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一、名词解释（每题4分，共20分）
样本容量：样本中包含的个体数目称为样本容量，一般用n表示
点计数据：指计算个数所获得的数据。
（整数）
百分位数：是位于依一定顺序排列的一组数据中某一百分位置的数值。
差异系数：指标准差与其算术平均数的百分比。
抽样分布：某一种统计量的概率分布。
区间估计：以样本统计量的抽样分布（概率分布）为理论依据，按一定概率要求，由样本统计量的值估计总体参数值的所在范围，称为总体参数的区间估计。
小概率事件：样本统计量的值（随机事件）在其抽样分布上出现的概率小于或等于事先规定的水平，这时，就认为小概率实践发生了。
把出现小概率的随机事件称为小概
率事件。
显著性水平：显著性水平是统计推断时，可能犯错误的概率。
如果在95%的可靠度上对假设进行检验，则显著性水平为0.05；如果在99%的可靠度上对假设进行检验，
则显著性水平为0.01。
显著性水平越高（a值越小），越不容易拒绝零假设，
推断的可靠性越大；显著性水平越低（a值越大），越容易拒绝零假设，推断
的可靠性越小。
弱相关：从密切程度来看，无论两个变量的变化方向是否一致，凡密切程度高的成为强相关或高度相关，密切程度一般的称为中度相关，密切程度弱的称为弱相关或低度相关。
点二列相关：当两个变量其中一个是正态连续性变量，另一个是真正的二分名义变量，这时，表示这两个变量之间的相关，称为点二列相关。
（P244）。
第一章绪论1，教育统计学是运用数理统计学的原理来研究教育问题的一门应用科学。
2，教育统计学分为描述统计、推断统计和实验设计三类。
（1）描述统计：计算集中量（算术平均数、中位数、众数、加权算术平均数、几何平均数、调和平均数）来反映集中趋势；计算差异量（全距、四分位距、百分位距、平均差、标准差、差异系数）反映离散程度；计算偏态量及峰态量反映分布形态；计算相关量（积差相关系数、等级、点二列、二列、四分、C相关系数、肯德尔和谐系数、多系列相关系数）反映一致性程度。
（2）推断统计包括总体参数估计和假设检验两部分。
3，随机现象三个特性：一，一次试验有多种可能的结果，其所有结果是已知的；二，试验之前不能预料那一种结果会出现；三，在相同条件下可以重复试验。
随机事件：随机现象的每一种结果。
随机变量：把能表示随机现象各种结果的变量称之4，总体：是我们研究的具有某种共同特性的个体的总和。
样本数目大于30称为大样本，小于等于30称为小样本。
第二章数据的初步整理1，教统资料来源有经常性资料和专题性资料。
专题性资料包括（1）教育调查。
按调查方法分为现情调查、回顾调查和追踪调查；按调查范围分全面调查和非全面调查（抽样调查和典型调查）。
（2）教育实验。
分为单组实验（指对同一实验对象先后实施两种实验处理）、等组实验（指在甲乙两组条件基本相同的情况下，对之实行不同的实验处理）和轮组实验（指在实验组和对照组分别进行两种实验处理，并且每种处理各重复一次，也即每个或多个单组实验的联合）2，数据的分类。
按来源分为点计数据和度量数据；按随机变量取值情况分为间断型随机变量（取值个数有限、独立的、两个单位之间不能再划分细小单位、一般用整数表示，如优劣程度、品德爱好打分）和连续性随机变量（个数无限、单位之间可以再划分、可以用小数表示如身高体重、完成作业的时间等）。
3，频数分布表制作步骤：求全距；决定组数和组距；决定组限；登记频数。
4，用累计频数表示的频数分布表称为累计频数分布表。
教育统计学定义教育统计学是一门研究教育现象的数量特征和规律的学科，它运用数理统计方法对教育数据进行分析和研究，旨在为教育决策提供科学依据。
教育统计学广泛应用于各级各类教育机构、政府部门、社会组织等领域，为教育管理、政策制定、评估和研究提供重要支持。
