《教育统计学》超详细知识点及重点笔记
教育统计学

教育统计学重点摘录第一部分:各章学习内容与考核内容。
第一至三章重记忆,第四至六章重公式应用,第七至九章部分内容记忆应用。
第二部分:所有可能用到的公式。
第一部分第一章绪论【学习内容】第一节关于“教育统计学”一、统计规律与统计学方法二、教育统计学方法是教育科学研究的手段三、教育统计学的基本内容四、如何学习教育统计学第二节变量与数据一、计数数据与测量数据二、测量数据的四种量化水平三、离散变量与连续变量第三节总体与样本一、总体、个体和样本二、总体参数与样本统计量三、抽样的原则与方法【学习目的和要求】通过本章内容的学习,应该了解什么是统计规律、统计学方法在教育科学研究中的地位与作用,以及教育统计学的主要内容;能够正确地区分有待处理的数据所属的类型;掌握总体、个体与样本,以及总体参数与样本统计量等基本概念;了解抽样的随机化原则,以及常用的抽样方法;掌握统计分类的原则。
理解次数分布图、次数分布表所表达的信息,掌握编制统计表、统计图的一般要求,以及编制次数分布表、次数分布图的一般步骤。
【考核知识点】1.统计规律(领会)2.统计方法的宗旨(领会)3.教育统计学的主要内容(功能等;领会)4.计数数据与测量数据(领会)5.测量数据的四种量化水平(领会)6.总体、个体与样本(领会)7.总体参数与样本统计量(领会)8.抽样的原则(领会)9.统计分类的原则(领会)10.次数分布表(应用)11.次数分布图(应用)【考核要求】1.领会:统计规律;统计方法的宗旨;教育统计学(就功能而言)的主要内容;总体、个体与样本的概念;总体参数与样本统计量的概念;随机抽样的原则;统计分类的原则。
2.应用:正确地识别待处理数据的类型(计数的或测量的,量化的水平等);正确地读解次数分布表所显示的信息,根据原始数据绘制次数分布表;正确地读解次数分布图所显示的信息,根据原始数据绘制次数分布图。
第二章集中量数与差异量数【学习内容】第一节集中量数一、算术平均数二、有关平均增长率、平均速率问题三、中位数四、众数第二节差异量数一、方差与标准差二、其他差异量数【学习目的和要求】通过本章内容的学习,要求理解集中量数、差异量数的统计意义;能够熟练地(使用计算器)计算样本平均数、标准差;掌握算术平均数的基本性质,特别是它的“无偏性”;能够正确地区分“定义的样本标准差S”与“作为总体标准差 的估计值的样本标准差的样本标准差S”,并且了解为什么用于估计总体标准差的样本标准差需要经过校正;能够了解其他几种常用集中量数、差异量数所适用的条件。
教师招聘教育统计学基础知识点梳理

教师招聘教育统计学基础知识点梳理教育统计学作为一门重要的学科,对于教师来说具有重要的意义。
教育统计学涉及到教育数据的收集、处理和分析,在教师招聘中也经常成为应聘者的考察内容。
本文将就教育统计学的基础知识点进行梳理,以帮助教师招聘考试的应聘者更好地掌握相关知识。
一、教育数据的搜集在教育统计学中,教育数据的搜集是第一步,也是至关重要的一步。
教育数据涉及教育领域的各个方面,比如学生的人口统计学特征、学生的学习成绩以及教师的教学评价等。
教育数据的搜集可以通过问卷调查、观察、测试等多种方法进行,关键在于选择合适的方法和工具,并保证数据的准确性和可靠性。
二、教育数据的处理教育数据的处理是将搜集到的数据进行整理和加工的过程。
主要包括数据的录入、清洗、转换和归类等操作。
数据的录入要求准确无误,避免出现错误。
数据的清洗是指对数据中存在的异常值、缺失值等进行处理,以保证数据的可靠性和一致性。
数据的转换是将原始数据进行计算和变换,以得出更加有用的信息。
数据的归类是将数据根据特定的属性进行分类和分组,以便后续的分析和研究。
三、教育数据的分析教育数据的分析是教育统计学的核心内容之一。
通过对教育数据的分析,可以获得有关教育问题的深入洞察和科学结论。
教育数据的分析包括描述性统计和推断统计两个方面。
描述性统计是对数据的整体特征进行描述和总结,包括中心趋势、离散程度和分布形态等。
推断统计是通过样本数据对总体进行推断,包括参数估计和假设检验等。
四、教育统计学中的常用指标和方法在教育统计学中,有一些常用的指标和方法,应聘者需要熟悉和掌握。
其中包括均值、中位数、众数、标准差、相关系数、回归分析等。
这些指标和方法可以用来描述和分析数据,从而为教育决策提供有力的支持。
五、教育统计学的应用教育统计学不仅仅是一门理论学科,更是一门应用学科。
