教育统计学的内容主要包括
教育统计学
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。
教育统计学知识点总结 范晓玲
教育统计学知识点总结范晓玲一、统计与统计学的含义统计是总括起来计算之意,是对某一现象或事物的有关资料进行搜集、整理、计算、分析的工作过程。
统计有三层含义,一是统计资料,即反映各种现象的数据资料;二是统计工作,即具体搜集、整理、分析统计资料的工作过程;三是统计学,即研究统计原理与方法的科学。
统计学的分类:一是应用统计学,它是与研究对象的特征密切结合的各科专门统计:二是数理统计学,它是为各门应用统计学提供数理方法论基础的一门学科,其内容主要是运用概率的知识来解释统计数据数量关系的模式。
二、心理与教育统计学心理与教育统计学是专门研究如何搜集、整理、分析在心理和教育方面有实验或调查所获得的数字资料,如何根据这些资料所传递的信息,进行数学推论,找出客观规律的一门学科。
简言之,教育统计学是运用统计学的一般原理和方法研究教育科学领域数量关系的一门科学。
三、教育统计学的基本内容统计学的内容由描述统计、推断统计实验设计三部分构成。
描述统计定义:是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的一种统计方法。
具体内容有:1.数据如何分组2.如何使用各种统计图表去描述一组数据的分组及分布情况。
3.如何通过一组数据计算一些特征数。
描述统计是实验或调查所获得的数据加以整理(如制表、绘图),并计算其各种代表量数(如集中量数、差异量数、相关量数等),其基本思想是平均。
通过描述统计的工作,我们可以把大量零散的、杂乱无章的资料加以简化、概括,从而更加清晰明确地显示出这些数据的分布特征。
(二)推断统计定义:是研究如何通过局部数据所提供的信息,运用概率的理论进行分析论证,在一定可靠程度上推论总体或全局情形的统计方法。
这是统计学中的主要内容。
主要内容有:1.总体参数估计2.假设检验推断统计又称抽样统计,它是根据对部分个体进行观测所得到的信息,通过概括性的分析、论证,在一定可靠程度上去推测相应的团体。
教育统计学试题库
教育统计学一、选择题1、当一组数据用中位数来反映集中趋势时,这组数据最好用哪种统计量来表示离散程度?( B )A.全距 (差异量)B.四分位距(差异量)C.方差(差异量)D.标准差(差异量)2、总体不呈正态分布,从该总体中随机抽取容量为1000的一切可能样本的平均数的分布接近于:( D )A. 二项分布B.F分布C. t分布D.正态分布3、检验某个频数分布是否服从正态分布时需采用:( C )A.Z检验B. t检验C.χ2 检验D. F检验4、对两组平均数进行差异的显着性检验时,在下面哪种情况下不需要进行方差齐性检验?( B )A.两个独立样本的容量相等且小于30;B.两个独立样本的容量相等且大于30;C.两个独立样本的容量不等,n1小于30,n2大于30;D.两个独立样本的容量不等,n1大于30,n2小于30。
5、下列说法中哪一个是正确的?( C )A.若r1=0.40,r2=0.20,那么r1就是r2的2倍;B.如果r=0.80,那么就表明两个变量之间的关联程度达到80%;C.相关系数不可能是2;D.相关系数不可能是-1。
6、当两列变量均为二分变量时,应计算哪一种相关?( B )A.积差相关(两个连续型变量)B.φ相关C.点二列相关(一个是连续型变量,另一个是真正的二分名义变量)D.二列相关(两个连续型变量,其中之一被人为地划分成二分变量。
)7、对多组平均数的差异进行显着性检验时需计算:( A )A.F值B. t值C.χ2 值D.Z值8、比较不同单位资料的差异程度,可以采用何种差异量?( A )A.差异系数B.方差C.全距D.标准差二、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。
教育统计学核心内容解析
教育统计学核心内容解析教育统计学是运用统计方法和技术来研究和分析教育领域相关数据的学科。
它通过采集、整理和解释大量的教育数据,为教育政策制定和教育改革提供科学依据。
本文将从教育统计学的定义、核心内容以及在教育领域的应用等方面进行解析。
一、教育统计学的定义教育统计学是一门运用统计学方法和技术,以教育领域相关数据为基础,对教育现象进行收集、整理、描述和解析的学科。
它致力于统计教育领域的各种数据,包括学生的学习成绩、教师的教学水平、学校的管理效率等,旨在通过对这些数据的分析来了解和改善教育现状,促进教育的发展。
