教育统计学名词解释2014

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。