教育统计常用指标计算公式及数据来源

中国教育监测与评价统计指标体系教育部二〇一五年八月引言为全面贯彻落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》精神，充分发挥教育统计工作对教育管理、科学决策和服务社会的重要作用，教育部组织专家对1991年发布的《中国教育监测与评价统计指标体系（试行）》进行了修订。

修订工作广泛征求了教育部各司局、省级教育行政部门、有关高等学校、科研机构和专家学者以及国家教育咨询委员会委员的意见，并根据反馈意见对监测指标进行了进一步完善和测算验证。

本次修订更加关注促进教育公平和科学监测教育发展的需要，参照国际教育统计监测指标体系，结合新修订的教育统计报表,在原监测指标的基础上，删减了部分陈旧指标，新增了教育信息化、学生体质健康、学校安全以及教师培训等相关指标。

同时，修订了部分指标统计口径和计算方法，进一步明确了指标定义、适用范围和数据来源。

修订后的指标体系分为五类102项，与修订前的指标体系相比，保留原指标9项，修订原指标18项，新增指标75项；修订后的指标有12项为国际组织的常用教育指标，如毛入学率、净入学率等；有9项借鉴了国际教育指标，并基于我国教育事业统计工作需要和实际情况进行了适当调整，如新增劳动力平均受教育年限、毕业生初次就业率等。

本指标体系可用于指导各级教育行政部门和学校科学开展教育事业发展监测与评价工作。

各地可结合本地实际，参照使用。

说明1.指标体系中，城乡划分参照国家统计局2010年发布的《统计用城乡划分代码》，将城乡分为三大类，即城区（含主城区、城乡结合部）、镇区（含镇中心区、镇乡结合区、特殊区域）、乡村（含乡中心区、村庄）。

同时，若无特殊说明，指标中农村指大农村（镇区+乡村）。

2.指标体系中，若无特殊说明，幼儿园指独立设置幼儿园；小学指普通小学；初中包括普通初中和职业初中；高中阶段包括普通高中、成人高中和中等职业教育（含中等职业学校和技工学校）；中等职业学校指按国家规定设置标准和审批程序批准成立，并在教育行政部门备案的实施中等职业教育的学校（机构），包括调整后中等职业学校、普通中专、职业高中和成人中专等，未含技工学校。

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学校教育统计的基本常识
1.1.4．频数表与正态分布
在观察值个数较多时，为了解一组同质观察值的分布规律 和便于指标的计算，可编制频数分布表，简称频数表。 （1）求全距（range）：找出观察值中的最大值与最小值， 其差值即为全距（或极差），用R表示。 （2）确定组段和组距：根据样本含量的大小确定“组段”数， 一般设8-15个组段，常用全距的1/10取整做组距，以便于 汇总和计算。各组段的起点和终点分别称为下限和上限， 某组段包含下限，但不包含上限，其组中值为该组段的 （下限+上限）/2。相邻两组段的下限之差称为组距。 （3）列表划记：确定组段界限，列成表，如下图： 由频数表可看出频数分布的两个重要特征：集中趋势 （central tendency）和离散程度(dispersion)。对于数 值变量资料，可从集中趋势和离散程度两个侧面去分析其 规律性。
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学校教育统计的基本常识
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学校教育统计的基本常识
根据频数表资料绘制的直方 图，图1：高峰位于中部， 左右两侧大致对称。如果 组数增多，组段不断分细， 直方图顶端的连线就会逐 渐形成一条高峰位于中央 （均数所在处），两侧逐 渐降低且左右对称，不与 横轴相交的光滑曲线图2。 这条曲线称为频数曲线或 频率曲线，近似于数学上 的正态分布（normal distribution）。由于频 率的总和为100%或1，故该 曲线下横轴上的面积为 100%或1。
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个体学生名次:通过统计出学生各科和多科总分 的班级名次和年级名次，对学生各科成绩进行比 较。同时生成生成多种形式的总分，为高中学生 文科、理科选择及加试科目提供一定的参照依据
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各班级单科或总分各档次的人数和百分比，有 根据班级内部结构不同，制定不同的教学对策

教育常用的几个统计方法标准差S实例：比较下列二个小组语文考试的成绩：1组：82 83 84 87 88 88 89 89 90 902组：53 73 85 88 89 92 95 96 99 100二个组的平均分都是87，各组分数的分散程度各不相同：2组的分散程度大于1组，如下图所示。