二、教育统计学的核心内容1. 数据收集与整理教育统计学的核心内容之一是数据的收集与整理。
通过调查问卷、考试成绩、学生档案等方式,采集相关的教育数据,并进行整理和归类,为后续的分析和解释做好准备。
2. 描述统计分析描述统计分析是教育统计学的重要内容之一。
它通过使用各种统计指标和图表,对教育数据进行描述和总结,如平均数、标准差、频数分布等,以及直方图、饼图、折线图等。
这些统计量和图表能够直观地反映教育数据的分布、集中程度、变化趋势等信息。
3. 探索性数据分析探索性数据分析是教育统计学的核心手段之一,它通过观察和分析数据的特征、趋势和规律,探索数据背后的信息和现象。
这种方法有助于揭示教育数据中的隐藏关系和统计规律,并为后续的推断性分析和决策提供支持。
4. 推断性数据分析推断性数据分析是教育统计学的重要内容之一。
它基于收集到的样本数据,通过使用概率和统计推断方法,对整个教育总体进行推断。
例如,通过抽样调查来推断全校学生的学习习惯、教师的教学水平等。
三、教育统计学在教育领域的应用1. 教育政策制定教育统计学的应用在于帮助政府和教育部门了解教育领域的现状和问题,为教育政策的制定提供科学依据。
通过对学生、教师、学校和教育资源等方面的统计数据进行分析和解释,政府能够有针对性地制定优质教育政策,改善教育质量。
2. 教育评估与质量改进教育统计学的应用还包括教育评估与质量改进。
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。
教育统计学复习总结题纲.doc
教育统计学复习题纲1. 教育统计学的内容包括()A. 数理统计和推断统计 C.应用统计和参数估计2. 教育统计的内容除推断统计外, A. 差异检验 C.标准分数3. 学习教育统计与测量对教育工作者十分重要,它是() A. 教育研究的重要方法与工具B.测量的重要方法与工具C.写文章的重要方法D.教学的重要手段4. 对大量数据资料进行整理、简缩、概括,从而使其分布的特征显现出来的工作,属于() A 、描述统计 B 、推断统计5. 研究如何由对局部的观察结果去把握总体的真实情况,这样的工作,属于()A 、描述统计B 、推断统计C 、实验设计D 、测量学问题 6. 教育统计就是要由样本来推断总体,这说明教育统计具有()特点A 、统一性B 、总体性C 、归纳性D 、或然性7. 统计学方法的核心任务是() A 、描述统计 B 、推断统计 C 、实验设计D 、实验处理 8. 属于计数数据的是()A 、 本次考试排名,甲为9,乙为16B 、 投票中赞成人数为14,反对人数为27C 、 学生身高甲是136厘米,乙是141厘米D 、0表示男,1表示女9. tl 常生活或生产屮使用的温度计所测出的气温量值是()A 、顺序数据 C 、比率数据 D 、类别数据10下列数据中,运算结果只是反映位次顺序关系的是( )A.称名变量数据 B.顺序变量数据C.等距变量数据D.比率变量数据 11下列不属于数据的特点的是()• • •A. 离散性B.顺序性C.变异性D.规律性 12. 在某个语文测验分数分布表屮,“70〜75”这一组的累积次数是30,这表示:()A. 70分以下有30人B. 70分以上有30人C. 75分以下有30人D. 75分以上有30人 13. 在某个拼写测验分数分布表中,“80〜90"这一组的累积百分数为76,这表示()。
B.描述统计和推断统计 D.描述统计和参数估计 还包括()B.数据统计 D.描述统计B 、等距数据A. 80分以上的考生人数占76%B. 80分以上的考生人数占24%C. 9()分以上的考生人数占76%D. 90分以上的考生人数占24%14.当我们需要用图形按学生的家庭出身(包括工人、农民、干部及其他)及性别来描述学生情况吋最好采用()0A.散点图B.线形图C.条形图D.圆形图15. 某校某班学生的家庭出身统计情况是:农民32%,工人28%,干部30%,其他10%。
高等教育自学考试《统计与测量》名词解释
1、教育统计:是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。
教育统计学是社会科学中的一门应用统计,是数理统计跟教育学、心理学交叉结合的产物。
教育统计学的主要内容包括描述统计与推断统计。
2、教育测量:是给所考察研究的教育现象,按一定规则在某种性质的量尺上指定值。