一、教育统计学的概念和背景1. 教育统计学的概念2. 教育统计学的发展历程3. 教育统计学的研究内容二、教育数据的收集与处理1. 教育数据来源及其特点2. 教育数据收集方法3. 教育数据处理方法三、统计分析在教育中的应用1. 描述性统计分析在教育中的应用2. 探索性因子分析在教育中的应用3. 方差分析在教育中的应用四、国内外主要教育统计指标及其解释1. 国内外主要基础教育指标及其解释2. 国内外主要高等教育指标及其解释3. 教育经费指标及其解释五、教育统计学的应用与挑战1. 教育决策中的应用2. 教育评估中的应用3. 教育研究中的应用4. 教育统计学面临的挑战六、结论一、教育统计学的概念和背景1.教育统计学的概念教育统计学是一门研究教育现象的数量特征和规律的学科。
它通过运用数理统计方法对教育数据进行分析和研究，从而为教育管理、政策制定、评估和研究提供科学依据。
简单来说，教育统计学就是将数理统计方法运用到教育领域，对各种与教育相关的数据进行收集、整理、分析和解释。
2.教育统计学的发展历程早在19世纪初期，就有人开始使用数理方法对各种社会现象进行分析和研究。
但是，直到20世纪初期，才出现了专门研究社会现象数量特征和规律的学科——统计学。
随着教育事业的发展，人们开始意识到教育数据的重要性，并逐渐将统计学方法运用到教育领域，从而形成了教育统计学。
20世纪50年代后期，随着电子计算机技术的发展，人们可以更加方便地处理大量数据，这进一步推动了教育统计学的发展。
现在，教育统计学已经成为一门独立的学科，并广泛应用于各级各类教育机构、政府部门、社会组织等领域。
3.教育统计学的研究内容教育统计学主要研究以下内容：（1）教育数据的收集和处理方法；（2）教育数据的描述性分析方法；（3）探索性因子分析方法；（4）方差分析方法；（5）教育指标体系及其解释；（6）教育决策、评估和研究中应用数理统计方法。
教育统计学题库一、名词解释1、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。
2、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。
3、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。
4、随机变量：表示随机现象各种结果的变量。
5、总体：所研究的具有某种共同特征的个体的总和。
6、样本：从总体中抽取的作为观察对象的一部分个体。
7、统计量：样本上的数字特征。
8、参数：总体上的各种数字特征。
9、集中量：集中量是代表一组数据典型水平或集中趋势的量。
10、差异量：差异量是指表示一组数据变异程度或离散程度的量。
11、x²检验：是对样本的频数分布所来自的总体分布是否服从某种理论分布或某种假设分布所作的假设检验。
12、方差齐性检验：对两个总体的方差是否有显著性差异所进行的检验称为方差齐性（相等）检验。
对两个独立样本方差是否齐性，要进行F检验。
13、中位数：如果一组数据从小到大排列，那么中位数指的是位于数据分布正中间位置上的那个数。
14、方差和标准差：方差是指离差平方的算数平均数，标准差是方差的算术平方根。
15、点估计：用某一样本统计量的值来估计相应总体参数的值。
16、区间估计：以样本统计量的抽样分布为理论依据，按一定概率要求，由样本统计量的值估计总体参数值的所在范围。
17、零假设：关于当前样本所属的总体与假设总体无区别的假设。
备择假设与其相反。
18、标准误：某种统计量在抽样分布上的标准差称为该统计量的标准误。
19、独立样本（大、小）：两个样本内的个体是随机抽取的，它们之间不存在一一对应关系，这样的两个样本称为独立样本。
20、因素：实验中的自变量。
21、水平：某一个因素的不同情况。
22、处理：按各个水平条件进行的重复实验。
23、复本测验：在性质内容、题型题数，难度等方面都一致或相等的两份或多份测验。
24、假设检验、利用样本信息，根据一定概率，对总体参数或分布的某一假设做出拒绝或保留的决断。
教育学专业的教育教育统计学教育学专业中的教育统计学是一门研究教育数据的学科，通过收集、整理、分析和解释教育数据来揭示教育现象和问题的规律性。
教育统计学的应用范围广泛，可以用于评估教育政策的效果、研究学生学业发展的轨迹、分析学校的教育成果等。
本文将介绍教育统计学的基本概念、主要方法和应用领域。
一、教育统计学的基本概念教育统计学是统计学在教育领域的应用，它关注的是教育过程中的各种数据和变量。
