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第七章 教育统计与教育测验 PPT课件

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教育研究方法 【第7章】 教育统计与测量 教学PPT课件

教育研究方法 【第7章】 教育统计与测量 教学PPT课件

第1节
抽样与测量

2. 外部效度 外部效度指实验结果能普遍推论到样本的总体和其他同类现象中去的程度，即结论的普遍代表 性和适用性。 为了提高外部效度，让研究结果具有更大的应用价值、适用性和可推广性，就要考虑研究情境 的普遍性。比如，让研究场景更接近现实生活，尽可能在多样化群体中随机抽取有代表性的样本， 增大样本覆盖面和样本量，等等。 外部效度与内部效度是相互影响的。
JIAOYUYANJIU FANGFA
目录
CONTENTS
PART 01
抽样与测量
PART 02
描述统计
PART 03
推断统计
第7章 教育统计与测量
第1节 抽样与测量 第2节 描述统计 第3节 推断统计
第1节
通过本章的学习，你将能够
● 掌握抽样的策略和技巧； ● 理解信度、效度、描述性统计、推断性统计等术语； ● 理解并掌握测量及相关统计的分析技巧； ● 学会对量的研究数据进行描述性统计和推断性统计分析； ● 理解统计分析中常见的问题以及解决途径。
第1节
抽样与测量
案例7-1 抽样的表述方法
采用三阶段随机整群抽样的方法对中国中部省会城市的所有初中一、二年级（7年级和8年 级）的儿童进行抽样。第一阶段以该市17个区的经济、教育发展水平以及人口数量为指标，采 用聚类分析得到四个类别，从每个类别中随机抽取一个区。第二阶段是对入样区的所有学校抽 样。根据学校所在的位置、学校性质、学校类型及经费等级四个方面进行分类并随机抽样。第 三阶段是对入样学校的班级进行抽样。入样班级的儿童、儿童的家长、班级对应的教师、学校 对应的校长都填写了相应的问卷。
效度是指研究中所获得的研究结果的正确度以及可推广程度。 研究结论的正确程度反映的是研究的内在效度，是指研究结果与研究目标的吻合度和达成度。 研究的外在效度就是指研究结果的可推广程度。

教育统计和测量 11页PPT文档

教育统计和测量 11页PPT文档
3
网络资源库的建设与管理
三、网络资源库项目建设计划具体内容
1、网络资源库建设项目估算 2具、体包网括络：资源库建设计划 具（（（（资①②③④3案时资进工统、体源对录支支主工监目1234例间源行作所） ） ） ）包管 各 入 持 持网要作控。《：估估估量需设设设设括理 种 资 各 音考量项络延教延算算算估的：系 资 料 种 频计计计计虑与目安育安统 料 有 方 素： ： 。 算 工资网资系资从花进具两式材大技大：作对对源络源统源备行种的查开费展学术学量完完对资管管库库以查形查询始时情学《《进成成完源理理目下、式询技建到间况教》教行本本成功录：功术库功功录设交 紧 ，育 精育估项 项 本能、单能；的能能服付密以： 删 个 （项技品技算目目项模务、 资 如用联便术课术。所所目目块系改 料 关户系能学程学需需所进化统等 随 键使，保建》》时的需功 机 词结度用合质设精精间人花能 录 查构安上理保； 入 询计品品的力费权式排， 、系的分量划课课大资的限系大 层统安配按任程程资 体 一另概源工量 级管统管排工时源 系务建建种一计、作资 查理管库 结依 源 种 为理。作完分设设是种算硬量料 询目 构据 类 功 中、理包要量成批 、配计计集是。件多录：设网型能心计等量模括把，开表划划中分资少服络和，，计费：录糊用人严发任管布务资要以分规源及入查管户员密项系源实学模划务理式和每；询理统库现科块。管书：管软一等有的的知进、理）理件项两资各识行分；、：资子种布源系
第三节 项目管理
随着教育技术理论与实践不断发 展，教育技术管理内容不断丰富， 特别是大型教学系统开发项目和 网络资源库建设项目越来越多， 就产生了项目管理的需要。
第三节 项目管理
一、教育技术项目管理的含义与特点
含义：教育技术项目管理就是对教学设计和项目开发过程的 计划、监督与调控。 为使项目开发成功，项目管理者必须对项目的立项、工作 范围、需要的资源、要实现的任务、所需的工作量（成 本）、进度的安排和可能遇到的风险等作到心中有数。 项目管理者通常具有更大的控制权和灵活性。

