(1-p)+32p，E(X)=15(1-p)+34p
分两种情况来考察：
(1)当p=0.8，则E(X)=23.2(万)，E(X)=29.4(万)，E(X)=30.2(万)，于是公司可以决定更新设备，扩大生产;
(2)当p=O.5，则E(X)=22(万)，E(X)=25.5(万)，E(X)=24.5(万)，此时公司可决定采取员工超时工作的应急措施扩大生产。
由此可见，从上面两种情况可以得出：如果p=0.8时，公司可以决定更新设备，扩大生产。如果p=O.5时，公司可决定采取员工超时工作的应急措施。因此，只要市场需求增长可能性在50%以上，公司就应采取一定的措施，以期利润的增长。
(三)数学期望在体育比赛的应用
乒乓球是我们得国球，全国人民特别爱好，我们在这项运动中具有绝对的优势。现就乒乓球比赛的赛制安排提出两种方案：
第一种方案是双方各出3人，三局两胜制，第二种方案是双方各出5人，五局三胜制。对于这两种方案， 哪一种方案对中国队更有利?不妨我们来看一个实例：
假设中国队每一位队员对美国队的每一位队员的胜率都为55%。根据前面的分析，下面我们只需比较两队的数学期望值的大小即可。
在五局三胜制中，中国队若要取得胜利，获胜的场数有3、4、5三种结果。我们应用二项式定律、概率方面的知识，计算出三种结果所对应的概率，恰好获得三场对应的概率：0.33465;恰好获得四场对应的概率：0.2512;五场全胜得概率：0.07576.
设随机变量X为该赛制下中国队在比赛中获胜的场数，则可建立X的分布律： X 3 4 5
P 0.33465 0.2512 0.07576
计算随机变量X的数学期望：
E(X)=3×0.33465+4×0.2512+5×0.07576=2.04651
在三局两胜制中，中国队取得胜利，获胜的场数有2、3两种结果。对应的概率为=0.412;三场全胜的概率为=0.206。
设随机变量Y为该赛制下中国队在比赛中获胜的场数，则可建立Y的分布律：
X 2 3
Y 0.412 0.206
计算随机变量Y的数学期望：
E(Y)=2×0.412+3×0.206=1.2
比较两个期望值的大小，即有E(X)>E(Y)，因此我们可以得出结论，五局三胜制中国队更有利。
因此，我们在这样的比赛中，五局三胜制对中国队更有利。在体育比赛中，要看具体的细节，具体情形，把握好比赛赛制，用我们所学习的知识来实现期望值的最大化，做到知己知彼，百战百胜。
(四)数学期望对企业利润的评估
在市场经济活动中，厂家的生产或是商家的销售.总是追求最大的利润。在生产过程中供大于求或供不应求都不利于获得最大利润来扩大再生产。但在市场经济中，总是瞬息万变，往往供应量和需求量无法确定。而厂家或商家在一般情况下根据过去的数据，再结合现在的具体情况，具体对象，常常用数学期望的方法结合微积分的有关知识，制定最佳的生产活动或销售策略。
假定某公司计划开发一种新产品市场，并试图确定其产量。估计出售一件产品，公司可获利A元，而积压一件产品，可导致损失B元。另外，该公司预测产品的销售量x为一个随机变量，其分布为P(x)，那么，产品的产量该如何制定，才能获得最大利润。
假设该公司每年生产该产品x件，尽管x是确定的.但由于需求量(销售量)是一个随机变量，所以收益Y是一个随机变量，它是x的函数：
当xy时，y=Ax;
当xy时，y=Ay--B(x-y)。
于是期望收益为问题转化为：
当x为何值时，期望收益可以达到最大值。运用微积分的知识，不难求得。
这个问题的解决，就是求目标函数期望的最大最小值。
(五)数学期望在保险中问题
一个家庭在一年中五万元或五万元以上的贵重物品被盗的概率是0.005，保险公司开办一年期五万元或五万元以上家庭财产保险，参加者需缴保险费200元，若在一年之内， 五万元或五万元以上财产被盗，保险公司赔偿a元(a>200)，试问a如何确定，才能使保险公司期望获利?