教育统计学研究的对象包括学生、学校、教师、家庭以及教育相关的政策和实践等。
教育统计学的基本概念包括以下几个方面：1. 教育数据：教育数据是指在教育活动中收集到的信息或指标，如学生的考试成绩、学校的师生比例、教师的教学经验等。
教育数据可以是定性的，如教师对学生的评价；也可以是定量的，如学生的年龄、学费的数额等。
2. 教育变量：教育变量是指在教育数据中所包含的可以变化的因素，如学生的性别、学校的规模、教师的资格等。
教育变量可以是分类变量，如学生的年级；也可以是连续变量，如学生的身高。
3. 教育指标：教育指标是对教育现象或问题进行度量和描述的量化指标，如学生的平均分数、学校的毕业率等。
教育指标可以用于比较不同群体、不同地区或者不同时间段之间的教育差异。
二、教育统计学的主要方法教育统计学通过采用各种数据分析方法来对教育数据进行处理和解释，以便于揭示教育现象和问题的本质。
教育统计学的主要方法包括以下几个方面：1. 描述统计分析：描述统计分析是对教育数据进行总结和概括的方法，包括计算平均数、中位数、标准差等统计指标，绘制频数分布表、条形图、折线图等图表以及计算相关系数、回归方程等。
2. 推断统计分析：推断统计分析是通过对样本数据进行统计推断来对总体进行推断的方法。
它可以用来估计总体参数、检验两个或多个总体之间的差异、进行因果推断等。
3. 多元统计分析：多元统计分析是通过考虑多个因素之间的相互关系来解释教育现象和问题的方法。
它包括因子分析、聚类分析、判别分析等多种方法，可以帮助我们发现变量之间的主成分、不同群体之间的差异等。
教育统计学中的名词：1、教育统计学就是用统计学的原理和方法来研究教育现象，对有关的数字资料进行收集、整理、计算、分析的一门基础学科。
教育统计学属于应用统计学。
2、随机变量：用来表示随机现象的变量，称为随机变量。
一般用大写的Ｘ或Ｙ表示随机变量。
3、总体：需要研究的同质对象的全体，称为总体。
4、样本：从总体中抽出的用以推测总体的部分对象的集合称为样本。
5、参数：统计学上把代表总体特征的量数称之为参数，如总体平均数、总体方差和总体相关系数等，一般用希腊字母表示。
（总体上的各种数字特征是参数）6、统计量：统计学上把代表样本特征的量数称之为样本统计量，一般用英文字母来表示。
（样本上的数字特征是统计量）7、算术平均数：一般简称为平均数或均数、均值。
是所有观察值的总和除以总次数所得的值。
一般用Ｍ，或者用X 表示。
算术平均数是应用最普遍的一种集中量。
它是“真值”（true score ）的最佳估计值。
真值是反映某种现象的真实水平的分数。
8、中位数：又称为中数，是按顺序排列的一组数据中位于中间位置的数。
中位数是常用集中量的一种。
一般用Md 表示。
9、众数：用Mo 表示，有两种定义：理论众数是指与频数分布曲线最高点相对应的横坐标上的一点；粗略众数是一组数据中出现次数最多的那个数。
10、加权平均数：是不同比重数据（或平均数）的平均数，一般用w X 表示。
11、几何平均数：是n 个数值连乘积的n 次方根，用g M 或g X 表示。
12、调和平均数：是一组数据倒数的算术平均数的倒数,也就是倒数平均数。
13、全距：是一组数据中的最大值与该组数据中最小值之差，又称极差。
用R 表示。
14、四分位距：是第三个四分位数与第一个四分位数之差的一半。
15、百分位距：是指两个百分位数之差。
16、方差：（又称为变异数、均方）是表示一组数据离散程度的统计指标。
方差就是一组数据中的每个数据与平均数求差，再平方，然后求和，再除以数据的个数。
即离均差平方的算术平均数。
教育统计学简介教育统计学是研究教育数据和信息的统计方法和技巧的学科。
它通过收集、整理、分析和解释教育数据，为教育决策提供科学依据。
教育统计学广泛应用于教育政策研究、教育评估、教育管理和教育改革等领域。
本文将介绍教育统计学的基本概念、常用方法和应用实例。
基本概念总体与样本在教育统计学中，总体是指研究对象的全部个体，而样本是从总体中抽取出来的一部分个体。
样本的数据用于对总体的特征和规律进行推断。
为了保证抽样的有效性，教育统计学中常采用随机抽样的方法，确保样本能够代表总体。