这说明比较两组以上的分数时，只求平均分还不能看到它们的差异。

因此，还需要能描述差异的量数。

定义：差异量数是一组数据离中趋势的统计量的总称，表示数据之间的差异程度。

标准差是统计学中常用的差异量数之一，在教育统计学中占有重要地位。

标准差的计算公式为：公式中:S ---- 标准差。

x ---- 群体中的个体（班级或学生个人）的考试成绩。

M ---- 科平均分。

N ---- 群体中的个体（班级或学生个人）数。

由上述公式可以算出：1组的标准差= 2.79 , 2组的标准差= 13.58。

计算结果说明：在平均分相同的情况下班，标准差大，表明分数分散，好差悬殊；标准差小，表明分数比较集中，差距较小。

差异系数C V当数据的单位不同时，不能直接用标准差进行比较，比如学生的身高和体重，前者是长度单位，后者是重量单位。

另外，在单位相同时，如果平均数相差太大，直接用标准差比较也是不合理的。

针对这些情况，统计学中采用了一个相对的量数-----差异系数，用它来衡量不同组数据的离散程度。

定义：差异系数----CV，是标准差与平均数商的百分比：CV = S / M x 100%公式中:S ---- 标准差。

M ---- 科平均分。

实例：初一1班学生体重的平均数M = 46 公斤，标准差S = 6 公斤；身高的平均数M = 1.45米，标准差S=0.5米。

请比较体重与身高的差异程度。

体重CV = 6 / 46 x 100% = 13.04 %身高CV = 0.5 / 1.45 x 100% = 34.48 %身高CV > 体重CV。

学生的身高较体重的差异大。

第一节 数据的来源、种类及其统计分类
三、数据的统计分类
数据的统计分类是指按照研究对象的本质特征，根据分析研究的目的、任 务，以及统计分析时所用统计方法的可能性，将所获得的数据进行分组归 类。 一）分类时应注意的问题 以研究对象的本质特性为基础 分类标志要包括所有的数据 二）分类标志按形式划分，可分为性质类别和数量类别。 1性质类别——是按事物的不同性质进行分类。如，班级、性别、评定等 级等。 2数量类别——是按数值大小进行分类，并排成顺序。
人 数 初 中 高 中 中 专 大 专 本 科 本 科 以 上
To tal To tal 38 15 6 84 3 41 3 38 1 14 89 14 89
百 分 比
3 10 57 27. 4 2 0. 6 10 0.0
复合表
分组的标志有两个及两个以上的表.如表2.6
地区名 宁波 温州 金华
表2.6 三地区幼儿教师学历 学 历
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
身高 X 135 132 132 129 129 129 127 127 125 120 等级 R 1 2.5 2.5 5 5 5 7.5 7.5 9 10
多余 封口线
多余横线
第二章 数据的初步整理
第二节 统计表
二、统计表的种类
1简单表——只列出观察对象的名称、地点、时序或统计指标 名称的统计表为简单表。 2分组表——只按一个标志分组的统计表为分组表。
3标目——是对统计数据分类的项目。 按其位臵，分横标目和纵标目，可添加总标目。 按其内容，分主语和谓语。主语是对象，在横标目上，谓语 是统计指标，在纵标目上。 设计良好的统计表按“主语——谓语——数字”自左向右的 顺序阅读。

式中，：(R. P N) X i-X 2，X i表示区县均衡指标体系中第i个学校（初中或小学）某个指标值，X 二X i / P i , X i 为该指标第i个学校的原始值，R为第i个学校X表示该指标的区县平均值，其中初中（或小学）学校的在校生数,一n X =i X ii =i i（初中或小学）的在校生数；i. P N，P N为区县内所有义务教育均衡发展差异系数计算方法及数据来源生均教学及辅助用房面积、生均体育运动场馆面积、生均教学仪器设备值、每百名学生拥有计算机台数、生均图书册数、师生比、生均高于规定学历教师数、生均中级及以上专业技术职务教师数8项指标（一）差异系数计算方法：差异系数也叫变异系数或离散系数，是一组数据的标准差与其均值之比。

当考虑到学校规模对均衡程度的影响时，其计算公式表示为：0 —CV = = I，CV为差异系数，s为标准差，X为全县平均数。

I X丿（二）数据提取来源:计算小学、初中差异系数的相关数据可从教育事业统计报表中提取。

独立设置的小学数据在《基础教育学校（机构）统计报表（小学）》，独立设置的初中、完全中学数据在《基础教育学校（机构）统计报表（中学）》，九年一贯制学校、十二年一贯制学校数据在《基础教育学校（机构）统计报表（九年一贯制学校、十二年一贯制学校）》。