设X表示保险公司对任一参保家庭的收益，则X的取值为 200或 200�a，其分布列为：
X 200 200-a
p 0.995 0.005
E(x)=200×0.9958+(200-a)×0.005=200-0.005a>0，解得a<40000，又a>100，所以a∈(200，40000)时，保险公司才能期望获得利润。
从上面的日常生活中，我们不难发现：利用所学的离散型随机变量数学期望方面的知识解决了生活中的一些具有的，实实在在的问题有大大的帮助。
因此我们在实际生活中，利用所学的离散型随机变量数学期望方面的知识，面对当今信息时代的要求，我们应当思维活跃，敢于创新，既要学习数学理认方面知识，更应该重视对所学知识的实践应用，做到理认联系实际，学以致用。当然只是实际生活中遇到的数学期望应用中的一部分而已，还有更多的应用等待我们去思考，去发现，去探索，为我们伟大的时代创造出更多的有价值的东西和财富。
序列相关性指对于不同的样本值,随机扰动项之间不再是完全相互独立,而是存在某种相关性. 2. 一阶自相关只的是误差项的当前值只与其自身前一期值之间的相关性. 3. D.W.检验:全称杜宾—瓦森检验,适用于一阶自相关的检验..DW判断的是一阶自相关，一般用差分法（一阶）就可以解决。自相关的解决方法，基本方法是通过差分变换,对原始数据进行变换的方法,使自相关消除.一,差分法，一阶。设Y对x的回归模型为Yt=β1+β1xt+μt(1)μt=ρμt-1+vt式中, vt满足最小平方法关于误差项的全部假设条件。将式(1)滞后一个时期,则有Yt-1=β0+β1xt-1+μt-1(2)μt-1=ρμt-2+vt-1于是, (1)-ρ×(2),得Yt-ρYt-1=β0(1-ρ)+β1(xt-ρxt-1)+νt(3)Yt-ρYt-1=β1(xt-xt-1)+μt-μt-1=β1(xt-xt-1)+vt(4)ρ为自相关系数也就是说,一阶差分法是广义差分法的特殊形式。高阶自相关是用BG检验法，LM=T*R^2服从X^2(p)（kafang）分布，T为样本容量，p为你想检验的自相关阶数，查kafang分布表，置信度为95%也就是阿尔法=0.5，如果T*R^2>查出来的结果即存在你想验证的自相关阶数。修正用广义差分法（AR(p))广义差分方法 对模型: Yt= 0+ 1X t+ut ------(1) ,如果ut具有一阶自回归形式的自相关,既 ut= u t-1 +vt 式中 vt满足通常假定.假定, 已知,则: Y t-1= 0+ 1X t-1+u t-1 两端同乘 得:Y t-1= 0 + 1 X t-1+ u t-1-------(2) (1)式减去(2)式得: Yt- Y t-1= 0 (1- )+ 1X (Xt- X t-1)+vt 令:Yt*= Yt- Y t-1 ,Xt*= (Xt- X t-1), 0 *= 0(1- )则: Yt*= 0 * + 1 Xt*+vt 称为广义差分模型,随机项满足通常假定,对上式可以用OLS估计,求出 .为了不损失样本点,令Y1*= X1*= 以上解决自相关的变换称为广义差分变换, =1,或 =0 , =-1是特殊情况.广义差分变换要求 已知,如果 未知,则需要对 加以估计,下面的方法都是按照先求出 的估计值,然后在进行差分变换的思路展开的。 如果差分修正还是效果不好，那就是你回归变量的问题了，有一些统计数据本身就是有很强的自相关，比如GDP等，这是无法避免的，有些数据要先 去势，协整以后才可以做回归的，详细在这里解释不清，你应该仔细看计量经济学教科书有关章节。 不明白的还可以问我 《数理统计与管理》2008年第27卷第1期！本文研究了n维随机变量分量间的线性相关性，给出了衡量线性相关性程度的量以及具有（在概率1意义下）严格线性关系的充分必要条件
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答：浙大教材是用来看概率论和数理统计部分的，不用全部看，只要看考纲要求的部分就行，高数看同济大学的教材概率统计随机事件和概率考试要求1.了解样本空间(基本事件空间)的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系及运算.5.理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率和几何型概率，掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式以及贝叶斯(Bayes)公式等.3.理解事件的独立性的概念，掌握用事件独立性进行概率计算;理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法.随机变量及其分布考试要求1.理解随机变量的概念，理解分布函数的概念及性质，会计算与随机变量相联系的事件的概率.5.理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握0-1分布、二项分布 、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布 及其应用.3.掌握泊松定理的结论和应用条件，会用泊松分布近似表示二项分布.4.理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布 、正态分布 、指数分布及其应用，其中参数为 的指数分布 的概率密度为5.会求随机变量函数的分布.多维随机变量及其分布考试要求1.理解多维随机变量的分布函数的概念和基本性质.5.理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度、掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布.3.理解随机变量的独立性和不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件，理解随机变量的不相关性与独立性的关系.4.掌握二维均匀分布和二维正态分布 ，理解其中参数的概率意义.5.会根据两个随机变量的联合分布求其函数的分布，会根据多个相互独立随机变量的联合分布求其函数的分布.随机变量的数字特征考试要求1.理解随机变量数字特征(数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数)的概念，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征.5.会求随机变量函数的数学期望.3.了解切比雪夫不等式.大数定律和中心极限定理考试要求1.了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律).5.了解棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理(二项分布以正态分布为极限分布)、列维—林德伯格中心极限定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理)，并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率.数理统计的基本概念考试要求1.了解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，其中样本方差定义为5.了解产生 变量、 变量和 变量的典型模式;了解标准正态分布、 分布、分布和分布得上侧 分位数，会查相应的数值表.3.掌握正态总体的样本均值.样本方差.样本矩的抽样分布.4.了解经验分布函数的概念和性质.参数估计考试内容：点估计的概念 估计量与估计值 矩估计法 最大似然估计法考试要求1.了解参数的点估计、估计量与估计值的概念.5.掌握矩估计法(一阶矩、二阶矩)和最大似然估计法.