教育统计与测量课件

教育统计与测量课件

4、频数分布表
• 对于一组大小不同的数据划出等距的分组区间 〈称为组距(i)〉,然后将数据按其数值大小列入各 个相应的组别内,便可以出现一个有规律的表式。 这种统计表又称之为次数分布表。
教育统计与测量
编制次数分布表的步骤
• (1)求全距。全距指最大数与最小数之间的差距。 • (2)决定组数与组距。组距是指每一组的间距,用符号i表示 • (3)列出分组区间。分组区间又称为分组阶段。 • 列分组区间要注意以下几点：最高组区间内应能包含最大值的数据,最低组
• 今天，多用计算机产生的伪随机数（pseudo-random number）来代 替真正的随机数。
教育统计与测量
研究内容
• 描述统计
• 统计图表 • 统计特征量
• 推断统计
• 正态分布 • 总体均数的估计 • 假设检验 • 方差分析
教育统计与测量
描述统计与推断统计
描述统计——研究如何对客观现象的数量特征进行计量、 观察、概括和表述。
在统计中的重要地位，所以人们专门列条陈述。
教育统计与测量
（五）
统计量与参数
• 统计量又称统计特征数，是根据科研实验所获得的一组观测值计算出来的一 些量数，又称为样本统计量。
• 参数又称总体参数，是指描述一个总体情况的一些统计指标。
• 统计量和参数所用的名称基本相同，但符号是不一样的。
教育统计与测量
身高、体重、分数、各种感觉阈等等。
教育统计与测量
4、随机变量的分类：
• 测量数据按其是否等距和有无绝对零点，又可细分为下述 四种测量水平：（1）有相等单位又有绝对零点的数据称为 比率变量，如身高、体重、反应时、各种感觉阈值的物理 量。（2）有相等单位但无绝对零点的数据，称为等距变量， 如温度、各种能力分数、智商等。（3）既无相等单位，也 无绝对零点，仅表示顺序，不能指出其间的差别大小的数 据，称为顺序变量。如等级评定、品质等级等等。（4）既 无相等单位，也无绝对零点，仅表示其名称的变量，称为 称名变量。如名字、学号等等。

教育统计学PPT课件

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6、相对差异量：差异系数
CV x 100%
x
用途：1）比较不同单位资料的差异程度（单位不同）
2）比较单位相同而平均数相差较大（对象不同）
3）判断特殊差异情况
正常范围：5%≤CV≤35% 不 正 常：CV＞35% 平均数无意义
CV＜5% 数值计算正确性
应用 1）非零点； 条件：2）等比量表。
：二分法和四分法
变异性、规律性
第14页/共142页
数据种类（数据的水平） 二分法
1、按数据观测方法和来源：
点计数据（计数数据） 度量数据（测量数据）
2、按数学属性：
间断数据（离散、不连续） 连续数据（连续型随机变量）
▲（百分制的分数理论上讲是间断的，但由于数据密度大较多，实际处 理时归入连续型数据处理，连续型数据处理较方便，类似以后也有，总 体比率用正态分布处理。）
第15页/共142页
间断型随机变量
• 取值个数有限的数据 • 人数 • 个数 • 名次 • 五分制得分 ……
第16页/共142页
连续型随机变量
• 取值个数无限的数据 • 身高 • 体重 • 智商 • 时间长短 • 百分制得分 ……
问题：为什么要进行数据分类？ 数据有不同属性（可分）； 不同类型数据用不同统计方法处理。
第29页/共142页
中位数的应用及其优缺点
中位数虽然也具备一个良好的集中量所应具备的某些条件，例如比较严 格确定、简明易懂，计算简便，受抽样变动影响较小，但是它不适合进一步 的代数运算。它适用于以下几种情况：
（1）一组数据中有特大或特小两极端数值时； （2）一组数据中有个别数据不确切时； （3）资料属于等级性质时。
频数分布表制作步骤
3)决定组限