1.学生指标说明：具有学籍并在本学年初进行学籍注册的学生。

数据提取来源：小学（包括独立设置的小学、一贯制学校的小学部，下同）学生数据提取来源为教育事业统计报表中的“基础基 312 小学学生数” 表，［行 01，列 4］。

初中（包括独立设置的初中、一贯制学校的初中部、完全中学的初中部，下同）学生数据提取来源为教育事业统计报表中的“基础基 313 初中学生数”表，［行 01，列 3］。

2.教学及辅助用房面积指标说明：学校中教室、实验室、图书室、微机室、语音室面积之和。

数据提取来源：教育事业统计报表中的“基础基 512 中小学校舍情况” 表，教学及辅助用房面积减去体育馆面积，［行 04，列 1］－［行 10，列 1］。

第二章常用统计参数第二章常用统计参数用参数来描述一组变量的分布特征，便于我们对数据分布状况进行更好的代表性的描述，也有利于我们更好地了解数据的特点。

常见的统计参数包括三类：集中量数、差异量数、地位量数（相对量数X相关量数。

描述统计的指标通常有五类。

第一类集中量数：用于表示数据的集中趋势，是评定一组数据是否有代表性的综合指标，比如平均数、中数、众数等。

概述［不背］第二类差异量数：用于表示数据的离散趋势，是说明一组数据分散程度的指标，比如方差、标准差、差异系数等。

第三类地位量数：是反映个体观测数据在团体中所处位置的量数，比如百分位数、百分等级和标准分数等。

第四类相关量数：用于表示数据间的相互关系，是说明数据间关联程度的指标，比如积差相关、肯德尔和谐系数、①相关等。

第五类：是反映数据的分布形状，比如偏态量和峰度等（不作介绍I第一节集中量数（一）集中量数的定义（种类、作用）［湖南12名］描述数据集中趋势的统计量数称为集中量数。

集中量数能反映大量数据向某一点集中的情况。

常用的集中量数包括算术平均数、加权平均数、几何平均数、中数、众数等等，它们的作用都是用于度量次数分布的集中趋势。

（二）算术平均数（平均数、均数）（一级）简述算术平均数的定义和优缺点。

（1）平均数的含义算术平均数可简称为平均数或均数，符号可记为M。

算术平均数即数据总和除以数据个数，即所有观察值的总和与总频数之比。

只有在为了与其他几种集中.数洞区别时,如几何平均数、调和平均数、加权平均数，才全称为算术平均数。

如果平均数是由变量计算的,就用相应的变量表示，如又匕算术平均数是用以度量连续变量次数分布集中趋势及位置的最常用的集中量数，在一组数据中如果没有极端值, 平均数就是集中趋势中最有代表性的数字指标，是真值的最佳估计值。

（2）平均数的优缺点简述算术平均数的使用特点［含优缺点］算术平均数优点①反应灵敏。

观测数据中任1可一个数值或大或小的变化，甚至细微的变化，在计算平均数时，都能反映出来。

绪论一、教育统计1.统计：到达对总体的量的认识。

教育统计：从总体上把握与认识教育领域各种现象的量的取值，为教育工作、管理和开展效劳。

是数理统计和教育学、心理学交叉的产物。

2.教育统计的主要内容：描述统计——概括和表达统计调查所获得的数据。

判断统计——利用样本数据资料，根据数理统计理论，对总体的数量特征与关系作出推论判断，即进行统计估计和统计假设检验。

是教育统计的核心内容。

二、教育测量1.就是对考察研究的教育对象，按一定规那末在某种性质的是量尺上指定值。

2.测量量尺：以下四种量尺的量化水平由低到高。

名义量尺上的数惟独类别标志。

顺利量尺上的数有优劣、大小、先后之别，如学业成绩。

等距量尺上的数单位相等，零点任意指定，如温度计指数比率量尺 等单位且有零点，如测身高、体重。

3.教育测量由三个根本要素：①工具：学业成绩——考试卷心理测量——心理测验〔口头的、文字的、器具〕②程序：施测和评分的步骤与操作，与所测对象的性质与测量工具的适应，严格控制误差。