3、常模:测量所得结果,只有跟用来解释结果意义的参照系(或物)作对比,才能真正转化成某种性质量尺上的值。
教育与心理测量这种分数解释参照系,就是常模。
4、标准化测验:测量工具、施测与评分程序、解释分数的参照系(或标准)都已科学地实现标准化,这种代表性行为样本的客观而标准化的测量,称之为标准化测验。
5、量表:标准化测验中的测量工具(考试卷或心理测验项目的集合)与解释分数的常模(或标准),都有物化的形态(如常模表),所以又把它们合在一起称为量表。
6、名义量尺:名义量尺上所指定的数字,只有类别标志的意义,而无性质优劣、分量多寡的涵义,只是名义上的数,而不能对之作任何数字计算。
名义量尺上的数,量化水平最低。
7、顺序量尺:顺序量尺上的数字是一个线形连续体系上的值,单位不等,具有可比性而无可加性。
顺序量尺上的数字量化水平则较高。
8、等距量尺:等距量尺上的数字是单位相等但零点可任意指定的线性连续体系上的值,因而有可比、可加性而无可除性。
等距量尺上的数字量化水平又更高。
9、比率量尺:是一种有绝对零点、等单位的线性连续体系,其上的数字量化水平最高,具有可比、可加、可除性。
10、测量:是按一定规则给对象在某种性质的量尺上指定值。
11、描述统计:描述统计主要研究的问题是,如何把统计调查所获得的数据科学地加以整理、概括和表述。
12、推断统计:推论统计主要研究的问题是,如何利用实际获得的样本数据资料,依据数理统计提供的理论和方法,来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等。
13、数据:用数量或数字形式表示的资料事实,称为数据。
教育统计学
教育统计学:教育统计学是搜集、整理、分析教育领域统计数据的方法科学,它是从定量的角度来揭示教育现象的特征和规律。
它属于应用学科。
教育统计学的内容:1、描述统计。
主要研究搜集、整理数据的方法,以及一些统计量的计算。
2、推断统计。
主要研究如何从局部数据情况来估计整体情况。
3、实验设计。
主要研究如何选择实验对象,安排实验步骤,操纵实验变量,控制无关变量,搜集实验结果,分析实验结论。
变量:是指在数量上或性质上有变化的量。
因变量:被影响的因素。
自变量:影响因素。
常量:数值是恒定的。
总体:就是所要研究对象的全体。
个体:是组成总体的基本单位。
样本:是由总体中一部分个体所组成的,它对总体具有一定的代表性。
样本容量:样本中个体的数目。
统计量:根据数本数据而计算出的量称为统计量。
参数:反映总体特征的量称为参数。
误差:是指实测值与真值的绝对差距。
系统误差:是由某种固定原因造成的误差。
随机误差:由某种难以控制的原因造成的误差。
(这种误差是偶然性的。
)什么是数据?数据是反映客观事物数量特征的数字。
数据的特点:1、变异性(又叫波动性)是指由观察或测量获得的数据总是有变化的,不同的。
原因有:①由事物的动态性所造成的。
②由事物之间的差异性所造成的。
③由测量技术不完善所造成的。
2、规律性。
是指由观察或测量获得的数据,尽量是变化的不同的,但经过整理之后还是要反映出一定规律的。
数据的种类:1、从数据的来源分:(1)计数数据。
就是点计事物个数所获得的数据。
这类数据一般都是整数。
(2)测量数据。
利用测量工具所获得的数据。
这类数据有整数,有小数。
2、从数据是否连续分:(1)间断性数据。
在任意两个数值之间只能包含有限个数的数据。
(2)连续性数据。
在任意两个数值之间可以包含无限多个数的数据。
3、从数据的运算性质分:(1)比率数据。
这类数据有相等单位,也有绝对零点,它能够加减乘除。
(2)等距数据。
这类数据有相等单位,但零点是相对的。
它只能加减,不能乘除。
(0282)教育统计学复习思考题
(0282)《教育统计学》复习思考题一、填空题1. 统计学是研究统计的科学。
2.我们所研究的具有某种共同特性的个体总和称为。
3.一般情况下,大样本是指样本容量的样本。
4.表示总体的数字特征的特征量称为。
5.要了解一组数据的集中趋势,需计算该组数据的。
6. “65、69、72、87、89”这组数据的算术平均数是。
7. “78、69、53、77、54”这组数据的中位数是。
8. 6位学生的身高分别为:145、135、128、145、140、130厘米,他们的众数是。
9. 要了解一组数据的差异程度,需计算该组数据的。
10.有7个学生的语文成绩分别为:80、65、95、70、55、87、69分,他们的全距是。
11.若某班学生数学成绩的标准差是5分,平均分是85分,其差异系数是。