引入： 可测量圆轴界面直径d，关心：截面面积 定义设X是随机变量，函数y=g(x)，则以随机变量X 作为自变量的函数Y=g(X)也是随机变量，称之为随机变量 的函数。例如: 问题：已知X的概率分布，求Y=g(X)的概率分布。
设X具有以下分布律，试求 的分布律。
解：（矩阵法）
有两种方法：分布函数求导法、公式法(必须单调函数)。 分布函数求导法： 已知连续型随机变量 的概率密度函数 ,和分布函数 ,而 ,求 的概率分布，概率密度 和分布函数 。 ①由分布函数定义，求Y=g(X)分布函数。 其中积分区间就是g(X)≤y的不等式解。 ②对 ,就可解出。
设随机变量 具有概率密度 求随机变量 的概率密度。 解：分布函数求导法 ①第一步： ②第二步： 此时， 是分段函数，因此要对 在分段函数中进行讨论。 因此就有
设随机变量X具有概率密度 求随机变量 的概率密度。 ① 当 是不可能事件,故 当 综上所述，就有： ②
定理:设随机变量X具有概率密度 。 如果 是x的单调可导函数，即恒有 或 则'Y=g(X)'是连续型随机变量，其概率密度为 其中x=h(y)是y=g(x)的反函数, 证明：讨论 情形,此时g(x)单调增加 ,h'(y),h(y)单调增加 当 不可能事件, 当 必然事件, 当 综上所述： 单调递增，就是乘导数 单调递减，就是乘导数的相反数。 注:若 在有限区间[a,b]以外等于零，则只需假设在[a,b]上恒有 ，此时
设随机变量 ，试证明X的线性函数 也服从正态分布。 证明： , 故 的概率密度为： 即： 的 故 最终
推论：正态分布的线性函数，依然服从正态分布。
设电压 ，其中是一个已知的正常数， 相角 是一个随机变量,且有 ，试求电压V的概率密度。 解： 很显然V在区间 上是严格单调的，导函数大于0，因此可以采用公式法。 很显然 那么 又 ,那么 ( 因均匀分布)。
随机变量独立的充要条件：对于连续型随机变量有：F(X,Y)=FX(X)FY(Y),f(x,y)=fx(x)fy(y)；对于离散型随机变量有：P(AB)=P(A)P(B)概率为P 设X,Y两随机变量，密度函数分别为q(x),r(y), 分布函数为G(x), H(y),联合密度为p(x,y)，联合分布函数F(x,y), A,B为西格玛代数中的任意两个事件。常用的证明方法有三种：1 证明P(X∈A, Y∈B)=P(X∈A)P(Y∈B)2 证明 p(x,y)=q(x)r(y)3 证明 F(x,y)=G(x)H(y)随机变量独立的充要条件：对于连续型随机变量有：F(X，Y)=FX(X)FY(Y)，f(x，y)=fx(x)fy(y)；对于离散型随机变量有：P(AB)=P(A)P(B)设两个变量为X、Y，对应的事件为A、B(1)当X、Y均服从0、1分布，即X={1，A发生；0，A不发生}；Y={1，A发生；0，A不发生}；写出X、Y、XY的分布列，因为X、Y不相关，则cov(X,Y)=EXY-EXEY=P(AB)-P(A)P(B)=0，推出P(AB)=P(A)P(B)，所以X、Y相互独立(2)若为其他分布，则不能推出另外若X、Y为二维正态分布，则不相关等价于独立仅供参考整体独立，部分当然独立。概率论中两个随机变量的函数的分布_ …… 》 你对x求积分了,出来的公式中不会有x了,上下限怎么可能会有x……对x积分,是横坐标上积分,x=z-y,所以下限是0,上线是z-y,可以重新去看一下微积分里二重积分怎么算的概率论,两个随机变量的函数分布_ …… 》 E(X1-2X2) =E(X1)-2E(X2) =0 D(X1-2X2) =D(X1)+4D(X2) =4+16 =20 X1-2X2~N(0,20)概率论两个随机变量的函数分布x服从标准正态分布,y的概率分布为p{y=0}=p{y=1}=0.5记F(z)为随机变量Z=xy的分布函数,则函数F(z)间断求间断点个数_作业帮 …… 》 没有间断点,否则如果有那么在间断点Z0处P(Z=Z0)=P>0,这与X是连续随机变量矛盾.