③参照系——用来解释结果的意义，转化成某种量尺上的值。

4.教育测量的特点①间接性。

教育测量所测的主要对象，是爱教育者的心理特性，如学业成绩、智力水平、人格特点等，潜存于主体内部，不能直接观察，只能设置一定情境，施以特定刺激，引起行为样本，然后才干按一定规那末在某种性质上指定值，间接推论其内部心理特质的实有状态和水平。

测验，特指标准化测验的测量，所谓标准化是指测量工具、施测与评分程序、解释分数的参照系标准化。

标准化考试，对学业成绩进行的标准化测验量表：标准化测验中的测量工具与解释分数的常模，合称为量表。

心理量表就是指心理测量工具与常模的结合。

②要抽样进行。

5.教育测量的主要内容：一是测量工具编制、施测与评分程序确立，常模与标准建立的普通理论和方法，包括工程分析、测验质量检验的具体理论与技术。

二是各种类型的教育与心理测验的具体编制和使用，包括学业成绩测验、智力测验、人格测验等。

中国教育经费统计数据库指标解释一、学校基本情况1、各类学校的教职工数：划分以工资关系为准。

（1）年末教职工数：指当年12月31日在册的公、民办教职工数。

其中，教师指从事教学工作的人员；公办教职工指在学校或教育事业单位工作的在编固定教职工数，包括经批准招收的合同制工；民办教职工指由县以上教育行政部门批准录用，并由国家教育事业费开支工资或给予补助费的人数。

对于临时工、代职代课教职工、大集体人员、领退职退休补差的人员、停薪留职人员等不计算在内。

（2）年平均教职工数：采用间隔相等的序时平均数公式计算。

2、年末离退休人数：指在学校或教育事业单位领取离退休金的离退休人员。

3、学生数：指上级教育计划主管部门下达的招生计划并具有学籍的全部学生数，包括本专科生、研究生、函授夜大学生、来华留学生、国家统招生、自费生、委培生。

不包括各种培训班学生数。

（1）博士生、硕士生、函授夜大学生、来华留学生按折算数填报：博士生一个折三个，硕士生一个折两个，函授夜大生三个折一个，来华留学生一个折两点五个（四舍五入）。

（2）成人中等学校学生：包括独立设置教师进修学校的短期培训和函授的学生数。

（3）幼儿园在园人数：指由教育部门举办的并由“教育事业费”开支的人数（包括小学附设的幼儿班和学前班人数）。

（4）年末在校学生数：指当年12月31日的在册人数。

（5）年平均学生数：采用间隔不相等的序时平均数公式计算。

4、年末校舍面积：按当年末12月31日实际数填报。

5、年末固定资产总值：包括校舍和设备等财产，为会计报表固定资产科目的期末数。

其中，房屋和建筑物、专用设备按固定资产六大分类中的房屋和建筑物、专用设备分类。

6、本年改造危房面积：指危险房屋无维修价值予以拆除并已改建的房屋面积和危房经过维修加固后，已将险情彻底排除，房屋完好，能正常使用的房屋面积。

改建的危房面积指已竣工并经验收合格当年交付使用的面积。

7、本年改造危房金额：指在本年度内的各项经费实际支出数中用于危房改建和危房维修加固并已排除险情所支出的全部金额。

教育统计学王孝玲第一章绪论教育统计学是运用数理统计的原理和方法研究教育问题的一门应用科学。

它的主要任务是研究如何搜集、整理、分析由教育调查和教育实验等途径所获得的数字资料，并以此为依据，进行科学推断，从而揭示蕴含在教育现象中的客观规律。

统计学和教育统计学的内容：从具体应用角度来分，可以分成：描述统计、推断和实验设计三部分。

描述统计：对已获得的数据进行整理、概括，显现其分布特征的统计方法。

通过教育调查和教育实验获得了大量的数据，用归组、编表、绘图等统计方法对这进行归纳、整理，以直观形象的形式反映其分布特征；通过计算各种特征量，来反映它们分布上的数字特征。