量化与测量教育数据主要以数量形式存在，需要进行测量和量化才能进行统计分析。
常用的教育测量方法有问卷调查、观察法、测试和实验等。
测量结果以变量的形式表示，常见的教育变量有学生的年龄、成绩、出勤率等。
描述统计与推断统计教育统计学既关注对数据的描述，又关注通过样本对总体进行推断。
描述统计通过计算中心趋势和离散程度等指标，对数据进行总体描绘。
推断统计则基于样本数据，利用概率分布和假设检验等方法，推断总体的特征和规律。
常用方法频数分析频数分析是分析分类变量的方法，通过计算每一类别的频数和频率，描述和探索变量的分布情况。
常见的频数分析方法有直方图、条形图和饼图等。
中心趋势与离散程度中心趋势指标用于描述数据的集中程度，常用的指标有平均数、中位数和众数等。
离散程度指标用于描述数据的分散程度，常用的指标有方差、标准差和极差等。
相关分析相关分析用于研究变量之间的关系，常用的方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。
相关分析可以帮助研究者理解变量之间的关联程度，为制定教育政策和改进教学提供依据。
回归分析回归分析是一种用于研究因果关系的统计方法，它可以探索自变量与因变量之间的关系，并预测因变量的取值。
教育统计学中常用的回归方法有线性回归、逻辑回归和多元回归等。
假设检验假设检验是教育统计学中常用的推断统计方法，用于检验关于总体参数的假设是否成立。
常用的假设检验方法有t检验和方差分析等。
名词解释描述统计：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。
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特征进行估计、推测，这种统计方法称为推断统计。
实验设计：实验者为了揭示实验中自变量与因变量的关系，在实验之前所制订的实验计划，称实验设计。
总体：我们所研究的具有某种共同特性的个体的总和。
样本：从总体中抽取的作为观察对象的一部分个体。
统计量：样本上的数字特征是统计量。
也就是说，根据实得的数据所计算出的能够描述这组数据各种特征的数量是统计量。
点计数据：指计算个数所获得的数据。
度量数据：用一定的工具或一定的标准测量所获得的数据。
集中量：代表一组数据典型水平或集中趋势的量。
它能反映频数分布中大量数据向某一点集中的情况。
算数平均数：所有观察值的总和除以总频数所得之商，简称为平均数或均值。
中位数：位于依一定大小顺序排列的一组数据中央位置的数值。
它是把从小到大（从大到小）排列的一组数据的数据个数一份味儿的数值。
众数：在一组原始数据中，频数出现最多的那个数值就是众数。
差异量：表示一组数据变异程度或离散程度的量称为差异量。
全距：一组数据中最大值与最小值之差，又称极差。
四分位距：第三个四分位数与第一个四分位数差的一半。
百分位距：两个百分位数之差。
平均差：就是每一个数据与该组数据的中位数（或算数平均数）离差的绝对值的算数平均数，二项分布：一种离散型随机变量的概率分布。
用n次二项试验中成功事件出现不同次数（X=0，1...，n）的概率分布叫做二项分布。
正态分布：一种连续型随机变量的概率分布。
抽样分布的概念类型:A.总体分布：总体内个体数值的频数分布。
B.样本分布：样本内个体数值的频数分布。
C.抽样分布：某一种统计量的概率分布。
相关：表示两个变量之间的双向相互关系。
等级相关：指以等级次序排列或以等级次序表示的变量之间的相关。
质与量的相关：指一个变量为质，另一个变量为量，这两个变量之间的相关。
教育统计学
1、统计学：是研究统计原理和方法的科学。
具体地说是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。
2、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。
3、描述统计：指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。
