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第一章绪论一、什么是教育统计学1.什么是统计学统计学是研究统计原理和方法的科学。
它是研究如何搜集、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。
统计学的分为数理统计学和应用统计学两类。
2.什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。
教育统计学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。
3.统计学和教育统计学的内容（1）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。
包括归组、编表、绘图等数据整理工作和计算各种特征量反映其分布特征。
（2）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，这种统计方法称为推断统计。
包括总体参数估计和假设检验两部分。
（3）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，称为实验设计。
包括抽样设计、样本容量计算、确定实验对照形式、实现实验组和对照组的等组化、安排实验因素、控制无关因素以及用什么统计方法处理及分析实验结果等等。
（4）三者的关系描述统计是推断统计的基础，推断统计通过样本信息估计、推测总体，从已知情况估计、推测未知情况。
良好的实验设计才能使我们获得真实的有价值的数据，对这样的数据进行统计处理才能得出正确的结论。
二、统计学中的几个基本概念与符号1.随机变量（1）随机现象与随机事件:随机现象具有以下三个特征：一次试验有多种可能结果，其所有可能结果是已知的；试验之前不能预料哪一种结果会出现；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。
(2）随机变量:这些随机事件在一次试验中，可能出现，也可能不出现，而在大量重复试验中，它们的发生却具有一定的规律性。
我们把能表示随机现象各种结果的变量称为随机变量。
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。
练习题1。
教育统计学的意义和任务是什么？答: 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获得的数字资料，并以此为依据进行科学的推断，从而揭示蕴涵在教育现象中的客观规律。
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。
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，这种统计方法称为推断统计。
4。
教育统计学学习的意义:是教育科研定量分析的重要工具。
5。
随机变量:具有以下三个特性的现象，称为随机现象。
第一，一次试验有多中可能结果，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.随机现象的每一种结果叫做一个随机事件。
我们把能表示随机现象各种结果的变量称为随机变量.6.总体和样本：总体是我们所研究的具有共同特性的个体的总和。
总体中的每个单位成为个体。
7.统计量和参数:样本上的数据特征是统计量.总体上的各种数字特征是参数.8.教育统计资料的来源:①经常性资料②专题性资料通过专题性的调查和实验所获得的资料称为专题性资料。
9。
教育调查：是指在没有预订因子不实行控制的条件下，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10。
教育实验：教育实验是指在预定的控制因子影响下对教育方面的有关客观事实，所进行的观察和分析。
11。
数据:是随机变量的观察值,它是用来描述对客观事物观察测量的数值。
①点计数据和度量数据，点计数据是指计算个数所获得的数据。
度量数据是指用一定的工具或一定的标准测量所获得的数据。
②间断性随机变量的数据和连续性随机变量的数据：取值个数有限的数据,称为间断性随机变量的数据。
这种数据的单位是独立的，两个单位之间不能划分成细小的单位，一般用整数表示。