推断统计：根据样本所提供的信息，运用概率的理论进行分析、论证，在一定可靠程度上对总体分布特征进行估计、推测。

描述统计是推断统计的基础，推断统计是通过样本信息估计、推测总体，从已知情况估计、推测未知情况。

学习统计学和教育统计的学的意义：一、统计学为科学研究提供了一种科学方法，统计推理的方法是归纳法。

二、教育统计学是教育科研定量分析的重要工具。

三、广大教育工作者学习教育统计学的具体意义：1、可以顺利地阅读运用统计方法进行定量分析的科研报告。

2、可以提高教育工作的科学性和效率。

3、为学习教育测量及教育评价打下基础。

随机现象：1、一次试验有多种可能结果，其所有可能结果是已知的；2、试验之前不能预料哪一种可能结果会出现；3、在相同的条件下可以重复试验。

随机现象的每一种结果叫做一个随机事件。

总体：研究的具有某种共同特性的个体的总和。

总体中的每个单位称为个体。

样本是从总体中抽取的作为观察对象的一部分个体。

样本上的数字特征是统计量。

总体上的各种数字特征是参数。

在进行统计推断时，就是根据样本统计量来推断总体相应的参数。

第二章数据的初步整理教育统计资料的来源：经常性资料、专题性资料（教育调查、教育实验）数据的种类：按来源分：点计数据和度量数据，按随机变量取值情况分：间断型（取值个数有限的数据，一般为整数）和连续型随机变量（取值个数无限的不可数的数据可用小数表示）。

义务教育均衡发展差异系数计算方法及数据来源生均教学及辅助用房面积、生均体育运动场馆面积、生均教学仪器设备值、每百名学生拥有计算机台数、生均图书册数、师生比、生均高于规定学历教师数、生均中级及以上专业技术职务教师数8项指标（一）差异系数计算方法：差异系数也叫变异系数或离散系数，是一组数据的标准差与其均值之比。

当考虑到学校规模对均衡程度的影响时，其计算公式表示为：S CV X ⎛⎫= ⎪⎝⎭，CV 为差异系数，s 为标准差，X为全县平均数。

式中，S =i X 表示区县均衡指标体系中第i 个学校（初中或小学）某个指标值，i i iX x P =， i x 为该指标第i 个学校的原始值，i P 为第i 个学校（初中或小学）的在校生数；X 表示该指标的区县平均值，其中1n i N i X x P ==∑， N P 为区县内所有初中（或小学）学校的在校生数，1N n i i P P ==∑。

（二）数据提取来源：计算小学、初中差异系数的相关数据可从教育事业统计报表中提取。

独立设置的小学数据在《基础教育学校（机构）统计报表（小学）》，独立设置的初中、完全中学数据在《基础教育学校（机构）统计报表（中学）》，九年一贯制学校、十二年一贯制学校数据在《基础教育学校（机构）统计报表（九年一贯制学校、十二年一贯制学校）》。

1. 学生指标说明：具有学籍并在本学年初进行学籍注册的学生。

数据提取来源：小学（包括独立设置的小学、一贯制学校的小学部，下同）学生数据提取来源为教育事业统计报表中的“基础基312小学学生数”表，[行01，列4]。

初中（包括独立设置的初中、一贯制学校的初中部、完全中学的初中部，下同）学生数据提取来源为教育事业统计报表中的“基础基313初中学生数”表，[行01，列3]。

2.教学及辅助用房面积指标说明：学校中教室、实验室、图书室、微机室、语音室面积之和。

数据提取来源：教育事业统计报表中的“基础基512中小学校舍情况”表，教学及辅助用房面积减去体育馆面积，[行04，列1]－[行10，列1]。

1.1教育统计学是运用数理统计的原理和方法，研究教育问题的一门应用科学。

它的主要任务是研究如何搜集、整理、分析由教育调查和教育试验所获得的数字资料，并以此为依据，进行科学推断，揭示教育现象所蕴含的客观规律。

1.2教育统计学的研究内容从具体应用的角度来分，可以分成：1.描述统计2.推断统计3.试验设计1.3统计推理的方法是归纳法。

1.4教育统计学是教育科研定量分析的重要工具。

1.5教育统计学的的具体意义：①可以顺利的阅读运用统计方法进行定量分析的科研报告和文献，从中可以间接地学习国内外先进的研究成果；②可以提高教育工作的科学性和效率；③为学习教育测量和教育评价打下基础。