12.比较某班学生在身高和体重两方面的差异程度,要把学生身高和体重的标准差转化为。
13.两个变量之间的变化关系称为相关关系。
14.要描述两个变量之间变化方向及密切程度,需要计算。
15. 若两个变量之间存在正相关,则它们的相关系数是。
16.若两个变量之间的相关系数是负数,则它们之间存在。
17.质与量的相关分析的方法主要包括二列相关、相关和多系列相关。
18.品质相关的分析方法包括、Φ相关和列联相关。
20. 某班50个学生中有30个女生,若随机抽取一个同学,抽到男生的概率是。
21.某一种统计量的概率分布称为。
22.平均数差异显著性检验中需要判断两个样本是相关样本还是。
23. 单纯随机抽样能保证抽样的和独立性。
24. χ2检验的数据资料是。
25. 单向表是把实测的点计数据按分类标准编制而得的表。
26. 单向表χ2检验是对的数据进行χ2检验,即单因素的χ2检验。
27. 双向表是把实测的点计数据按分类标准编制而得的表。
28. 双向表χ2检验是对的数据进行的χ2检验,即双因素的χ2检验。
29.假设检验的方法包括参数检验和检验。
30.符号秩次检验属于检验。
教育学专业的教育学科教育统计学
教育学专业的教育学科教育统计学教育学专业是培养教育工作者和教育管理人才的专业学科。
在教育学专业中,教育统计学是一门重要的学科,它研究教育现象的数量化和统计分析方法,以及应用这些方法来支持教育政策制定和实践改进。
本文将介绍教育统计学在教育学专业中的地位和作用。
一、教育统计学的定义和特点教育统计学是研究教育现象的数量化和统计分析方法的学科。
它通过收集、整理和分析教育数据,得出教育现象的客观规律,并提供基于数据的决策支持和政策建议。
教育统计学与其他统计学分支相比,有其特有的特点和应用场景。
教育统计学的特点之一是数据来源广泛。
教育数据可以来自教育机构的统计报表、学生的学业档案、教师的教学评价等多个渠道,这些数据涵盖了教育的各个方面。
因此,教育统计学需要综合运用各种数据收集和分析方法,以获得准确、全面的数据信息。
另一个特点是数据分析方法多样。
教育统计学使用多种统计分析方法,如描述统计、推断统计、多元统计等,来对教育数据进行分析和解读。
不同的方法适用于不同的研究问题和数据类型,教育统计学的研究者需要根据具体情况选择合适的方法。
二、教育统计学的研究对象和内容教育统计学的研究对象是教育现象的数量化表达和统计分析。
它关注教育的各个方面,包括学生的学习成绩、教师的教学水平、教育投入和产出等。
教育统计学的研究内容主要包括以下几个方面:1. 教育数据的收集和整理。
教育统计学需要从各种数据源中收集教育数据,并进行整理和清洗,以确保数据的准确性和完整性。
数据的有效收集和整理是教育统计学研究的基础。
2. 教育数据的描述和分析。
教育统计学使用各种统计指标和图表,对教育数据进行描述和分析。
通过对教育数据的统计描述,可以得到教育现象的基本特征和变化趋势。
3. 教育数据的推断和预测。
教育统计学通过对样本数据的推断,可以对整个教育群体的特征和规律进行推断。
此外,教育统计学还可以利用历史数据和趋势分析方法,对未来的教育发展进行预测和规划。
教育统计学的主要内容
教育统计学的主要内容教育统计学是一门涉及到教育领域数据收集、处理、分析和解释的学科。
它旨在帮助人们了解教育活动的现状、进程和结果,以便采取更好的决策来改善教育质量。
以下是教育统计学的主要内容:1. 数据收集教育统计学的第一步是收集数据。
这可以通过各种方式实现,例如问卷、调查、测试等。
数据的收集必须有目标和方法,以确保数据的准确性和有用性。
2. 数据处理一旦数据收集完成,教育统计学需要对其进行处理。
这可能包括数据清洗、分类、分组、计算和分析。
这些过程有助于识别数据中的趋势和模式,以便从中得出有意义的结论。
3. 数据分析数据分析是教育统计学最重要的组成部分之一。
在这个阶段中,统计工具和技术被用来研究数据中的关系和模式。
例如,教育统计学可以使用回归分析来研究学生成绩和其他变量之间的相关性。
4. 数据解释一旦数据被分析和处理,教育统计学需要解释数据的含义。
这可能包括绘制图表、图表和表格来表示数据的主要特征和趋势。
数据解释的目标是使数据更加易于理解,并为决策者提供有根据的建议。
总之,教育统计学是一个重要的领域,它可以帮助人们更好地了解教育活动和结果。
通过收集、处理、分析和解释数据,教育统计学可以为决策者和教育从业者提供有用的信息,从而有助于改善教育质量。