教育统计与测量 第7章 效度

教育统计与测量 第7章 效度



结构效度的大小完全取决于事先假定的心理特 质理论，一旦人们对同一种心理特质有着不同 的定义或假设，则会使得关于特质测验的结构 效度的研究结果无法比较。 当实际测量的资料无法证实我们的理论假设时 ，并不一定就表明该测验结构效度高。因为还 有可能出现理论假设不成立，或者该实验设计 不能对该假设作适当的检查等情况，这就使得 结构效度的获取更为困难。
（用全国高考的成绩作为效标来检验高中毕业生会考的 成绩，计算两者之间的相关系数就是会考的同时效度； 而用大学一年级的成绩作为效标来检验高考的成绩，计 算两者的相关系数就是高考的预测效度。）


同时效度：用于标准化测验的建立 预测效度：常用于评定原测验的预测功能。

可靠性：较高的信度 有效性 客观性 实用性
28
通过因子分析，可以找出少数的几个因子 来代替原来的变量做回归分析、聚类分析、判别
分析等。
29
因子分析可以通过下面的数学模型来表示：
独特因子
公共因素
30
因子分析把每个原始变量分解成两部分：一部分是由所 有变量共同具有的少数几个因子所构成的，即所谓公共因
素部分；另一部分是每个变量独自具有的因素，即所谓独
Байду номын сангаас
（1）逻辑分析的方法。其工作思路是请有关专家对测 验题目与原定内容范围的吻合程度作出判断。 （2）统计分析法。 科隆巴赫法：从同一个教学内容总体中抽取两套独立的 平行测验，用这两个测验来测同一批被试，求其相关。 若相关高，表明测验内容效度较高；若相关低，表示测 验的内容效度较低。 评分一致性考查法：不同评分者之间评分的一致性程度 前后测比较法：训练前后测验的差异 内容效度主要应用于成就测验、学科测验、选拔和分类 职业测验。 内容效度不适合用于能力倾向和人格测验。

《教育统计与测量》第七章

《教育统计与测量》第七章

• 第一节 测验题目类型与测量功能 一、客观性试题类型及其编写技巧 二、主观性试题类型及其编写技巧
• 第二节 测试蓝图设计与测试编制要领 一、设计测验的基本考虑 二、设计测验蓝图 三、测验的编制与组织
一.设计测验的基本考虑
1.确定测验的目的 2.确定测验的属性 3.确定测验的性质和用途 4.明确测验的对象 5.分析测验的目标
2.是非题
【例】 判断下列命题的正误，正确的在括号 内写“1”，错误的写“0” A:三角形的内角和是180度 （ ） B:是非题是一种“供答型”试题 （ ）
(1）是非题的特点：
又叫二项选择题，要被试做出正误的判断。
(2）设计是非题的几个原则
A.考核的内容应是重要的知识，应有考核价值。 B.应多是测量理解能力 C.一个题目中只能有一个中心问题 D.试题应做到是非界限分明，用词准确，避免模棱 两可的语句。 E.题目陈述应简单明了，避免使用复杂的句子结构 F.正句和误句的排列要随机化，且数量应大致相等
选择题 是非题 填空题 简答题
1.选择题： 客观性试题中运用最多的一种题型
【例】函数y=ax+b是函数的条件是: A: a=0 B：b=0 C: a=1 : b=1
D
(1）选择题的结优点
A.可以用来测量学生各种不同层次的学习结果，应 用最广。 B.评分标准统一，客观，可以电脑评卷，提高阅卷 速度和自动化水平。 C.加大试题容量，抽取广泛有效的代表性样本。 D.可以考察被试思维的敏捷性和准确的判断力。 E.结果易于诊断，分析学生对各个选项的反应情况 ，教师便于发现、分析学生在学习中存在的问题 ，以便于及时纠正。
第七章 编制测验的原理与方法
主要内容
客观性试题的类型及其编写技巧 主观性试题的类型及其编写要领 测验蓝图设计与命题双向细目表 测验编制与组织要领等等