1.6变量：试验结果的数值不是恒定不变的量，我们把它称为变量，也说是可变的数量标志。

常量：数值保持恒定的量。

随机变量：能表示随机现象各种结果的变量称为随机变量。

统计处理的变量都是随机变量。

一般用X、Y、Z来表示。

1.7随机现象:第一，一次试验有多种可能结果，其所有可能结果是已知的；第二，试验之前不能预料哪一种结果会出现；第三，在相同的条件下可以重复试验。

1.8标志：人或事物的属性或特征的名称。

1.9总体：是我们所研究的具有某种共同特征的个体的总和。

有同质性、大量性、变异性的特点。

2.1个体：总体中的每个单位称为个体。

2.2样本：是从总体中抽取的作为观察对象的一部分个体。

样本中包含的个体数目称为样本的容量，一般用n表示。

样本中个体数目大于30称为大洋本，等于或小于30称为小样本。

2.3统计量：样本上的数字特征是统计量。

也就是说，根据教育调查或试验获得的数据所计算出来的能够描述这组数据各种特征的数量是统计量。

2.4参数：总体上的各种数字特征是参数。

也即反映总体上各种特征的数量是参数。

2.5数据的分类:经常性资料、专题性资料2.6教育调查：是指在没有预定因子、不施行控制的条件下，对现成的教育方面有关客观事实所进行的观察和分析。

它是教育科学研究中普遍采用的一种方法。

引言I
说明II
目录I
中国教育监测与评价统计指标体系1
二、国民接受学校教育状况9
24.普通高中与中等职业教育招生比23
25.普通高中与中等职业教育在校生比23
29.毕业生初次就业率（%）26
30.学生体质健康达标率（%）27
31.学生体质健康优良率（%）28
32.普通高校在校生中外国留学生所占比例（%）29
数据来源：教育事业统计报省级、地级、县级
指标释义：该指标值的高低反映高中阶段普通教育和职业教育相对比重的大小，以及中等职业教育发展的相对规模。
局限性：该指标只能在一定程度上反映中等职业教育发展的总体规模，但无法说明中等职业教育内部的结构情况及其与社会需求的匹配度。
本指标体系可用于指导各级教育行政部门和学校科学开展教育事业发展监测与评价工作。各地可结合本地实际，参照使用。
说明
1.指标体系中，城乡划分参照国家统计局2010年发布的《统计用城乡划分代码》，将城乡分为三大类，即城区（含主城区、城乡结合部）、镇区（含镇中心区、镇乡结合区、特殊区域）、乡村（含乡中心区、村庄）。同时，若无特殊说明，指标中农村指大农村（镇区+乡村）。
四、教育经费76
85.生均公共财政预算教育事业费（元/生）77
86.生均公共财政预算公用经费（元/生）79
87.生均教育经费指数（%）80
一
1
定义：普通高中与中等职业学校招生比，是指普通高中招生数与中等职业教育招生数之比。
用途：该指标可监测和评价全国和各地区高中阶段普通教育和职业教育之间的结构。
公式：普通高中与中等职业教育招生比=普通高中招生数/中等职业教育招生数
适用范围：国家级、省级、校级
指标释义：普通高校中外国留学生比例高说明我国高等教育的国际化水平及对外国留学生的吸引力提升。

2016年基础教育统计报表相关指标要求一、具体算法1、小学（1）小学入学率学龄儿童在校学生数（7-12周岁年龄段学生数）入学率= ——————————————————×100%校内外学龄人口总数（2）小学毛入学率在校学生数（所有年龄段的小学在校学生）毛入学率= ——————————————————×100%校内外学龄人口总数备注：校内外学龄人口总数是指所辖区域内小学7-12周岁年龄段学生数，若初中填有12岁及其以下的学龄儿童要对应加在小学的校内外学龄人口数中一并计算。

（3）小学辍学率辍学人数辍学率= ————————————————×100%上学年初报表在校学生数备注：辍学人数 = 减少学生数（退学+其它）2、学龄前儿童入园(班)率J3111P综表在园（班）幼儿总数学龄前儿童入园(班)率= ————————————×100%学龄前三年适龄儿童数备注：在园（班）幼儿总数=幼儿园在园人数+学前班在班人数3、学前三年儿童毛入园率J3112P综表在园幼儿总数学前三年儿童毛入园率 = ————————————×100%学龄前三年适龄儿童数备注：在园幼儿总数=幼儿园在园人数（不含学前班在班人数）4、学前一年儿童毛入园(班)率（J3112P综表幼儿园在园大班学生+J3113P附设幼儿班大班学生的65%）学前一年儿童毛入园(班)率= ————————————×100%学龄前1年适龄儿童数5、少数民族儿童入学率基础综53002表中小学少数民族学龄儿童总数少数民族儿童入学率= ————————————————×100%县级表小学校内外学龄人口表中少数民族数6、残疾儿童入学率基础综3151小学阶段特殊教育学生残疾儿童入学率= —————————————————×100%县级表小学校内外学龄人口表中少数民族数备注：基础综3151小学阶段特殊教育学生=小学段特殊教育在校学生+小学段随班就读在校学生7、小学毕业生升学率今年初中招生数小学毕业生升学率= ———————————————×100%上年小学毕业学生数8、小学巩固率本学在校生数+上年毕业生数-今年招生数小学巩固率= —————————————————×100%上年在校学生数2016年9月。