教育统计学的应用涉及到教育政策的制定、教育改革的评估、教育资源的配置等方面。
通过教育统计学的应用,可以有效地改善教育质量,提高学生的学习成绩,实现教育公平和高效。
教育统计学知识点学前教育统计学复习总结(共5篇)

教育统计学知识点学前教育统计学复习总结(共5篇)第一篇:教育统计学知识点学前教育统计学复习总结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,可分为性质类别和数量类别。
性质类别是按事物的不同性质进行分类。
数量类别是按数值的大小进行分类,并排成顺序。
3.1统计表的结构及其编制的原则和要求1.标题:表的名称;上方;简明扼要;2.表号:表的序号;左方;时间顺序。
3.标目:表中对统计数可以分成: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。
教育统计学重点

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。
教育统计学重点

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。
《教育统计学》学习笔记

《教育统计学》读书笔记(1)第一章绪论第一节1)描述统计:对已获得的数据进行整理、概括并显现其分布特征。
1、集中量表现集中趋势,常用量:算术平均数、中位数、众数2、差异量来反应数据间的离散程度,常用量:全距、标准差3、用偏态量和峰态量来反映分布形态2)推断统计:根据已知的情况,在一定概率意义下估计、推断未知的情况。
1、总体参数检验(总体平均数、总体标准差、总体相关系数等)2、假设检验(总体平均数之差、总体方差之差、总体相关系数之差),总体分布是否服从某种分布的假设检验可以用样本来推测总体的情况,比如用某个班级所有学生的成绩来估计整个学校的学习成绩,用某个学校的成绩来估计整个市的成绩等。
第三节统计学中的基本概念1、总体和样本2、统计量和参数统计量:样本上的数字特征,例如平均数μ、标准差σ、相关系数ρ等参数:总体的数字特征,例如平均数X、标准差S、相关系数等第二章数据的初步整理1、统计表简单频数、累积频数和累积百分比分布表(累积百分比分布表可以用来说明、解释和评价某一测验的原始分数之优劣)2、统计图1)间断变量统计图1、直条图:比较性质相相似的间断性资料2、饼图等:间断性资料构成比的图形2)连续变量统计图(可用图形来初步判断数据是否符合正态分布)1、线形图2、直方图等第三章 集中量第一节 算数平均数(应用最多)iXX n=∑2、算数平均数优点:反应灵敏、简单易懂、受抽样变动影响小,在计算其他统计量时都需要用到他3、缺点:容易受两端极值影响,若数据中存在某个数值模糊时就无法计算。
4、适用条件:一组数据中每个数据都比较精确、可靠,无两端极值的影响,还要通过它计算其他统计量。
一)中位数Md ,各有一半数大于或小于这个数。
2、优点:受两端极值影响小3、缺点:抽样偏差较大,并不是每个数都参与运算,反应不灵敏,不适合代数运算4、适用条件:一组数据中有特大或特小两极端数值时,一组数据中有个别数据不确切、不清楚时,资料属于等级性质时。
山东省考研教育学复习资料教育统计学重点知识点梳理

山东省考研教育学复习资料教育统计学重点知识点梳理教育统计学是教育学中的一门重要学科,它通过收集、整理、分析和解释教育相关的定量数据,帮助教育工作者深入了解教育现象,做出科学决策。
在山东省考研教育学中,教育统计学是一个重要的考察内容,掌握教育统计学的基本概念、方法和技巧,对于提高考生的综合素质和解题能力具有重要意义。
本文将针对山东省考研教育学中教育统计学的重点知识点进行梳理和总结,以帮助考生更好地复习备考。
一、教育统计学的基本概念及作用教育统计学是以收集、整理和分析教育数据为基础,研究教育现象的一门学科。
其基本概念包括以下几个方面:1. 教育统计学的定义:教育统计学是利用统计学原理和方法,对教育数据进行收集、整理、分析和解释的科学。
2. 教育统计数据的特点:教育统计数据具有客观性、数量性、综合性和时效性等特点,为教育研究提供了重要的依据和参考。
3. 教育统计学的作用:教育统计学可以帮助教育工作者了解教育现象、优化教育政策、评估教育质量、预测教育发展趋势等,对于改进教育工作具有重要的指导作用。
二、教育统计学的数据收集方法教育统计学的数据收集是指通过各种方式和途径,获取教育数据的过程。