随机变量独立的充要条件：
对于连续型随机变量有：F(X,Y)=FX(X)FY(Y),f(x,y)=fx(x)fy(y)；
对于离散型随机变量有回：P(AB)=P(A)P(B)
概率为P 设X,Y两随机变量，密答度函数分别为q(x),r(y), 分布函数为G(x), H(y),联合密度为p(x,y)，联合分布函数F(x,y), A,B为西格玛代数中的任意两个事件。
常用的证明方法有三种：
1、证明P(X∈A, Y∈B)=P(X∈A)P(Y∈B)
2、证明 p(x,y)=q(x)r(y)
3、证明 F(x,y)=G(x)H(y)。
扩展资料：
在自然界和现实生活中，一些事物都是相互联系和不断发展的。在它们彼此间的联系和发展中，根据它们是否有必然的因果联系，可以分成两大类：
一类是确定性现象，指在一定条件下，必定会导致某种确定的结果。例如，同性电荷相互排斥，异性电和相互吸引；在标准大气压下，水加热到100摄氏度，就必然会沸腾。事物间的这种联系是属于必然性的。
另一类是不确定性现象这类现象在一定条件下的结果是不确定的，即人们在未作观察或试验之前，不能预知其结果。例如，向桌上抛一枚硬币，我们不能预知向上的是正面还是反面随机地找一户家庭调查其收入情况，我们亦不能预知其收入是多少。
在相同的情况下，会出现这种不确定的结果的原因：
我们说的“相同条件”是指一些主要条件来说的，除了这些主要条件外，还会有许多次要条件和偶然因素是人们无法事先预料的。但另一方面，对这些不确定性现象进行大量、重复的实验时，人们会发现，其结果会出现某种“统计规律性”：重复抛一枚硬币多次，出现正、反两面的次数大致会各占一半；
调查多户家庭，其收入会呈现“两头小，中间大”的状况，即处于中间状态的是大多数。这种在每次试验中呈现不确定性，而在大量重复试验中又呈现某种统计规律性的现象较随机现象。概率统计就是研究随机现象并揭示其统计规律性的一个数学分支，它在自然科学及社会科学的诸多领域都有着广泛的应用。
1、研究目的不同：中介变量主要考察自变量如何影响因变量，是一种机制和原因研究。调节变量主要考察自变量何时（或者在什么条件下）影响因变量，是一种边界条件研究。
2、适用情况不同：当自变量与因变量的关系较强且比较稳定的时候，适合做中介变量分析。当自变量与因变量的关系时强时弱、不稳定的时候，适合做调节变量分析。
3、前提条件不同：中介变量与自变量、因变量的相关关系必须显著，调节变量和自变量、因变量的相关可以显著也可以不显著，不显著更好。
条件
当中介变量引入回归方程后，自变量与因变量的相关或回归系数显著降低。如果自变量与因变量的关系下降至零，是完全中介。
如果自变量与因变量的相关降低但不等于零，是部分中介，在这种情况下就可以证明预测变量对结果变量的影响是通过中介变量来进行的。
以上内容参考 百度百科-调节变量
以上内容参考 百度百科-中介变量
社会心理学论文2000字篇三 《中国当代社会心理学发展的新方向》 1 国内外社会心理学研究现状对比 1.1 国外社会心理学研究现状 近几年，国外社会心理学领域正迅速扩展。2010年至今，发表在国外学术理论期刊上的有关社会心理学的文章有9000多篇。研究主题按频次排列包括刻板印象、社会互动、归因、态度、社会群体、情感、动机、个性、群体认同、偏见、归属、自尊、社会地位、道德等。需要注意的是，国际社会心理学的研究越来越注重文化和性别因素的影响，对社会认知、社会知觉、自我认识、态度改变、从众行为、团体过程、人际吸引、社会支持、亲社会行为、攻击行为以及偏见等方面的性别和文化差异进行了大量的研究。例如不同文化中的整体性和分析性思维、使用社会神经科学的方法研究归因中的文化差异、自利归因的文化差异等。 此外，近5年国外社会心理学研究的应用性更强、内容更细，主要涉及5个模块，健康管理、组织管理、环境研究、法律和 市场营销 等方面。健康管理模块主要包括心理社会因素对健康的影响，如负性生活事件、知觉压力、刻板印象威胁、社会支持等，其涉及的病症包括癌症和心血管疾病等。组织管理模块主要涉及激励与员工心理、领导胜任力、组织文化。