5. 质量评估质量评估是教育统计学的另一个重要组成部分。
它是为了评估教育体系的质量和效率,检测现有的方案是否有助于提高学生的表现。
常用的方法有成果评估,监测评估,程序评估,实施评估等。
6. 预测分析另一个通过教育统计学了解教育活动的方式是预测分析。
预测分析是从过去的数据中提取出模式和规律,为未来的学生表现提供一定程度上的预测。
教育决策者可以据此调整课程、重点关注课程内容,以及分配资源等。
7. 教育政策制定教育统计学还可以为教育决策和政策制定提供有用的数据和统计信息,比如学生的年龄、性别、种族等信息,以及关于教室大小、教师工资、课程开支等数据。
从这些数据中,政策制定者可以分析出教育政策的效果,以利于调整和完善政策,促进教育健康发展。
教育统计学基础知识(史上最全最完整)
教育统计学基础知识(史上最全最完整)引言教育统计学是研究教育现象与过程的统计学科。
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。
本文将介绍教育统计学的基础知识,包括数据收集、数据分析和解释等内容。
通过本文的研究,您将对教育统计学有一个全面的了解。
数据收集1. 问卷调查:通过设计问题并向受访者发放问卷,获得受访者的观点、态度和反馈。
2. 观察法:通过观察教育现象,如学生课堂表现、教师教学方法等,收集相关数据。
3. 记录法:通过查阅教育档案、学生成绩册等,获取相关数据。
4. 实验法:通过设计实验方案,收集实验结果,分析教育措施的有效性。
数据分析1. 描述统计学:通过统计指标(如平均数、标准差、频率等)对数据进行描述和总结,揭示数据的特征。
2. 探索性数据分析:通过绘制图表、计算相关系数等方式,发现数据之间的关系和规律。
3. 推论统计学:通过抽样和假设检验等方法,对样本数据进行推断,从而得出总体的结论。
数据解释1. 数据可视化:通过图表、图像等方式,将数据转化为直观的可视化形式,使数据更容易理解和解释。
2. 堆积图:通过叠加不同类别的数据,展示数据之间的差异和比较。
3. 趋势图:通过显示数据的演变过程,揭示数据的发展趋势和变化规律。
结论教育统计学作为一门重要的学科,在教育研究和决策中发挥着重要的作用。
本文介绍了教育统计学的基础知识,包括数据收集、数据分析和解释等内容。
通过研究这些基础知识,我们能够更好地理解和应用教育统计学,为教育工作提供科学支持。
希望本文能够对您有所帮助,谢谢阅读!---> 注:本文参考了教育统计学教材与资料,整理而成。
教育统计学的基本概念和方法
教育统计学的基本概念和方法教育统计学是指应用统计学原理和方法来研究教育领域的数据,通过数据分析和统计技术,揭示教育现象的规律性和趋势,为教育政策制定和决策提供科学依据。
本文将介绍教育统计学的基本概念和方法,帮助读者更好地理解和运用教育统计学。
一、教育统计学的基本概念教育统计学的基本概念包括以下几个方面:1. 数据收集和处理:教育统计学借助调查问卷、实验观测、档案资料等方式收集和处理教育领域的数据,建立数据集,并对数据进行加工和整理。
2. 描述统计学:描述统计学是教育统计学的基本方法之一,它通过统计指标如频数、均值、中位数、标准差等,对教育数据进行整体和个体特征的描述。
3. 推论统计学:推论统计学是教育统计学的另一重要方法,它通过从样本中推断总体特征、进行假设检验和建立置信区间等,对教育现象进行推断。
4. 数据分析:教育统计学运用统计方法和技术,对教育数据进行深入分析,从中发现规律、解决问题和支持决策。
二、教育统计学的基本方法教育统计学的基本方法主要包括以下几个方面:1. 调查研究法:调查研究法是教育统计学中常用的方法之一,通过设计问卷、发放调查并收集数据,获取教育目标、教育资源、教育过程和教育结果等方面的信息。
2. 相关分析:相关分析是教育统计学中常用的方法之一,它用于研究两个或多个变量之间的相关关系,帮助我们了解变量之间的相互影响和相关性。
3. 回归分析:回归分析是教育统计学中常用的方法之一,它用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向,并建立数学模型来预测教育结果。
4. 统计推断:统计推断是教育统计学中常用的方法之一,它通过从样本中推断总体的特征,帮助我们了解未知总体参数,并据此进行教育政策的制定和决策。
5. 多变量分析:多变量分析是教育统计学中常用的方法之一,它用于研究多个变量之间的关系,并寻找变量之间的模式和结构。