4、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。
5、样本：样本中个体数目大于30一般称为大样本，等于或小于30称为小样本。
6、参数：总体上的各种数字特征是参数，也反映总体上各种特征的数量是参数。
7、专题性资料：指通过专题性的调查或实验所多的的资料。
8、教育调查：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。
9、教育实验：指在预定的控制因子影响下，对教育方面有关客观事物所进行的观察和分析。
10、统计表是用来表达统计指标与被说明的事物之间数量关系的表格。
统计表一般由标题、表号、标目、线条、数字、标注等项构成。
11、复合表：按两个或两个以上标志分组的统计表。
12、用累积频数表示的频数分布表称为累计频数分布表。
教育学的教育统计学学教育学是研究教育的思想、理论、方法和实践的学科。
而教育统计学则是教育学中的一个分支学科，主要研究教育领域中的数据收集、分析和解释。
教育统计学不仅可以帮助教育工作者更好地了解教育现象，还可以为决策者提供科学依据，从而改善教育系统的运作。
本文将从教育统计学的定义、应用领域以及在教育改革中的作用等方面进行探讨。
一、教育统计学的定义教育统计学可以简单地理解为运用统计学原理和方法研究教育问题的学科。
它主要侧重于教育领域的数据分析，以获取有关教育活动和教育成果的信息。
教育统计学运用概率论、数理统计和数学模型等工具，帮助研究者从大量的数据中获取有关教育现象的信息，并通过分析结果为教育实践和政策制定提供决策依据。
二、教育统计学的应用领域教育统计学广泛应用于教育领域的各个方面，包括教育政策制定、教学评估与改进、学生评价和教育经济等。
首先，教育统计学可以用于教育政策的制定和实施过程中。
通过运用统计模型和数据分析方法，政策制定者可以了解不同政策的效果和影响，从而做出科学的决策。
其次，教育统计学可以帮助学校和教育机构进行教学评估与改进。
通过收集、分析学生的学习数据和教育资源利用情况，教育机构可以发现问题并提出改进建议。
此外，教育统计学在学生评价和教育经济领域也发挥着重要的作用，可以提供客观的数据来评估学生的学习成绩以及教育资源的使用效率。
三、教育统计学在教育改革中的作用教育统计学在教育改革中扮演着重要的角色。
通过对大量的教育数据进行分析，教育统计学可以揭示教育现象的规律和趋势，为教育改革提供科学依据。
例如，在教师培训方面，教育统计学可以用于评估不同培训模式和方法的效果，以提高教师培训的质量。
在学校管理和领导方面，教育统计学可以帮助校长和管理者了解学校的整体情况，发现问题并采取相应的措施。
在课程设计和教学方法改革方面，教育统计学可以分析学生的学习情况和教学资源的利用情况，提供有效的建议和方案。
总之，教育统计学作为教育学的一个分支，对于教育领域的发展和改革具有重要意义。
《教育统计学》作业参考答案（教育学专业）一、名词解释1. 分层抽样：按与研究内容有关的因素或指标先将总体划分成几个部分，然后从各部分（即各层）中进行单纯随机抽样或机械抽样，这种抽样方法称为分层抽样。
2. 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称为描述统计。
3. 集中量：集中量是代表一组数据典型水平或集中趋势的量。
它能反映频数分布中大量数据向某一点集中的情况。
4. 统计表：统计表是用来表达统计指标与被说明的事物之间数量关系的表格。
5. 总体：总体是我们所研究的具有某种共同特性的个体的总和。
样本是从总体中抽出的作为观察对象的一部分个体。
6. 二列相关：当两个变量都是正态连续变量，其中一个变量被人为的划分为二分变量，表示这两个变量之间的相关，称为二列相关。
7. 参数：总体上的各种数字特征是参数。
业绩反映总体上各种特征的数量是参数。
8. 小概率事件：样本统计量（随机事件）在其抽样分布上出现的概率小于或等于事先规定的水平，则该事件为小概率事件。
9. 中位数：在一组安大小顺序排列的数据中，位于中央位置上的那个数称为中为数。
10. 统计量和参数：样本上的数字特征量是统计量。