常用的数据收集方法包括:1. 问卷调查法:通过设计问卷,向被调查对象发放,并收集回收到的问卷。
问卷调查法可以用于了解教师、学生、家长等不同群体的教育需求和意见。
2. 访谈法:通过面对面或电话等方式,访谈对象了解其对教育问题的看法。
访谈法可以深入了解被访者的思想、观点和情感,帮助研究者获取更多的细节信息。
3. 观察法:通过实地观察教室、学校等教育场所,记录和分析教育活动和事件。
观察法可以直接观察到教育过程中的细节,并提供客观的数据基础。
4. 文献研究法:通过阅读、分析和综合已有的文献资料,获取相关的教育数据。
文献研究法可以帮助研究者了解过去的研究成果和现有的理论观点,为研究提供理论依据。
三、教育统计学的数据分析方法教育统计学的数据分析是指对收集到的教育数据进行整理、分析和解释的过程。
教育统计笔记整理

一、名词解释:1.教育统计P5统计学是一门搜集、整理、描述、显示和分析统计数据的科学,其目的是探索数据内在的数量规律性,也称为“数据的科学”。
教育统计是统计学在教育科学中的应用,是研究教育统计数据的科学。
2.实证研究P5实证研究方法是教育科学研究中极为重要也是非常普遍的研究方法,进行实证研究的过程是:根据研究目的,设计调查问卷,利用特定调查手段,采集所需数据,利用定量分析方法对获得的数据进行处理、分析、判断,得出相关结论。
3.变量分类P9变量是研究问题的关键元素。
所谓变量是指在一项研究中对研究对象特征或环境特征的描述,可以取若干个值。
通常将变量分为自变量、因变量和外部变量。
自变量分为两类:控制自变量和非控制自变量。
4.研究问题类型P9研究问题分为4种类型:差异性研究、关联性研究、描述性研究及变量本身研究。
差异性研究:比较两个或两个以上组的分数;关联性研究:两个变量的共变问题,或者用一个或多个变量如何预测另一个变量的问题;描述性研究:只是描述数据或者汇总数据,不需要推断包含更多个体的总体情况;变量本身问题研究。
5.常用统计量P77统计分析中常用统计量大致可以分为三大类:刻画集中趋势的描述统计量;刻画离散程度的描述统计量;刻画分布形态的描述统计量。
6.交叉列联表P96交叉列联表分析是指分析多个变量在不同取值情况下的数据分布情况,从而进一步分析变量之间的相互关系。
二、SPSS制表和制图的过程1.制表P1131)调用分析模块:“分析”菜单→“表”子菜单→“定制表”2)确定选项3)设置制图变量2.制图P1241)“图形”菜单→“图表构建器”项2)单击“库”按钮,选择图表类别3)将选中的图表类型的图片拖到画布上4)将变量拖放至轴放置区5)更改统计量、修改轴或图注的属性,单击“元素属性”按钮6)单击“确定”按钮创建图表三、什么是伴随概率?均值检验、方差齐次检验、相关分析、回归分析中的p<0.05分别含义是什么?伴随概率表示表示两组测试样本的相关显著性水平。
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华东师大心理统计学大纲教材:《教育统计学》第一章绪论第一节什么是统计学和心理统计学一、什么是统计学统计学是研究统计原理和方法的科学。
具体地说,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。
统计学分为两大类。
一类是数理统计学。
它主要是以概率论为基础,对统计数据数量关系的模式加以解释,对统计原理和方法给予数学的证明。
它是数学的一个分支。
另一类是应用统计学。
它是数理统计原理和方法在各个领域中的应用,如数理统计的原理和方法应用到工业领域,称为工业统计学;应用到医学领域,称为医学统计学;应用到心理学领域,称为心理统计学,等等。
应用统计学是与研究对象密切结合的各科专门统计学。
二、统计学和心理统计学的内容统计学和心理统计学的研究内容,从不同角度来分,可以分为不同的类型。
从具体应用的角度来分,可以分成描述统计,推断统计和实验设计三部分。
1.描述统计对已获得的数据进行整理、概括,显示其分布特征的统计方法,称为描述统计。
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。
推断统计的内容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试验中自变量和因变量的关系,在实验之前所制定的实验计划,称为实验设计。