三、教育统计学的应用领域教育统计学的应用领域广泛,包括以下几个方面:1. 教育评估:教育统计学可以用于评估教育政策和教育项目的效果,通过收集和分析教育数据,评估教育质量和学生学习成果。
教育统计学论述题
教育统计学论述题1. 简述教育统计学的含义及内容体系。
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。
教育统计学的主要内容:描述统计、推断统计、实验设计。
2.联系实际谈谈为什么要学习教育统计学。
⑴教育统计学为科学研究提供了科学方法。
⑵教育统计学是教育科研定量分析的重要工具。
⑶教育统计学的方法可用于教育实践工作和有关课程的学习中。
3.数据有哪些类型?根据数据来源分为点计数据和度量数据;根据随机变量取值情况分为间断型随机变量的数据和连续型随机变量的数据。
4.简述统计表的结构和编制要求。
统计图由标题、图号、标目、图形、图注等项目构成。
在绘制统计图时对各组成部分有一些具体的要求,例如,标题要写在图的下方等。
对于具体的统计图又有特殊的制作要求。
5.简述统计图的基本结构和绘制规则。
统计图由标题、图号、标目、图形、图注等项目构成。
在绘制统计图时对各组成部分有一些具体的要求,例如,标题要写在图的下方等。
对于具体的统计图又有特殊的制作要求。
6. 简述集中量的含义、用途和常用集中量。
集中量是代表一组数据典型水平或集中趋势的一类特征量。
它能反映一组数据的分布中大量数据向某一点集中的情况。
我们可以通过计算所搜集数据的集中量来反映变量分布的集中趋势,说明所研究对象整体的发展水平和效果。
常用的集中量包括算术平均数、中位数、众数、加权平均数、调和平均数、几何平均数等。
7.简述差异量的含义、用途和常用差异量。
差异量是表示一组数据变异程度或离散程度的一类特征量。
我们可以通过计算所搜集数据的差异量来反映数据分布的离散程度,差异量越大,说明数据分布的范围越广,分布越不整齐;差异量越小,说明数据变动范围越小,分布就越集中。
常用差异量有全距、平均差、方差、标准差、差异系数等。
8. 结合实例说明相关关系的含义与种类。
相关分析是研究两个变量之间是否存在相关关系,如果存在相关关系,其相关的方向和密切程度如何的统计分析方法。
相关分析的主要方法是绘制相关散点图和计算相关系数。
教育统计学基础知识(史上最全最完整)
教育统计学基础知识(史上最全最完整)教育统计学是一门研究关于教育现象的统计学科,它利用统计方法和技术来收集、分析和解释教育数据,从而推断和判断教育领域中的各种现象和关系。
本文将介绍教育统计学的基础知识,帮助读者了解该领域的核心概念和方法。
1. 教育统计学的重要性教育统计学是教育研究中必不可少的一部分,它可以帮助研究者进行数据收集、数据分析和结果解释。
教育统计学的应用领域广泛,包括教育政策制定、教育评估、教学改革等。
通过统计分析,我们可以对教育领域的问题进行量化描述和解释,为决策者提供有力的依据。
2. 教育统计学的基本概念- 总体与样本:总体是指研究对象的全体,样本是从总体中选取的一部分个体。
在教育统计学中,我们往往无法调查整个总体,所以需要通过样本来推断总体的情况。
总体与样本:总体是指研究对象的全体,样本是从总体中选取的一部分个体。
在教育统计学中,我们往往无法调查整个总体,所以需要通过样本来推断总体的情况。
- 变量与指标:变量是指教育统计研究中需要观察和测量的特征、属性或现象,比如学生成绩、家庭背景等;指标是度量变量的具体方法和工具,比如平均值、标准差等。
变量与指标:变量是指教育统计研究中需要观察和测量的特征、属性或现象,比如学生成绩、家庭背景等;指标是度量变量的具体方法和工具,比如平均值、标准差等。
- 描述统计与推断统计:描述统计是对收集到的数据进行总结和描述,如频数、比例、均值等;推断统计是根据样本的统计结果,推断总体的特征和关系,通过抽样误差估计总体参数。
描述统计与推断统计:描述统计是对收集到的数据进行总结和描述,如频数、比例、均值等;推断统计是根据样本的统计结果,推断总体的特征和关系,通过抽样误差估计总体参数。
3. 教育统计学的常用方法- 抽样方法:在实际调查中,我们通常无法对整个总体进行研究,而是通过合理的抽样方法来选取一部分样本,使得样本代表总体。
常用的抽样方法有随机抽样、系统抽样等。
2006年《教育统计学》第一次作业
《教育统计学》一、判断正误,对的在前面的括号内画“√”,错的画“×”(×)1.求积差相关系数时,要求两组资料均为正态分布的等距变量。