教育统计学研究教育数据和统计分析方法教育统计学是一门研究教育数据和统计分析方法的学科。
它通过收集、整理和分析教育相关的数据，揭示教育现象的内在规律，提供科学依据，为教育决策和改进教育质量提供支持。
本文将介绍教育统计学的研究对象、数据收集方法以及常用的统计分析技术。
一、研究对象教育统计学的研究对象主要包括教育系统、学生、教师和学校等。
教育系统是指全国、地区乃至一个学校的教育网络，包括教育资源配置、政策实施和学生流动等。
学生是教育的受益者，研究学生的特点、学习成绩、行为习惯等可以帮助了解教育的效果和影响因素。
教师是教育的实施者，研究教师的教学能力、专业素养和职业发展等可以为教师培训和提升教学质量提供指导。
学校作为教育的组织形式，研究学校管理、教育资源配置和学校评估等有助于提高学校的办学水平。
二、数据收集方法教育统计学采用多种数据收集方法，主要包括问卷调查、观察法、访谈法和实验法等。
问卷调查是最常用的数据收集方法，可以快速获取大量信息，便于统计分析。
观察法通过观察教育场景中的行为和现象来获取数据，能够提供客观的实证信息。
访谈法通过与教师、学生和家长等主体进行面对面的交流，获取他们的观点和经验，具有深入了解的优势。
实验法通过控制变量的方式来研究教育干预措施的效果，能够揭示因果关系。
三、统计分析方法教育统计学使用统计分析方法来处理和解释教育数据。
常用的统计分析方法包括描述性统计、推断统计和因子分析等。
描述性统计主要用于描述数据的基本特征，比如均值、标准差和频数等，帮助揭示教育现象的分布情况。
推断统计用于从样本数据推断总体特征，并评估推断结果的显著性，常用的推断统计方法包括假设检验和置信区间估计。
因子分析是一种多变量分析方法，用于发现数据中潜在的结构和关系，常用于教育评估和测量学研究。
教育统计学的研究对于促进教育发展和提高教育质量起着重要作用。
通过对教育数据的研究和统计分析，我们可以更加客观地了解教育现象，找出问题所在，并制定相应的改进措施。
1.心理与教育统计学的内容，①描述统计：差异量数，统计图表，集中量数，相关分析。
②推论统计：统计估计(参数估计(点估计，区间估计)，非参数估计)，假设检验(参数检验，非参数检验)③实验设计：样本选择与分配，实验误差分析，方差分析，协方差分析分析，回归分析，因子分析。
描述统计主要研究如何整理心理与教育科学实验或调查得来的大量数据，描述一组数据的全貌，表达一件事物的性质。
推论统计主要研究如何通过局部数据所提供的信息，推论总体的情形。
实验设计主要目的在于研究如何科学地，经济地以及有效地进行实验。
2.心理与教育统计基础概念，(1)数据类型：①从数据观测方法和来源划分，研究数据可区分为计数数据(计算个数的数据，具有独立的分类单位)和测量数据(借助一定的测量工具或者一定的测量标准获得的数据)两大类②根据数据反应的测量水平，可以把数据分为称名数据(只说明一事物与其他事物在属性上的不同或者类别上的差异)，顺序数据(即无相等单位，也无绝对零的数据，是按事物某种属性的多少和大小，按次序将各个事物排列后获得的数据资料)，等距数据(有相等单位，无绝对零的数据，如温度)，比例数据(既表明量的大小，也有相等的单位，同时还有绝对零点，如身高)四类。
③按照数据是否具有连续性，把数据划分为离散型数据(又称不连续数据，在任何两个据点之间所取的数值个数都是有限的)连续性数据(任意两个数据点之间都可以细分出无限个大小不同的数值)。
(2)变量(心理与教育实验，观察，调查中想要获得的数据)观测值(一旦确定了某个值，就称这个值为某一变量的观测值)随机变量(取值之前不能预料取到什么值的变量)(3)总体(指具有某种特征的一类事物的全体)样本(从总体中抽取一部分个体)个体(构成总体的每个基本单元)(4)次数(某一事件在某一类别中出现的数目)比率(两个数的比)频率(某一事件发生的次数被总的事件数目除)概率(某一事件在无限的观测中所能预料的相对出现的次数)(5)参数(描述总体情况的统计指标)与统计量(样本的特征值)参数用希腊字母表示，统计量用英文字母表示1.数据的初步整理，(1)数据排序，按照某种标准，对收集到的杂乱无章的数据按照一定的标准进行排列(2)统计分组，根据被研究对象的特征，将所得的数据划分到各个组别中，统计分组应该注意的问题：分组要以被研究对象的本质特征为基础;分类标志要明确，要能包括所有的数据。
心理统计学第一章概述描述统计定义：研究如何把心理与教育科学实验或调查得来的大量数据科学的科学的加以整理概括和表述作用：使杂乱无章的数字更好的显示出事物的某些特征，有助于说明问题的实质。