教学资料教育统计与教育测量

教学资料教育统计与教育测量

教学资料教育统计与教育测量教育统计与教育测量是教育领域中重要的研究方向之一，它旨在通过收集和分析教育数据，评估和改进教学质量和学生学习成果。

本文将探讨教学资料教育统计与教育测量的基本概念、方法和应用，并讨论其在教育改革和教育决策中的重要性。

一、基本概念1.1 教学资料教学资料是指教育实践中产生的各种教育数据和信息，包括学生的学习成绩、学生的个人信息、教师的教学评价、班级的学习情况等。

教学资料是进行教育统计和教育测量的基础，也是改进教学和教育决策的重要依据。

1.2 教育统计教育统计是指通过对教学资料进行收集、整理、分析和解释，以获取教育领域的有关信息。

教育统计的主要任务是描述和总结教育现象、探索教育规律，并为教育决策提供决策支持。

1.3 教育测量教育测量是指通过设计和应用各种测量工具和方法，对学生的学习成果、学习能力、学习态度等进行评估和测量。

教育测量的目的是客观、准确地评估学生的学习状况，为教学改进和学校管理提供依据。

二、方法与应用2.1 教育统计的方法教育统计可以采用定量和定性两种方法。

定量方法包括收集和分析学生的成绩数据、问卷调查数据等，常用的统计指标有平均数、标准差、相关系数等；定性方法主要是通过观察和访谈等方法来获取教育信息。

2.2 教育统计的应用教育统计在教育改革和政策制定中起着重要作用。

它可以帮助教育决策者了解学生的学习状况、教师的教学水平，为教学改进和课程调整提供数据支持。

同时，教育统计还可以评估教育政策的效果，为教育资源的配置和分配提供科学依据。

2.3 教育测量的方法教育测量可以采用标准化测试、问卷调查、观察和访谈等多种方法。

其中，标准化测试是最常用的方法之一，它通过设计一套标准化的测验来评估学生的学习成绩和学术能力。

2.4 教育测量的应用教育测量在教学评价和学生选拔中具有广泛的应用。

它可以帮助学校和教师了解学生的学习成果和学习能力，为教学改进提供依据。

同时，教育测量还可以评估学校的教学质量，并为学生选拔提供客观准确的评价依据。

《教育统计与测量》课件

《教育统计与测量》课件

人工智能技术可以通过自然语言处理 、图像识别等技术，实现多样化的教 育测量方式，满足不同场景和需求。
教育统计与测量的未来展望
随着技术的发展和社会的进步， 教育统计与测量将不断拓展其应 用领域和范围，为教育事业的发 展提供更加全面和深入的支持。
教育统计与测量将进一步融合多 学科的理论和方法，形成更加科 学和系统的理论体系和实践框架
对数据进行整理、分类和概括，以描述 数据的集中趋势、离散程度和分布形态 。
VS
详细描述
描述性统计是教育统计的基础，主要包括 数据的收集、整理、分类、概括等步骤。 通过对数据的描述，可以了解数据的集中 趋势（如平均数、中位数等）、离散程度 （如标准差、变异系数等）和分布形态（ 如偏度、峰度等），从而对数据有一个初 步的认识和评估。
量化结果解释
对量化结果进行解释，说明各评 价指标的具体表现情况。
05
教育统计与测量的发展 趋势
大数据在教育统计中的应用
大数据技术为教育统计提供了海量的数据来源，使得教育数据的收集和分析更加全 面和深入。
大数据技术能够实时监测和分析教育过程，为教育决策提供科学依据，提高教育管 理的科学性和有效性。
实验设计
总结词
根据研究目的和假设，合理安排实验条件和操作，控 制干扰因素，以提高实验的内部效度和外部效度。
详细描述
实验设计是教育统计中不可或缺的一部分，它是教育研 究中的重要环节。一个好的实验设计需要考虑多种因素 ，如实验目的、实验假设、实验变量、实验操作、实验 对象等。通过合理的实验设计，可以有效地控制干扰因 素，提高实验的内部效度和外部效度，从而使得研究结 果更加可靠和科学。在教育研究中，实验设计的应用非 常广泛，可以帮助研究者深入了解教育现象和教育过程 ，为教育实践和教育改革提供科学依据。