其中包括选择怎样的抽样方式;如何计算样本容量;确定怎样的实验对照形式;如何实现实验组和对照组的等组化;如何安排实验因素和如何控制无关因素;用什么统计方法处理及分析实验结果,等等。
以上三部分内容,不是截然分开,而是相互联系的。
第二节统计学中的几个基本概念一、随机变量具有以下三个特性的现象,成为随机变量。
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。
统计处理的变量都是随机变量。
二、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。
样本是从总体中抽取的作为观察对象的一部分个体。
当总体所包含的个数有限时,这一总体称为有限总体。
而总体所包含的个数无限时,则称为无限总体。
样本中包含的个体数目称为样本的容量,一般用n来表示。
一般来说,样本中个体数目大于30称为大样本,等于或小于30称为小样本。
在对数据进行处理时,大样本和小样本所用的统计方法不一定相同。
三、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。
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。
心理统计学大纲第二章数据的初步整理第一节数据的来源、种类及其分类一、统计资料的来源统计资料的来源有两个方面:1、经常性资料2、专题性资料(1)调查资料(2)实验资料二、数据的种类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。
数据的种类不同,统计处理的方法也不同。
根据统计数据来源可分为点计数据和度量数据;按随机变量取值情况,可分为间断性随机变量的数据和连续性随机变量的数据。
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。
取值个数无限的(不可数的)数据,称为连续性随机变量的数据。
它们可能的取值范围能连续充满某一个区间。
数据的单位之间可以再划分成无限多个细小的单位。
数据可以用小数表示。
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。
它是对数据进行归纳、整理、简化、概括的第一步,为进一步分析研究打下基础。
分类的标志按形式划分,可分为性质类别和数量类别。
性质类别是按事物的不同性质进行分类。
这种分类不表明事物之间的差异。
性质类别还可以进一步分成不同的层次。
数量类别是按数值大小进行分类,并排成顺序。
在排列顺序时,可以直接按数值大小进行排列,也可以用等级顺序进行排列。
第二节统计表一、统计表的结构及其编制的原则和要求。
统计表一般由标题、表号、标目、线条、数字、表注等项构成。
标题标题是表的名称,应确切地、简明扼要地说明表的内容。
表号表号是表的序号。
标目标目是表格中对统计数据分类的项目。
线条线条不宜过多。
数字表内数字必须准确,一律用阿拉伯数字表示,位次对齐,小数的位数一致。
表注它不是表的必要组成部分。
二、统计表的总类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、复合表按两个或两个以上标志分组的统计表为复合表。
三、频数分布表列法1、简单频数分布表(1)间断变量的频数分布表(2)连续变量的频数分布表步骤:①求全距②决定组数和组距③决定组限决定组限④登记频数2、累积频数和累积百分比分布表(1)累积频数分布表用累积频数表示的频数分布表称为累积频数分布表。
(2)累积百分比分布表累积百分比分布表是累积频数分布表的变型。
它是用累积百分比表示的频数分布表。
第三节统计图一、统计图的结构及其绘制规则统计图由标题、图号、标目、图形、图注等项构成。
下面按其构成部分说明绘图的基本规则。
标题图的名称应简明扼要,切合图的内容,必要时可注明时间、地点。
图号文章中若有几幅画,则需按其出现的先后次序编上序号,写在图题的作前方。
标目对于有纵横轴的统计图,应在纵横轴上分别标明统计项目及其尺度。
图形图形线在图中为最粗,而且要清晰。
图注图注不是图中必要组成部分。
二、表示间断变量的统计图1、直条图直条图是用直条的长短表示统计事项数量的图形。
它主要是用来比较性质相似的间断性资料。
2、圆形图圆形图是用来表示间断性资料构成比的图形。
三、表示连续变量的统计图1、线形图线形图用来表示连续性资料。
它能表示两个变量之间的函数关系;一种事物随另一种事物变化的情况;某种事物随时间推移的发展趋势等。