具体内容：1数据分组：采用图与表的形式。
2计算数据的特征值：集中量数（平均数中数）离散量数（方差）3计算量事物间的相关关系：积差相关（2列3列多列）推断统计定义：主要研究如何利用局部数据（样本数据）所提供的信息，依据数理统计提供的理论和方法，推论总体情形。
作用：用样本推论总体。
具体内容：1如何对假设进行检验。
2如何对总体参数特征值进行估计。
3各种非参数的统计方法。
心理与教育统计基础概念数据类型一从数据来源来划分1计数数据：计算个数或次数而获得的数据。
（都是离散数据）2测量数据：借助一定测量工具或测量标准而获得的数据。
（连续数据）二根据数据所反映的测量水平1称名数据（分类）定义：指用数字代表事物或数字对事物进行分类的数据。
特点：数字只是事物的符号，而没有任何数量意义。
统计方法：百分数次数众数列联相关卡方检验等。
（非参检验）2顺序数据（分类排序）定义：指代事物类别，能够表明不同食物的大小等级或事物具有的某种特征的程度的数据。
（年级）特点：没有相等单位没有绝对零点。
不表示事物特征的真正数量。
统计方法：中位数百分位数等级相关肯德尔和谐系数以及常规的非参数检验方法。
3等距数据（分类排序加减（相等单位））（真正应用最广泛的数据）定义：不仅能够指代物体的类别等级，而且具有相等的单位的数据。
（成绩温度）特点：真正的数量，能进行加减运算，没有绝对零点，不能进行乘除计算。
统计方法：平均数标准差积差相关Z检验t检验F检验等。
4比率数据（分类排序加减法乘除法（绝对零点））定义：表明量的大小，也具有相等单位，同时具有绝对零点。
（身高反应时）特点：真正的数字，有绝对零点，可以进行加减乘除运算。
在统计中处理的数据大多是顺序数据和等距数据。
三按照数据是否具有连续性离散数据连续数据变量观测值随机变量变量：指心理与教育实验观察调查种想要获得的数据。
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。
统计学中的教育统计方法统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，而教育统计方法则是将统计学应用于教育领域进行教育研究和决策的一种方法。
教育统计方法的运用可以帮助教育工作者更好地理解学生和教育系统的情况，提供可靠的依据来改进教学和政策制定。
本文将介绍几种常见的教育统计方法，并说明其应用领域和意义。
一、描述统计描述统计是教育统计中最基本也最常用的方法之一。
它通过对数据进行整理、汇总和呈现，揭示数据的基本特征和分布情况。
常见的描述统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差等。
这些统计指标可以帮助教育工作者获得对学生或教育系统的整体情况有一个直观的了解，有助于制定相应的教育政策和课程改进。
例如，在一项教育研究中，研究人员可以使用描述统计方法计算出学生的平均分数，并将其与全国平均分进行比较，从而了解学生的学习水平是否达到了预期目标。
二、推论统计推论统计是通过从样本数据中推断总体特征的方法，它可以帮助教育工作者对大规模的教育群体进行研究和分析。
推论统计的核心是基于概率理论，通过对样本数据的分析得出与总体特征相关的结论。
一种常用的推论统计方法是假设检验。
假设检验可以帮助教育工作者判断某个教育政策或教学方法是否有效。
例如，一个研究者希望评估使用新的教学方法是否能够显著提高学生的成绩。
该研究者可以进行一项实验，将一部分学生分为实验组和控制组，实施不同的教学方法，然后使用假设检验方法比较两组学生的成绩差异，以确定教学方法的有效性。
三、相关分析相关分析是研究变量之间关系的统计方法，它可以帮助教育工作者了解不同变量之间的关联情况。
例如，教育工作者可以使用相关分析来探究学生的学习成绩与家庭背景因素之间的关系，如父母教育水平、家庭收入等。
相关分析的结果可以帮助教育工作者确定哪些因素对学生成绩的影响更大，进而制定有针对性的教学干预措施。
四、回归分析回归分析是一种通过建立数学模型来探究变量之间因果关系的方法。
在教育统计中，回归分析可以用来研究特定因素对学生成绩、学校绩效等教育指标的影响程度，并预测未来的结果。
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。