教育统计与测评导论new[1]PPT课件

教育统计与测评导论new[1]PPT课件
26
分布函数 F ( x )的性质：
1）对任意实数 X 有 : 0 F ( x ) 1
且 lim F ( x ) 0 ; lim F ( x ) 1
x
x
2 ) F ( x )是非降函数，当
x1
x
时有
2
F ( x1 ) F ( x2 )
3 )假定 F ( x )的导函数存在，则有
F ( x ) p ( x )
数理统计是指应用概率论来研究统计学的学科。
教育学与心理学中的许多问题借助于统计学都可以量化，从 而揭示教育规律和心理规律。
7
§1.1 怎样获取数据
数据也称为资料，我们把搜集记录下来的数量依据称为数据。 在实际工作中，一般采用调查的方法来取得数据。
把所考虑对象的全体称为总体或母体，其中每一个对象称为 个体；而从总体中抽取的一部分个体称为样本或子样，样本中 所含个体的数目称为样本容量。
标准差是衡量一组数据分散程度最有效的量数。 它给出了一组数据偏离平均数程度的大小，标准差 越小，这组数据偏离平均数的程度越小，即分布的 差异越小.
五.变异系数
差异量数用来衡量一组数据的分散程度都带有计量 单位，不能比较不同单位的两组数据。差异量数都是绝 对差异量；而变异系数是相对差异量。
1）极差系数 极差系数=最大值/最小值
14
二.众数 ； 三 . 中数（中位数）.
例 表中给出了25个数据的频数分布，求平均数、 众数与中数.
组区间
组中值
频数
75~80
77.5
1
70~75
72.5
3
65~70
67.5
5
60~65
62.510ຫໍສະໝຸດ 55~6057.5

教育统计与测量 PPT课件

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所以估计录取分约为８７分。
右半面积P=0.375 右尾面积0.125 横轴Z=1.15
显著性检验的基本思想：
检验样本统计量与总体ຫໍສະໝຸດ 数间的差异，是由 抽样误差所致，还是存在本质的不同？
如：某区外语考试平均分为７０分，某校随 机抽取部分学生成绩其平均分为７３分，这 ３分之差，是随机造成的，还是该校的成绩 确实比全区的一般水平高呢？需要进行显著 性检验进行说明。
水平相同，这时考试信度最大，信度最大值等于1，国外要求0.90
试卷信度系数：
2
r
hh
r xx 1
r hh
相关系数
x y 1 n (
n i1
r s s hh
区分度指数与评价标准
区分度指数 D 0.40以上 0.30—0.39 0.20—0.29 0.19以下
试题评价 很好
良好，修改会更佳 尚可，仍需修改 差，必须淘汰
2、主观性试题区分度
D=
n
sH sL
(最高分 最低分）
式中：D 为区分度指数；
sH 为高分组得分总数；
sL 为低分组得分总数；
n 为高（或低）分组人数；
Z
x1 x 2
s s 2
2
1
2
n1 n 2
例子：高中二年级随机抽取语文成绩，考察文理科生语文成绩有无显著差异？
理科生150名，平均分76.4分，标准差12分；
文科生120名，平均分79.8分，标准差9分；
H H 解：因为 n > 30, 所以使用Z检验；
:
0
1
2
:
1
1
2
——两组在成匹配的情况下（实验组与控制组）

教育统计与测评导论new[1]PPT课件

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统计学是一门研究数据的搜集、整理、分析与推理方法的科 学，单纯对一组数据的面貌特征进行分析研究称为描述性统计。
在统计学中，通过对样本的描述来推断整体的特征，称为推 断性统计，简称为统计推断。
根据样本信息进行统计推断时，势必要冒导致错误结论的风 险。
教育统计学是应用数理统计方法去研究教育现象的一门应用 学科。
1
第一部分
整体概述
THE FIRST PART OF THE OVERALL OVERVIEW, PLEASE SUMMARIZE THE CONTENT
2
概述
教育统计与测评技术实际上涵盖三门课程：教育 统计、教育测量与教育评价。教育测量侧重于为教育 评价提供反映事物本质状态的原始数据，教育统计着 力于对这些数据进行整理、分析、描述与推断，从而 提供反映事物本质状态的统计数据，依据这些统计数 据，教育评价才能作出科学、客观、准确的价值判断。
招生人数
900 1100 1200
12
4、调和平均数
例 甲每小时解6题，乙每小时解3题，两 人各解12题，求平均解题速度。
13
4. 调 和 平 均 数
一般用于计算平均速度
xH
1（1111
)
n n1
n xห้องสมุดไป่ตู้ x2
xn
i1 xi
例3 甲每小时解4题，乙每小时解6题，丙每小时解5题, 三人解题数分别为 20，24，21, 求平均解题速度。
数理统计是指应用概率论来研究统计学的学科。
教育学与心理学中的许多问题借助于统计学都可以量化，从 而揭示教育规律和心理规律。
7
§1.1 怎样获取数据
数据也称为资料，我们把搜集记录下来的数量依据称为数据。 在实际工作中，一般采用调查的方法来取得数据。