2、频数分布图常用的频数分布图有直方图、多边图和累积多边图。
(1)直方图直方图用面积表示频数分布。
用各组上下限上的矩形面积表示各组频数。
(2)多边图多边图以纵轴上的高度表示频数的多少。
(3)累积频数和累积百分比多边图第三章集中量集中量是代表一组数据典型水平或几种趋势的量。
它能反映频数分布中大量数据向某一点集中的情况。
第一节算术平均数一、算术平均数的概念算术平均数是所有观察值得总和除以总频数所得之商,简称为平均数或均数。
计算公式为(3.1)。
算术平均数的特征:(1)观察值的总和等于算术平均数的N倍;(2)各观察值与其算术平均数之差的总和等于零;(3)若一组观察值是由两部分(或几部分)组成,这组观察值的算术平均数可以由组成部分算术平均数而求得;二、算术平均数的应用及其优缺点算术平均数具备一个良好的集中量所应具备的一些条件:(1)反应灵敏。
(2)严密确定。
简明易懂,计算方便。
(3)适合代数运算。
(4)受抽样变动的影响较小。
除此之外,算数平均数还有几个特殊的优点:(1)只知一组观察值的总和及总频数就可以求出算术平均数。
(2)用加权法可以求出几个平均数的总平均数。
(3)用样本数据推断总体集中量时,算术平均数最接近于总体集中量的真值,它是总体平均数的最好估计值。
(4)在计算方差、标准差、相关系数以及进行统计推断时,都要用到它。
算术平均数的缺点:(1)易受两极端数值(极大或极小)的影响。
(2)一组数据中某个数值的大小不够确切时就无法计算其算术平均数。
第二节中位数一、中位数的概念中位数是位于依一定顺序排列的一组数据中央位置的数值,在这一数值上、下各有一半频数分布着。
二、中位数的计算方法1、原始数值计算方法将一组原始数据依大小顺序排列后,若总频数为奇数,就以位于中央的数据作为中位数;若总频数为偶数,则以最中间的两个数据的算术平均数作为中位数。
2、频数分布表计算法若一组原始数据已经编成了频数分布表,可用内插法,通过频数分布表计算中位数。
三、百分位数的概念及其计算方法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。
在心理测量中,常通过计算百分位数来说明、解释和评价分数在团体中所处的位置。
计算公式为(3.5)。
四、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。
第三节众数一、众数的概念众数是集中量的一种指标。
对众数有理论众数及粗略众数两种定义方法。
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。
粗略众数是指一组数据中频数出现最多的那个数。
二、众数的计算方法1、用观察法直接寻找粗略众数粗略众数不需要计算,可通过观察直接寻得。
2、用公式求理论众数的近似值(1)皮尔逊(K.Person)的经验法利用皮尔逊发现的算术平均数、中位数、众数三者关系来求理论众数近似值的经验公式为(3.6)。
(2)金氏(W.I.King)插补法当频数分布呈偏态,即众数所在组以上各组频数总和与以下各组频数总和相差较多时,可以用金氏公式计算众数,以进行比率调整。
其公式为(3.7)。
三、众数的应用及其优缺点众数虽然简明易懂,但是它并不具备一个良好的集中量的基本条件。
它主要在以下情况下使用:(1)当需要快速而粗略地找出一组数据的代表值时;(2)当需要利用算术平均数、中位数和众数三者关系来粗略判断频数分布的形态时;(3)利用众数帮助分析解释一组频数分布是否确实具有两个频数最多的集中点时。
第四节加权平均数、几何平均数一、加权平均数加权平均数是不同比重数据(或平均数)的平均数。
计算公式为(3.8)或(3.9)。
二、几何平均数几何平均数是N个数值连乘积的N次方根。
计算公式为(3.10)。
当一个数列的后一个数据是以前一个数据为基础成比例增长时,要用几何平均数求其平均增长率。
第四章差异量第一节全距、四分位距、百分位距(略)第二节平均差一、平均差的概念所谓平均差,就是每一个数据与该组数据的中位数(或算术平均数)离差的绝对值的算术平均数。
二、平均差的计算方法用原始数据计算平均差的公式为(4.3)三、平均差的优缺点平均差意义明确,计算容易,每个数据都参加了运算,考虑到全部的离差,反应灵敏。
但计算要用绝对值,不适合代数运算。
第三节方差和标准差一、方差和标准差的概念方差是指离差平方的算术平均数。