教育统计常用监测指标一、毛（净）入学率：1、学前教育毛入园率在园幼儿数学前教育毛入园率= —————————— ×100%学前教育学龄人口总数（4-6岁人口，统计局普查调整数）2、小学毛（净）入学率（普通小学）小学教育在校学生总数（不含成人）小学学龄人口毛入学率= ————————————— ×100%小学学龄人口总数（教育统计数）小学教育学龄人口进入小学的在校学生数小学学龄人口净入学率= ——————————————————×100%小学学龄人口总数（教育统计数）3、初中阶段毛入学率（普通初中、职业初中）初中阶段在校学生总数（不含成人）初中阶段毛入学率= ———————————— ×100%12-14岁年龄组人口数（统计局普查调整数）4、高中阶段毛入学率（普通高中、成人高中、普通中专、成人中专、职业高中、技工学校）高中阶段在校学生总数高中阶段毛入学率= ———————————— ×100%15-17岁年龄组人口数（统计局普查调整数）5、高等教育毛入学率高等教育在校学生总数高等教育毛入学率= ———————————— ×100%18-22岁年龄组人口数（统计局普查调整数）公布数据为17%，为调整数。

高等教育在校生总数=研究生在校生+普通高校本专科在校生+函授生×0.2+夜大生×0.5+成人脱产班学生×1.0+高等教育自学考试当年毕业生×5×0.3+电大注册视听生注册学生数×0.3+学历文凭考试在校生+军事院校本专科在校生+网络学院本专科在校生×0.5+电大开放式本科教育在校生×0.5+在职攻读学位研究生在学人数+研究生课程进修班在学人数×0.3二、毕业生升学率计算公式：新学年高一年级学校招生数 / 某一级教育毕业生总数 x 100%定义及解释：高一级学校招生人数即等于全部高一级学校招收低一级学校毕业生人数。

教育统计学▪教育统计与测量教育科学一门分支学科。

它是将统计与测量学原理和方法应用于教育实践和研究领域而形成的一门应用性教育学科。

属于工具性学科，具有基础性地位。

第一节什么是教育学▪一、什么是教育统计学教育统计学是运用数理统计的原理和方法，研究教育问题的一门应用科学。

它的主要任务是研究如何搜集、整理、分析由教育调查和教育试验所获得的数字资料，并以此为依据，进行科学推断，揭示教育现象所蕴含的客观规律。

▪例：我们可以通过调查把握近五年来某地区小学教师学历达标的比例、逐年变化的情况。

通过调查我们也可以了解学校各种设施逐年改善的情况，了解学生的升学率、辍学率等等。

▪教育统计学与教育调查、教育试验的关系：教育调查与教育试验会提出具体的研究任务，解决具体的问题。

而教育统计学主要是对数据进行分析和处理。

如果统计学不与一定的调查和试验联系起来，研究者就不知自己在干什么，说明什么问题。

反过来，调查和试验不与统计联系起来，则它们会是杂乱无章的，这样教育的规律就显示不出来。

▪二、教育统计学的内容从具体应用的角度来分，可以分成：1.描述统计。

就是对已获得的数据进行整理、概括，显现其分布特征的统计方法。

2.推断统计。

根据样本提供的信息，运用概率理论进行分析论证，在一定可靠程度上，对总体分布特征进行估计、推测，这种统计方法称为推断统计。

其内容包括总体参数估计和假设检验两部分。

第二节学习教育统计学的意义▪首先，统计学是教育科学研究的工具。

如教育者对随机因素的处理。

▪其次，是提高专业素养、专业水平的需要。

如可以帮助你阅读大量统计说明的资料，否则就不能理解别人的研究。

▪再次，提高教育实际工作的效率和科学性。

可以帮助了解现有的教育管理，从而在此基础上制定新的计划，提高教育实际工作的效率和科学性。

同时，还可不断发现问题，提出调整的方法和方案，因而能够提高工作效率。

最后，是科学训练的需要。

可以学会科学研究所需的推理和逻辑的能力训练。

第三节统计学中的几个基本概念一、随机变量试验结果数值不是恒定不变的量，我们把它称为变量。

江苏省义务教育学校标准化建设监测指标统计口径及计算方法【指标一】学校设置1.布局与规模监测要点：（1）每所完全小学服务常住人口不超过2万人；每所初级中学服务常住人口不超过4万人；（2）完全小学不高于6轨；初中不高于12轨；九年一贯制学校不高于6轨。