(×)2.统计分组时选的分组标志是统计总体内各单位所具有的共同属性或特征。
(√)3.一个连续变量的取值范围是左闭右开区间。
(×)4.值越小,说明两变量间相关程度越低。
(×)5.等距变量既有相等单位,又有绝对零点。
(√)6.一组数据的每个数据都加上或减去一个常数C,其标准差不变。
(×)7.当一组数据以中位数为其集中量数的代表值时,常用四分差作其差异量数的代表值。
(√)8.统计即是对大量数量关系的综合与汇总。
(√)9.点二列相关可用来评价测验中某一问题与测验总成绩之间是否具有一致性。
(×)10.一组非正态分布的数据,将每一个数转化为标准分数后,其分布呈正态分布。
(√)11.统计表是自下而上传递统计资料的重要载体。
(√)12.如果两列数据之间是零相关,我们就可以说这两列数据之间独立。
(×)13.在对连续性数据资料分组时,组数越多,组距越大;组数越小,组距则越小。
(×)14.可用差异系数比较同一对象在团体中两种单位不同事项相对位置的高低。
烛光 14:48:12χ检验适用于计数资料和百分资料。
(√)1.2(×)2.方差分析在综合检验多个平均数间差异的同时也检验了任意两个平均数间的差异。
(×)3.自由度越小,t分布曲线的扩展程度越小。
(√)4.统计假设检验中,接受H0,则说明H0假设确实真。
(×)5. 从两个正态总体中随机抽取的两组观测值,它们的次数分布的形状是相同的。
(√)6. 概率是频率的极限。
(√)7. t分布与标准正态分布一样,是一个以平均值0左右单峰对称分布。
χ统计量,检验两个独立样本组是否来自具有相同中位数的总体。
(√)8.中位数检验法主要是使用2(×)9.事件的概率不仅由事件本身决定,而且与我们所用的计算方法有关。
教育管理的教育统计学
教育管理的教育统计学教育管理是一个复杂的领域,涉及方方面面,一个好的教育管理者需要掌握各种各样的技能,其中之一就是教育统计学。
教育统计学的目的是收集、分析和解释与教育相关的数据,用来改进教育管理和教育政策决策。
在这篇文章中,我将探讨教育统计学的重要性和它在教育管理中的应用。
一、重要性教育统计学是教育管理中至关重要的一部分,因为它提供了收集、分析和解释数据的方法,这些数据可以用来改进各种类型的教育决策。
下面是教育统计学的三个主要方面。
1. 收集数据教育统计学的第一个方面是收集数据。
详细收集各种类型的数据,包括学生人数,学生族裔和性别,学校的规模、经费和设施等。
这些数据可以用来获取某个地区或一个学校的教育状况,并决定如何应用这些数据来改进教育水平。
2. 分析数据教育统计学的第二个方面是分析数据。
数据分析是一个重要的过程,因为它可以揭示出数据之间的关系和趋势。
当学校领导者和教育政策制定者通过对数据进行分析,可以发现许多问题,比如那些实施不好的计划、哪些教学方法得到广泛认可以及如何平衡学生群体之间的差异。
3. 解释数据教育统计学的第三个方面是解释数据。
数据解释与分析密切相关,需要将数据解释给其他人,比如学生、教师和其他有关方面。
数据解释还可以在决策制定和人员分配方面发挥重要作用。
解释数据对于决策制定者而言十分重要,因为他们需要确保政策得到广泛接受并得到正确执行。
二、应用现在让我们来看一下教育统计学在教育管理中的应用。
教育统计学可以应用于以下几个方面。
1. 洞察学生教育统计学可以帮助学校系统更好地洞悉学生。
通过收集学生的数据,学校可以了解学生的经济背景、成绩、课程选择和考试分数等。
由此,学校可以为学生提供更好的支持、个性化的教育,让学生在学校得到更多的成功体验。
2. 制定学校规划教育统计学可以帮助学校系统制定学校规划,以确保最佳的教育效果。
通过收集学校规模、建筑大小和人员数量等数据,学校可以决定最佳的授课方式、编制最合理的学术财政计划,从而为学生提供更好的教育。
教育学专业的教育统计学研究
教育学专业的教育统计学研究教育统计学是一门研究教育领域中的数据收集、整理、分析和解释的学科,它通过收集大量的教育数据,帮助决策者制定合理的教育政策和教学改革方案。
作为教育学专业的一门重要课程,教育统计学为学生提供了丰富的数据处理和分析工具,培养了他们的数据分析能力和科学研究素养。
本文将从教育统计学的定义、应用以及教育学专业学生的教育统计学研究等方面进行探讨。
教育统计学是一门研究教育数据的学科,它通过数据的收集和整理,分析数据的规律,为教育决策者提供科学依据。
教育统计学的研究对象主要包括教育需求、教育资源、教育投入和教育产出等方面的数据。