性别与 领导力 方面，提出了一些新的理论，如“玻璃悬崖”(glass cliffs)理论。关于环境研究，阿伦森(2014)在其《社会心理学》(第八版)中将这一模块称为“人类的可持续未来”，涉及内容包括噪音、污染、拥挤对个体心理的影响，以及环境保护等。法律模块主要涉及目击者证词、陪审团的集体决策过程。 例如邦德(Bond)和德保罗(DePaulo)在2008年做的关于判别谎言的个体差异研究，以及格拉尔茨(Geraerts)等人2007年做的关于恢复性记忆的研究。此外，市场营销在近几年成为了社会心理学研究的 热点 ，Ivanic等人(2014)通过实验的方法探究了广播员的口音所形成的刻板印象对听众评估电台 广告 的可信度、听众对广播员的态度和听众购买广告产品或服务的可能性的影响作用，Malhotra等人(2007)则通过在英国四个呼叫中心大规模的问卷调查内在或外在奖励与员工情感性、规范性和持久性承诺之间的联系，Osman等人(2015)同样通过问卷调查的方式研究态度、情感评价和习惯养成对模式选择行为的影响。 研究方法方面，除了传统的观察法、相关法、实验法和元分析等研究方法，国外社会心理学领域兴起了一些新的研究方法，如跨文化研究、进化心理学和社会神经科学，例如哈蒙?琼斯(Harmon-Jones)关于失调和减少失调时脑活动差异的实验。 纵览近5年的社会心理学研究，可以发现，实验研究成为了国外社会心理学的主要研究方法，在国外社会心理学领域中愈发受到重视与推崇。但大量采用实验的方法进行社会心理学研究存在诸多的缺陷。早在20世纪末，Aroldo Rodrigues和Robert V.Levine(1999)就发表了“反思实验社会心理学发展的100年”的文章，并对实验社会心理学进行了批判和反思。 1.2 国内社会心理学研究现状 以中国知网为例，2010年至今，国内有关社会心理学的研究有260多篇，2014年出现明显激增，从2013年的48篇到2014年的89篇，以乐国安、张世富和俞国良、叶浩生等学者为主要代表。国内并没有专门的社会心理学刊物，就近5年中国健康心理学杂志在社会心理学方面的文章看，国内社会心理学研究的内容主要包括社会支持、情绪情感、性别角色、主观幸福感、从众行为、学习或职业倦怠、网络成瘾和压力等，7成以上研究的对象均为大学生。国内社会心理研究多使用相关法和实验法，其中，相关法使用更为频繁。 尽管已经历30多年的发展，但对比国外社会心理学的成熟与迅速扩展，国内社会心理学的研究虽有部分理论和测量工具方面的创新，但无论是从量上还是质上都远远不足，研究对象局限，研究方法落后，研究内容多照搬国外研究，研究结果信效度存在质疑(例如研究结果无法重复)。此外，我国社会心理学的发展还面临着诸多 其它 的问题，例如评价标准模糊、欠缺有效研究工具，以及教学科研体系不完善等。可以说，整体而言，我国社会心理学的发展仍处于“摸索阶段”。 2 当代社会心理学研究中的问题 2.1 研究对象 无论是国内还是国外，研究人员在对象的选择上都倾向于采取方便取样的方式，其中，大学生最受青睐。为了取样的便利性，研究人员通常会通过相熟的老师或同学将某一班级的学生作为研究被试，类似这样的情况屡见不鲜，在心理学本科大学生中最为普遍。这种做法不仅会降低研究的外部效度，还会面临伦理问题，如被试参与实验可能是迫于压力而非自愿、保密性和匿名性受到威胁、被试面对某些特殊问题时隐瞒实情或服从研究者目的等(高华， 2009)。从长远的角度看，这种做法会对社会心理学研究的广度和应用价值造成不良影响，也不利于中国社会心理学学科体系的整体发展。 2.2 研究方法 国外社会心理学的研究过度强调实证主义，实验研究泛滥。主流的社会心理学为了量化社会行为的研究，把社会行为孤立在实验室中，观察环境变量和行为之间的关系。然而，社会心理现象实则难以数量化和操作化，例如幽默、攻击和顺从等。这些社会行为的定义随文化情境的不同而不同，根本无法精确的测量(叶浩生，2004)。其二，社会心理学的研究对象是人，不是自然科学研究的物。人是特定社会历史时期社会协商和建构的产物，受文化历史因素的塑造和影响。