总体上的各种数字特征量是参数。
11. 回归分析：把存在相关的两个变量，一个作为自变量，另一个作为因变量，并建立方程式，由自变量的值估计、预测因变量的值，这一过程称为回归分析。
12. 相关关系：两个变量间的不精确、不稳定的变化关系称为相关关系。
二、填空题1. 从变化方向上看，两个变量之间的相关类型有正相关、负相关、零相关。
2. 教育统计资料的来源有两个方面：经常性资料、专题性资料。
3. 表示间断变量的统计图有直条图和圆形图。
4. 假设检验一般有两个相互对立的假设，即零假设和备择假设。
5. 统计图的结构一般包括标题、图号、标目、图形、图注等。
6. 差异系数是标准差与平均数的百分比。
7. 统计数据按来源方式可分为点计数据和测量数据。
教育统计学重要的名词解释教育统计学是研究教育领域中的数量和数据的学科，旨在帮助教育决策者和研究人员更好地理解和应用数据来改善教育系统。
本文将介绍一些教育统计学中的重要名词和概念，涵盖教育评估、测量、调查等方面。
一、教育评估1. 标准化测试标准化测试是一种常用的评估方法，用于衡量学生在特定领域或主题上的知识、技能和能力水平。
标准化测试通过统一的测试内容、时间和评分标准，使得不同学生的成绩可以进行比较和分析。
例如，SAT和PISA都是广泛应用的标准化测试工具。
2. 教育效果评估教育效果评估旨在衡量教育政策、项目或教学方法对学生学习成果的影响。
通过设计实验、对照组或纵向研究等方法，研究者可以确定教育干预措施是否有效，以及效果的大小和持久性。
这有助于制定更科学和有效的教育政策。
3. 面向结果的评估面向结果的评估是一种以学生学习成果为核心的评估方法。
它强调对学生实际达到的能力和知识水平进行评估，而不仅仅关注课程完成情况或教学过程。
通过面向结果的评估，可以更准确地了解学生的学习状况，为针对性的教学和干预提供依据。
二、测量与调查1. 测验测验是一种常用的教育测量工具，用于评估学生在特定知识领域中的表现。
与标准化测试不同，测验往往是教师在课堂上使用的一种测评方式。
通过测验，教师可以了解学生对教学内容的掌握程度，并根据测验结果进行课程调整和学生辅导。
2. 问卷调查问卷调查是收集数据的常见方法之一，用于了解学生、教师、家长或其他教育参与者的意见、态度和行为。
通过设计合适的问题，研究者可以获取参与者的主观反馈，进而分析教育环境和教育政策的影响。
3. 抽样在教育统计学中，抽样是指从整个人群中选择一部分人或单位来进行调查和研究。
抽样方法的选择和实施对于数据的可靠性和代表性至关重要。
通过合理抽样，研究者可以从大规模人群中获取信息，减少研究成本和工作量。
三、数据分析与解释1. 描述统计描述统计是对收集到的数据进行整理、概括和分析的方法。
教育统计与测量复习资料局性的认识。
教育统计：对教育领域各种现象量的取值从总体上的把握与认识，它是为教育工作的良好进行，科学管理、革新发展服务的。
教育统计学：社会科学中的一门应用统计，是数理统计跟教育学、心理学交叉结合产物2、测量：按一定规则给对象在某种性质的量尺上指定值。
教育测量：就是给所考察研究的教育现象，按一定的规则在某种性质量尺上指定值3、心理量表：心理测验工具与常模的结合4、数据：用数量或数字形式表示的资料事实称为数据。
计数数据：是以计算个数或次数获得的，多表现为整数。
测量评估数据：借助测量工具或评估方法对事物的某种属性指派给数字后所获数据。
人工编码数据以人们按一定规则给不同类别的事物指派适当的数字号码后所形成的数据5、称名变量：只说明某一事物与其他事物在名称、类别或属性上的不同，并不说明事物与事物之间差异的大小、顺序的先后及质的优劣。
顺序变量：是指可以就事物的某一属性的多少或大小按次序将各事物加以排列的变量，具有等级性和次序性的特点。
等距变量：除能表明量的相对大小外，还具有相等的单位。
比率变量：除了具有量的大小、相等单位外，还有绝对零点。
比率变量数据可以进行加、减、乘、除运算6、次数分布：一批数据中各个不同数值所出现次数多少的情况，或者是这批数据在数轴上各个区间内所出现的次数多少的情况。
简单次数分布表：通常简称为次数分布表，其实质是反映一批数据在各等距区组内的次数分布结构。