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参数又称总体参数，是指描述一个总体情况的一些统计指 标。
统计量和参数所用的名称基本相同，但符号是不一样的。
.
26
（六）定性研究与定量研究
定性研究是对教育的研究内容进行质的分析，通过分类选 取典型例证的方式对信息重新组织和在描述性的基础上得 出结论。
定量研究是指对教育中所包含的信息采用一定的方法、技 术进行量的分析。
（1）17.0千克 (2)89.85厘米
(3)199.2秒 (4)17人
(5)25本
(6)93.5分
(6)35号 (7)第一名,第二名
(8)3℃
.
29
第二讲 描述统计
第一节 统计表与统计图 第二节 教育统计的特征量
Fr eq ue nc y
SCORE
30
20
10
Std. Dev = 5.83
.
27
思考与练习题
1、何谓教育统计学？学习它有何意义？ 2、什么是随机变量？教育科学实验所获得的数据
是否属于随机变量？ 3、怎样理解总体、样本与个体？ 4、何谓次数、频率及概率？ 5、统计量与参数之间有何区别和关系？
.
28
6、下述一些数据，哪些是测量数据？哪些是计数 数据？其数值意味什么？称名变量,顺序变量,等级 变量,比率变量
(5)抄录新表。登记核实后,重新制表。
.
37
5.累积频数分布表及累积百分比分布表
.
38
表一 三（2）班30名学生语文、数学、英语期末考试成绩
（三科成绩均服从正态分布）
学号 语 数 英 学号 语 数 英 学号 语 数 英
01 87 93 85 11 80 72 76 21 67 65 71 02 65 67 74 12 76 81 82 22 80 78 83 03 73 72 80 13 66 70 73 23 84 87 95 04 94 86 82 14 53 57 60 24 86 77 75 05 80 78 76 15 44 52 53 25 61 62 64 06 78 75 65 16 49 50 45 26 68 72 74 07 75 80 76 17 74 81 80 27 72 69 66 08 63 60 58 18 69 70 73 28 78 86 88 09 58 66 67 19 73 74 72 29 82 81 78 10 70 74 74 20 52 43 54 30 76 75 85

《教育统计学》课件

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02 教育统计学基础知识
概率论基础
概率
描述随机事件发生的可能性程度。
互斥事件
两个事件不能同时发生。
独立事件
两个事件之间没有相互影响。
必然事件和不可能事件
一个事件一定会发生或一定不会发生。
随机变量与概率分布
连续型随机变量
取值范围为一个区 间。
期望值
描述随机变量的“ 平均值”。
离散型随机变量
取值可以一一列举 出来。
描述性统计方法
总结词
描述性统计方法用于收集、整理、描 述数据，并从数据中提取有意义的信 息。
详细描述
描述性统计方法包括数据的收集、整 理、描述和可视化，例如频数分布表 、直方图、箱线图等，有助于了解数 据的分布特征和规律。
推论性统计方法
总结词
推论性统计方法用于根据样本数据推断总体特征，并评估推断的可靠性和准确 性。
方差分析方法
总结词
方差分析方法用于比较不同组数据的均值是否存在显著差异。
详细描述
方差分析方法包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等，通过比较 不同组数据的均值和变异程度，评估不同组数据之间是否存在显著差异，并进一 步了解数据变异的原因。
04 教育统计软件与应用
Excel在教育统计学中的应用
发展历程
随着数理统计学和计算机技术的发展，教育统计学不断发展和完善，逐渐形成了较为完整 的学科体系。
未来趋势
随着大数据和人工智能技术的应用，教育统计学将更加注重数据挖掘和机器学习等新方法 的探索和应用。同时，教育统计学将更加关注跨学科的整合和应用，与其他学科如心理学 、经济学、社会学等相互渗透，形成更为广泛和深入的研究领域。
根据分析结果，提出教学改进建议， 如调整教学方法、优化课程设置等。