因此，社会心理学实验的研究结论只适用于某一特定的文化历史背景，是相对的。其三，用单一因素来解释社会心理学现象是很困难的，而且一些因素往往成为其他因素或行为的调节变量或中介变量(刘长江，2007)。面临着方法上的窘境，国外社会心理学界自20世纪末就已经开始了反思，并尝试探索新的研究之路。而国内远远没有跟上这一步伐，大多是根据国外已有的研究成果和数据进行理论上的探索与批判。 2.3 研究内容 对比国外社会心理学的研究，中国当代社会心理学的研究缺乏稳固的本土化理论根基和理论框架。许波认为，在中国悠久的历史长河中，儒、道、佛三家思想相拒而相和，儒家又久居我国国家意识形态的主流学派之位，拥有着浓厚伦理色彩的儒家心理学也就成为中国本土传统心理学主要的思想和理论根基(许波，2005)。而彭艳琴则认为，有着上千年发展历史的佛教专门研究的就是如何解决人的精神问题(彭彦琴，2011)。还有一些学者认为，道家文化对于缓解人们心理压力有着不可忽视的作用(周慧和陈萍，2005)。在关于本土社会心理学的研究中，心理学家们试图找出各家思想中一切与心理学相关之处，而这种做法实则非常盲目，且很可能陷入重复做工的境地。 从古至今，中国思想学术流派何其多，每个派别又有各自繁杂的理论观点。但这些观点并非完全独立，以儒、佛、道三教为例，自佛教传入中国后，三教在新的社会环境中出于生存、发展的共同需要而相互融摄、相互渗透、相互补充，在思想层面上开始了深层的、广泛的、有机的融合，逐渐形成了以儒学为主体，佛、道为辅翼的“三教合一”的思想文化格局(张玉璞，2011)。因此，在进行社会心理学研究之前，若先对中国百家的思想理论进行归纳、整合和提炼，推进中国社会心理学理论框架的构建，研究则会事半功倍，研究的系统性和效率也会大大提高。 2.4 研究工具及评价体系 发展至今，仍有不在少数的心理学家们将西方心理学的研究量表直接移植到我国社会心理学研究之中，或是只对西方量表进行本土化的修订或制作。而中国的社会心理学区别于西方心理学，其人文性质更为浓厚，其中许多观点都带有极强的价值规范性和理想主义色彩。这种急于用问卷和量表来证明研究假设的做法表明，我国社会心理学的研究从原理、策略、工具到评价标准都仍未摆脱西方的定量思维的桎梏。因此，推进西方量表的本土化、开发具有中国特色的测量工具和建立有效的评价体系是我国社会心理学发展的当务之急。 2.5 学科建设 在当前的教学科研体系中，我国社会心理学与西方相比，处于明显的弱势地位。从教材、课程设置、师资配备、科研基金项目设置到人才培养目标，整个中国心理学体系仍是以西方心理学为主导(汪新建和柴民权，2014)。这样直接导致学生对我国本土的社会心理学研究缺乏了解和兴趣，从而间接阻碍了本土社会心理学的研究和发展。因此，要推动我国社会心理学的发展，就必须改变教学科研体系的现状，推进教材的编制、改变原有的课程和科研基金项目设置，并培养和引进中国社会心理学人才。 3 中国当代社会心理学研究的新方向 3.1 回归现实问题，构建稳固的理论基础和理论框架 在美国，社会心理学的学科地位比较高，这主要源自于其应用价值为美国社会做出的实际贡献。美国的社会心理学研究问题意识非常强烈，其研究成果的应用性也非常高，因此受到了美国政府和民众的高度拥护。而国内的社会心理学研究则一直未摆脱西方思想的限制，也未形成基于我国本土特色的、稳固的理论基础，而多是将国外已有的研究和结果生搬硬套到国内。因此，从中国人的社会心理和文化出发，对中国百家的思想理论进行归纳、整合和提炼，推进中国社会心理学理论框架的构建是必然而紧迫的。而就近5年的文献发表情况看，我国社会心理学的研究也更多地从现实问题入手，为提高研究的应用价值而努力。 3.2 研究方法的变革及大数据的使用 以往的社会心理学通常基于问卷、数据统计、抽样调查和实验室研究分析心理数据，而在大数据时代，真实、准确、及时的大数据样本将为社会心理学研究方法的变革带来崭新机遇。借助大数据，社会心理学能够在很大程度上摆脱对实体实验室的依赖，最大限度、最为高效地扩充潜在的研究对象，使社会心理学的研究不再只局限于实验室小样本或问卷调查采集的随机样本，从而面向尽可能全面的数据、趋近于总体的样本，这就使社会心理学的研究基础发生了翻天覆地的变化。