相对次数：各组的次数f与总次数N之间的比值7、次数分布曲线：从理论上讲，如若总次数无限增大，则随着组距的缩小，这些折线所接近的极限便将成为极光滑而富有规则性的曲线，称为次数分布曲线8、散点图：用平面直角坐标系上点的散布图形来表示两种事物之间的相关性及联系模式。
散点图适合于描述二元变量的观测数据。
线形图：以起伏的折线来表示某种事物的发展变化及演变趋势的统计图，适用于描述某种事物在时间序列上的变化趋势，也适用于描述一种事物随另一事物发展变化的趋势模式，还可适用于比较不同的人物团体在同一心理或教育现象上的变化特征及相互联系9、观测数据不仅具有离散性的特点，而且还具有向某点集中的趋势，反映次数颁分布集中趋势的量数叫集中量数。
教育学专业教育统计学教育学专业教育统计学是一门重要的学科，它涉及到教育领域中的数据收集、分析和解释。
通过统计学方法的应用，教育学专业能够深入研究教育现象、评估教育政策的效果，并为教育决策提供科学依据。
下面将从教育统计学的定义、应用、技术以及发展趋势等方面，对这门学科进行探讨。
一、教育统计学的定义教育统计学是一门研究教育领域中各种数据的收集、分析和解释的学科。
它与一般统计学相比，更加专注于教育领域的特殊性和复杂性。
教育统计学旨在通过搜集和分析教育数据，揭示教育现象与问题，并为教育改革和发展提供依据。
二、教育统计学的应用教育统计学的应用广泛而深入。
首先，教育统计学可以用于教育政策的评估。
通过对教育数据进行分析，我们可以评估某一教育政策的实施效果，以及对学生学业成绩、教育质量等方面的影响。
其次，教育统计学还可以用于学校管理。
通过对学校的数据进行分析，可以了解学校的整体情况，制定相应的改进措施。
此外，教育统计学还可以用于教育研究，通过对教育数据的分析，加深对教育现象的理解，并为教育改革提供理论支持。
三、教育统计学的技术教育统计学依赖于各种统计学技术。
其中，最常用的是描述统计与推论统计。
描述统计是指根据教育数据，通过制表、绘图等手段，对数据进行描述和总结，以了解教育现象的大致情况。
推论统计则是在样本数据的基础上，通过概率推断来推断总体的特征和规律。
此外，教育统计学还涉及到多元统计、回归分析、因子分析等高级技术，以更深入的分析教育数据。
四、教育统计学的发展趋势随着教育改革的不断深入和社会需求的不断增加，教育统计学正面临着许多新的机遇和挑战。
一方面，大数据和信息技术的发展为教育统计学提供了更多的数据来源和分析工具，使得教育数据的收集和分析更为全面和精确。
另一方面，教育统计学也面临着教育数据隐私保护、数据安全等伦理和法律问题，需要建立相应的规范和政策。
总结起来，教育学专业教育统计学是一门应用广泛的学科，它通过统计学方法的应用，揭示教育现象的特点和问题，并为教育改革和发展提供依据。
教育统计学名词解释
1、总体：总体是我们所研究的具有某种共同特性的个体的总和。
样本是从总体中抽出的作为观察对象的一部分个体。
2、样本：样本是从总体中抽出的作为观察对象的一部分个体。
3、参数：总体上的各种数字特征是参数。
业绩反映总体上各种特征的数量是参数。
4、统计量：样本上的数字特征量是统计量
5、差异系数：是指标准差与其算术平均数的百分比。
用CV表示。
差异系数越大表明离散程度越大。
6、总体分布：总体内个体数值的频数分布
7、样本分布：样本内个体数值的频数分布
8、抽样分布：某一种统计量的概率分布
9、参数估计：即根据样本统计量对相应总体参数所做的估计，分为点估计和区间估计
10、点估计：用某一样本统计量的值，亦即线上的一个点作为估计值以估计总体参数
11、区间估计：是用数轴上的一段距离表示未知参数可能落入的范围，它虽不具体指出总体参数等于什么，但能指出总体的未知参数落入某一区间的概率有多大。
12、假设检验：假设检验也称显著性检验，指利用样本信息，根据一定概率，对总体参数或分布的某一假设作出拒绝或保留的决断。
13、相关系数：是两列变量间相关程度的数字表现形式，或者说是表示相关程度的指标。
14、机械抽样
15、分层抽样
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