《教育统计与测量》课件

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IRT的假设
个体差异是由于特质差异所致，而不是偶然误差。
IRT的应用
用于解释和预测测验项目的难度和区分度，以及个体在测验中的表 现。
04 教育统计与测量实践
学生成绩分析
总结词：通过对学生成绩的统计分析， 了解学生的学习状况和进步情况，为教 学改进提供依据。
跟踪学生成绩变化，评估教学改进的效 果。
分析不同科目之间的成绩差异，找出学 生的学习短板。
详细描述
计算平均分、标准差等统计指标，评估 学生整体表现。
教师绩效评估
总结词：通过对教师教学 绩效的测量和评估，激励 教师提高教学质量，促进 教师专业发展。
详细描述
制定评估指标和标准，明 确教师职责和要求。
综合分析评估结果，为教 师提供有针对性的改进建 议。
教育统计与测量的应用
教育政策制定
通过对教育数据进行统 计分析，为政策制定提
供科学依据。
教育研究
用于收集和分析教育实 验、调查等研究数据， 探究教育现象的本质和
规律。
教育评价
对教育实践的效果进行 测量和评估，为改进教
育质量提供反馈。
教育决策
基于统计分析结果，为 教育资源配置、课程设
置等决策提供支持。
个性化教育
通过大数据分析，了解学生的学习习 惯、兴趣和需求，为每个学生提供个 性化的教育方案。
人工智能在教育测量中的应用
自动化评估
利用人工智能技术对学生的学习成果进 行自动化评估，提高评估效率和准确性 。
VS
智能辅助教学
通过人工智能技术为教师提供智能辅助教 学工具，帮助学生更好地理解和掌握知识 。
目的
通过对教育数据的科学分析和解 读，为教育决策、研究和实践提 供有力支持，促进教育质量的提 升。
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例如：考试成绩，温度
第一节 变量与变量的 种类 二、变量
4．定比变量 定义：既有测量单位又有绝对零点的变量。 特征：有测量单位和绝对零点；可比较大小， 能进行四则混合运算 例如年龄和收入这两个变量，固然是定距变量，同时又是定比变量，因为 其零点是绝对的，可以作乘除的运算。如A月收入是60元，而B是30元，我 们可以算出前者是后者的两倍。智力商数这个变量是定距变量，但不是定 比变量，因为其0分只具有相对的意义，不是绝对的或固定的，不能说某 人的智商是0分就是没有智力；同时，由于其零点是不固定的，即使A是 140分而B是70分，我们也不能说前者的智力是后者的两倍，只能说两者相 差70分。因为0值是不固定的，如果将其向上移高20分，则A的智商变为 120分而B变成50分，两者的相差仍是70分，但A却是B的2.4倍，而不是原 先的两倍了。摄氏温度这一变量也如此。定比变量是最高测量层次的变量
第二节 描述统计
一、统计表 3．次数分布表:用来描述一组数据中每一数值 或一段数值内数据出现的次数。用于了解该 组数据的分布情况。 次数分布表绘制的步骤: ①求全距； ②确定组距和组数； ③决定组限； ④分组登记次数。

试验或调查研究所得资料，往往有很多观 察值，如有几百个观察值时，未加整理就 很难得到明确的概念。如果把这些观察值 按大小或数据的类别分组，制成关于观察 值的不同组别或不同分类单位的次数分布 表，就可以看出资料中不同表现的观察值 与其频率间的规律性，即可以看出资料的 频率分布的初步情况，从而对资料得到一 个初步概念。次数分布表的制作方法，根 据变数种类不同而略有不同，分述如下。
例如：人数、身高、速度
第的级别最低;
定类变量属于定性型；定距和定比变量属于定 量型；定序变量可以看成是定性型，也可以看 成是定量型。
第二节 描述统计