与此同时，大数据还能够为社会心理学的研究提供更为多样化、异质化的样本，并使研究者摆脱时间、空间的限制，尽可能避免社会期许效应，最大程度规避研究对象在测试过程中受到的各种复杂、无关干扰。 在我国，已有不少学者投身大数据的洪流，利用新的研究方法开展社会心理学研究。例如，清华大学彭凯平教授建立了“行为与大数据研究实验室”、中国科学院心理学研究所蔡华俭教授创建了“云端心理实验室”、朱廷劭教授基于大数据开发了“国人心理地图”，这些有价值的尝试都将带动中国社会心理学朝向大数据时代迈进。 3.3 社会心理学理论的整合及文化视角 为了构建多维度、多视角的社会心理学理论，近年来，社会心理学愈发趋向于吸纳其他学科的观点，例如社会认同理论中对群体冲突的研究借鉴了经济学中的博弈理论，社会类化理论中对群体偏见等研究则运用了政治学和法学理论，以及创新性地将社会心理学理论建立在神经机制的解释上而形成的社会认知神经科学。不同的理论之间相互碰撞、交织、融合，逐渐形成了社会心理学理论的整合趋势，并推进了社会心理学的纵深发展，包括现代社会心理学与传统社会心理学的整合，以及社会心理学与其他科学理论的整合(黄雪娜，金盛华，& 盛瑞鑫，2010)。 传统的社会心理学试图靠拢自然科学，建立具有普世性的理论模型，超越时间、历史、文化，而适用于一切人类。但多年的实践证明，社会心理学的理论必须植根于特定的社会文化背景之中，不同的社会文化背景会影响人类深层的心理学结构。未来的社会心理研究会更为关注社会心理行为的文化差异，文化视角将愈发频繁地出现在社会心理学的理论构建和具体的研究中。 猜你喜欢： 1. 社会心理学论文3000字 2. 大学生心理学论文1500字 3. 浅谈社会心理学的相关论文 4. 大学社会心理学论文范本
打个比方，调节变量有点像汽车的油门，汽车能跑多快根本上取决于汽车的结构设计（动力系统及其他总成），这个结构对于具体某款汽车是确定的，但具体跑多快看你给的油量，给油多则车越快。再例如，对于一个给定的企业研发系统，研发强度（即资金投入）作用有如汽车油量，即是调节变量，从根本上看企业研发产出取决于企业研发系统的结构。再如获得相同金额的国家基金项目资助的A课题组和B课组，其产出取决于课题组内在研发能力，资助费一致但产出很不一样。调节变量一般只对同一系统的产出起作用，对不同系统的产出不好做出比较的。
都要做。在论文中，中介变量是该变量说如何影响这件事，调节变量是指该变量如何更大程度的影响这件事，所以写论文中介跟调节都要做，两者是密切相关的。
一、完全随机设计
又称成组设计，主要有以下两种形式：一是采用完全随机分组的方法将全部同质受试对象随机分配到各个处理组，各组分别接受不同的处理。
二是分别从不同的总体中进行随机抽样，观察同一指标，进行对比研究。在进行此类研究时，一定要注意影响研究指标的主要非处理因素各组应齐同可比。
二、配对设计
在医学科研中，配对设计主要有两种形式：一是异体配对，将受试对象按照条件相同或相近配成对子，采用分层随机化的方法，将每个对子的两个受试对象随机分配到不同的处理组；二是自体配对，同一个受试对象使用两种不同检测方法进行检测或同一个受试对象的不同部位观察同一指标。
三、随机区组设计
随机区组设计又称配伍组设计，通常是将受试对象按性质相同或相近分成若干区组(或称配伍组)，采用分层随机化的方法，将每个区组的各个受试对象随机分配到不同的处理组接受不同的处理。
随机区组设计是配对设计的扩展，因此，同一个受试对象使用多种不同检测方法检测，比较各方法是否存在差异，亦为随机区组设计。
四、重复测量设计
医学实验常有重复测量的记录，即相同指标在不同时间点进行多次测量，这种在给予一种或多种处理后，在多个时间点从同一个受试对象重复获得某指标观察值的设计称为重复测量设计。因此，重复测量设计可以了解实验过程中观察数据随时间变化趋势。
除比较不同时间点的差异外，重复测量设计还可以比较不同处理组间的差异、不同处理组随时间的变化趋势的差异。