检测点：（1）学校服务常住人口数；（2）学校轨数。

统计口径及计算方法：（1）常住人口是指实际经常居住在某地区一定时间（指半年以上）的人口；（2）学校轨数是指一个年级平行班的班级数量；（3）九年一贯制学校和十二年一贯制学校的小学部分别作为一所小学统计，九年一贯制学校、十二年一贯制学校和完中的初中部分别作为一所初中统计，教学点作为一个独立单位统计；（4）完全小学校均服务常住人口数=区域内常住人口数（万人）/完全小学总数；（5）初级中学校均服务常住人口数=区域内常住人口数（万人）/初级中学总数；（6）学校轨数=学校当年班级总数/学校当年年级数。

数据来源：学校填报（轨数）、县级教育行政部门填报（校均服务人口）、教育事业统计年报、人口统计数据2.学校班额监测要点：小学平均班额不超过45人；初中平均班额不超过50人。

检测点：学校平均班额。

统计口径及计算方法：（1）学校平均班额指学校平均班级学生人数；（2）九年一贯制学校和十二年一贯制学校的小学部分别作为一所小学统计，九年一贯制学校、十二年一贯制学校和完中的初中部分别作为一所初中统计；（3）学校平均班额=学校当年在校学生总数/学校当年班级总数。

数据来源：学校填报、教育事业统计年报【指标二】校园建设3.校园规划监测要点：校园规划科学，功能完备，设施齐全；教学、运动、生活等区域划分合理，满足需要；有升旗台、旗杆。

检测点：同监测要点。

统计口径及计算方法：该指标为定性指标，按照合格、基本合格、不合格三个等第评判，具体标准如下：合格：校园规划科学，功能完备，设施齐全，教学、运动、生活等区域划分合理。

不合格：校园规划不合理，教学运动生活区域分布不科学，对学生学习生活造成较大影响。

二、常用相关分析方法及其计算在教育与心理研究实践中，常用的相关分析方法有积差相关法、等级相关法、质量相关法，分述如下。

（一）积差相关系数1. 积差相关系数又称积矩相关系数，是英国统计学家皮尔逊（Pearson ）提出的一种计算相关系数的方法，故也称皮尔逊相关。

这是一种求直线相关的基本方法。

积差相关系数记作XY r ，其计算公式为∑∑∑===----=ni in i ini iiXY Y y X x Y y X x r 12121)()())(( (2-20)式中i x 、i y 、X 、Y 、n 的意义均同前所述。

若记X x x i -=,Y y y i -=，则（2-20）式成为YX XY S nS xyr ∑= (2-21)式中nxy ∑称为协方差，nxy ∑的绝对值大小直观地反映了两列变量的一致性程度。

然而，由于X 变量与Y 变量具有不同测量单位，不能直接用它们的协方差nxy ∑来表示两列变量的一致性，所以将各变量的离均差分别用各自的标准差除，使之成为没有实际单位的标准分数，然后再求其协方差。

即：∑∑⋅==)()(1YX YX XY S yS x n S nS xyr Y X Z Z n∑⋅=1(2-22) 这样，两列具有不同测两单位的变量的一致性就可以测量计算。

计算积差相关系数要求变量符合以下条件：（1）两列变量都是等距的或等比的测量数据；（2）两列变量所来自的总体必须是正态的或近似正态的对称单峰分布；（3）两列变量必须具备一一对应关系。

2. 积差相关系数的计算利用公式 (2-20)计算相关系数，应先求两列变量各自的平均数与标准差，再求离中差的乘积之和。

在统计实践中，为方便使用数据库的数据格式，并利于计算机计算，一般会将(2-20)式改写为利用原始数据直接计算XY r 的公式。

即：∑∑∑∑∑∑∑---=2222)()(i ii iii i i XY y y n x x n y x y x n r (2-23)（二）等级相关在教育与心理研究实践中，只要条件许可，人们都乐于使用积差相关系数来度量两列变量之间的相关程度，但有时我们得到的数据不能满足积差相关系数的计算条件，此时就应使用其他相关系数。