描述统计在数据整理的基础上用统计图或表呈 现结果，或者计算变量的数字特征，以反映研 究对象的规模、水平、比例、集中趋势或离散 程度等。
二、变量 3．定距变量

第一节 变量与变量的 种类
定义：取值具有“距离”（间距）特征的变量， 也称间距变量。 特征：有测量单位，无绝对零点；可比较大 小，进行加、减运算，但乘、除无意 义 定距变量没有一个真正的零点。例如，摄氏温度这一定距变量说明，摄氏 40度比30度高10度，摄氏30度比20度又高10度，它们之间高出的距离相等， 而摄氏零度并不是没有温度。又比如调查数个地区的工人占全部劳动人口的 比率时，发现甲、乙，丙、丁、戊五个地区的比率分别是2％、10％、35％、 20％、10％。甲区与丙区相差33％，丙区与丁区相差15％。这也是一个定距 变量。定距变量各类别之间的距离，只能用加减而不能用乘除或倍数的形式 来说明它们之间的关系。
表7-1 某区中小学本科以上学历教师人数统计表
学校类型 完全中学 初级中学 职业中学 小学 合计 本科以上教师数 1056 1582 862 1578 5078 占教师总数的比例 87% 62% 75% 34% 53%
按学校类型统计本科以上学历教师人数占全体教师的比例。
表7-2 全国毕业生升学率（%）
二、变量 1．定类变量 定义：是用数字表示个体在属性上的特征或类 别上的不同的变量，也称类别变量。 特征：没有绝对零点，没有测量单位，四则运 算无意义 例如： 性别（男，编号为“1”；女，编号为“0”）
第一节 变量与变量的 种类
二、变量 2．定序变量

第一节 变量与变量的 种类
定义：用数字表示个体在某个有序状态中所处 的位置（层次、水平）的变量，也称等 级变量。 特征：没有绝对零点，没有测量单位；可比较 次序，四则运算无意义 例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分 为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。这些变量的值，既可以区分异 同，也可以区别研究对象的高低或大小。但是，各个定序变量的值之间没 有确切的间隔距离。比如大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距 离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。 定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出 它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。 例如，学生品德（Y） Y=1（优秀）Y=2（良好）Y=3（一般） Y=4（差）
第一节 变量与变量的种类
二、变量 变量：指研究对象的个体之间在性质和数量上可以变化并可以测量的条件、 现象或特征。


在统计分析中，人们感兴趣的不是研究对象本身，而是与研究目的有关的 变量。所谓变量是指研究对象的个体之间在性质和数量上可以变化并可以 测量的条件、现象或特征。例如，要研究学生的高考成绩，则语文成绩、 数学成绩、英语成绩等等就是要考虑的变量。 变量类型: ①定类变量 ②定序变量 ③定距变量 ④定比变量
年份
1992 1993 1994 1995 1996 1997
小学升初中
79.7 81.8 86.6 90.8 92.6 93.7
初中升高级中学
43.6 44.1 47.8 50.3 49.8 51.5
高中升高等教育
34.9 43.3 46.7 49.9 51.0 48.6
上表是按年份和升学类型两个变量进行分类的一个统计表。
第二节 描述统计
一、统计表 特点：用表格形式呈现数据；简明清晰、条理 清楚、便于比较。 几种常见的统计表 ①单项表 ②多项表 ③次数分布表
第二节 描述统计
一、统计表 1．单项表：只根据一个变量进行分类的统计 表。如表7－1 2．多项表：是根据两个或两个以上变量进行分 类的统计表。如表7－2
第七章 教育统计与教育测验
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 第六节 第七节 变量与变量种类 描述统计 推断统计 分数的转换与解释 测验信度 测验效度 题目的难度和区分度
第一节 变量与变量的种类
一、总体与样本 总体－－统计研究对象的全体(总体可以分为 有限总体和无限总体) 个体－－组成总体的基本单位 样品－－被抽到的个体 样本－－样品的全体 样本容量－－样本个数，通常用n(或N)表示