随机分组的方法有哪些 实验动物在运来之后，要经历什么样的步骤呢？ 首先，要确认品系、雌雄、数量，并观察有无不良状态。这相当于一般商品交易中的“验货”环节。 第二，要进行适应性喂养。在此期间只需按雌雄分笼，每笼饲养适当数目即可。这个时间至少三天，多则一周。在前面的专题中已有述及。 第三，对动物进行标号。有多种方法。 第四，随机分组。注意，不是随机分组再标号，而是标号后再分组。因为没有标号是没法随机的。第五，进行实验处理。从这里开始，才是真正进入主题的实验了。包括造模、给药、手术等等处理, 分组的设计. 随机分组和随机抽样的区别 随机分组（Randomization）是指总体的每一个观察单位都有同等的机会被选入样本中来，并有同等的机会进行分组。随机分组的目的是通过随机，均衡干扰因素的影响，使试验组和对照组具有可比性，避免主观安排带来的偏性。一般用于随机对照研究（RCT），是的，你说对了，就是那个R。 随机化的过程一般通过抛硬币、抽签、随机信封和中心随机的方法实现。目前，随机信封和中心随机使用较多，而通过电话、电脑、手机app进行中心随机的方法将是以后随机化发展的趋势，因为中心随机能够避免研究者通过一些主观方式破坏随机。 另外，随机分组保证的是研究对象有同等的机会分到各组，但并不能保证随机化的结果一定是最理想的均衡，有可能产生基线特征的机遇性不平衡。因此，为了保证对研究结果影响较大的因素能在随机分组结果中达到理想的均衡，还可进行分层随机、区组随机。例如，某种治疗方式对不同性别的作用效果可能不一样，为了防止随机分组后，组间的性别分布不均衡，可在设计中心随机时按照性别分层，进行分层随机，使得分到各组的性别比例是几乎相等的。 随机抽样（Random sampling），按照随机的原则，保证总体中每一个对象都有已知的一定概率被选入作为研究的对象，目的是保证样本的代表性。常用的随机抽样方法主要有纯随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样、多阶段抽样等。随机抽样在观察性研究中应用比较广泛，如横断面研究、队列研究、病例对照研究等。 随机抽样一般需先制定抽样方案，确定抽样框，再利用抽签法、随机数字表、计算机产生伪随机数字等方法抽选。产生随机数字并确定被抽中的编号这个过程可以通过Excel、SPSS、SAS等程序实现，比较简单。 通过上面的描述，你对这两个概念的区别清楚了吗？简单概括一下，随机分组一般用于随机对照试验，目的是使研究对象在试验组和对照组均衡可比。随机抽样在观察性研究中使用较广泛，目的是保证样本的代表性。实现方法也不一样，各位在工作过程中需要使用时可再详细学习。 Excel怎样随机分组 你的源数据有多少、在哪、想分几组？ 假设，源数据在A列： 1、在B1输入 =RAND() 回车并向下填充。 2、点B列任一格——工具栏——升序排序。 3、这样就把A列随机打乱了，再根据你的需要，分段分组就行。如： A列100行，分随机4组。按以上公式打乱后，1~25行为一组、26~50行为二组、51~75行为三组、76~100行为四组。 EXCEL·关于随机分组的具体操作步骤·急用 1楼的回答不完整，2楼道理正确，但是粘贴成数值很费事的~~所以我给一个回答： C1输入 =RAND() D1输入 =RANK(C1,$C$1:$C$40) E1输入 =INDEX(A:A,MATCH(ROW(A1),D:D,0),0) F1输入 =VLOOKUP(E1,A:B,2,0) 选择C1:F1下拉，最后E1:F1就是随机的排序，每40行一组，也可以多加几个公式，把120行自动分成三列中，看自己要求~~ 怎样用excel软件做随机分组 A列是数据，在B1中输入=rand(),向下拖，然后按B列排序，则A列是随机的了，再分组。 Excel怎么随机分组？在线等！要求非常详细步骤 20分 在H列输入公式=rand(),下拉公式,然后以H列排序,这样人员的顺序就是随机的了,想要几人一组,从上到下分就可以了. 随机分组的目的是什么? 为了公平啊，这样子就不会出现作弊的情况了 多中心RCT的随机分组方法求教