通过对这些数据的分析,可以了解教育发展状况、教育资源的配置情况以及教育改革的效果等信息,从而指导教育决策的制定和教育政策的调整。
教育统计学在教育领域中的应用非常广泛。
首先,教育统计学可以帮助学校和教育机构进行教育评估。
通过对学生学习成绩、师资力量、教学资源等方面的数据进行分析,可以评估学校的教育质量,为教育改革提供科学依据。
其次,教育统计学在教育政策制定和教学改革中也起到了重要的作用。
通过对不同教育政策和教学改革方案的数据进行分析,可以评估其效果,发现问题并提出改进建议。
再次,教育统计学还可以为教育研究提供数据支持。
通过对教育现象和问题的数据分析,可以产生有关教育的理论和结论,为教育研究提供科学依据。
对于教育学专业的学生来说,学习教育统计学是非常重要的。
首先,教育统计学可以帮助他们更好地理解教育发展的现状和问题。
通过学习教育统计学,学生可以了解到不同地区、不同时期的教育数据,了解教育发展的趋势和规律。
其次,学习教育统计学可以提高学生的数据分析能力。
在教育研究和教育工作中,学生需要收集、整理和分析各种教育数据,通过学习教育统计学的方法和技术,可以更加科学地处理数据,得出准确的结论。
此外,学习教育统计学还可以培养学生的科学研究素养。
在教育统计学的学习过程中,学生需要进行实证研究和数据分析,这对其进行科学研究和进行教育改革都有着重要的意义。
教育统计学的内容主要包括
1、教育统计学的内容主要包括:描述统计与推断统计2、3、2、测量结果能在其上取定数值的量尺,从量化水平高低的角度可分为:名义量尺、顺序量尺、等距量尺与比率量尺。
在名义量尺上所指定的数字,只具有类别标志的意义,而无性质优劣,分量多寡的意义。
顺序量尺上的数字量化水平则较高,有优劣、大小、先后之别,如学业成绩评定优劣。
等距量尺上的数字量化水平又更高,这种数字是单位相等但零点可任意指定的线性连续体系上的值,如温度、可比可加。
比率量尺是一种有绝对零点的,等单位的线性连续体系。
如身高、体重等。
能加、减、乘、除4、5、3、测量工作按一定的规则进行,体现为三种东西即:测量工具、施测和评分的程序与要求、结果解释参照系或参照物6、7、4、心理测量跟物理测量的两点突出差异:一间接性;二要抽样进行8、9、5、数据的种类①从数据来源分成计数数据、测量评估数据和人工编码数据②根据数据所反映的变量的性质分分为称名变量数据、顺序变量数据、等距变量和比率变量数据10、11、6、顺序变量数据之间虽有次序与等级关系,但不具有相等单位,也不具有绝对的数量大小和零点。
因此只能进行顺序递推运算,不能做加减乘除运算。
等距变量不能用乘、除法运算来反映两个数据之间的倍比关系,能做加减运算。
比率变量数据可以进行加、减、乘、除运算12、13、7、数据三个特点①数据的离散性②数据的变异性③数据的规律性14、15、8、统计一批数据的次数分布两种方法:一、按不同的测量值逐点统计次数;二、为了简缩数据以区间跨度来统计次数。
如分数段统计16、17、9、编制简单次数分布步骤①求全距②定组数③定组距④写组限⑤求组中值⑥归类划记⑦登记次数18、19、10、相对次数分布表主要能反映各组数据的百分比结构20、21、11、累积次数分布表还分成“以下”累积次数分布表与“以上”累积次数分布表两种。
“以下”累积其目的在于反映位于某个分数“以下”的累积次数共有多少22、23、12、次数分布图两种表达方式:次数直方图和次数多边图24、25、22、等级相关适用的几种情况①两列观测数据都是顺序变量数据,或一列是顺序变量数据,另一列是连续变量的数据。
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教育统计学的内容主要包括1、教育统计学的内容主要包括:描述统计与推断统计2、测量结果能在其上取定数值的量尺,从量化水平高低的角度可分为:名义量尺、顺序量尺、等距量尺与比率量尺。
在名义量尺上所指定的数字,只具有类别标志的意义,而无性质优劣,分量多寡的意义。
顺序量尺上的数字量化水平则较高,有优劣、大小、先后之别,如学业成绩评定优劣。
等距量尺上的数字量化水平又更高,这种数字是单位相等但零点可任意指定的线性连续体系上的值,如温度、可比可加。
比率量尺是一种有绝对零点的,等单位的线性连续体系。
如身高、体重等。
能加、减、乘、除3、测量工作按一定的规则进行,体现为三种东西即:测量工具、施测和评分的程序与要求、结果解释参照系或参照物4、心理测量跟物理测量的两点突出差异:一间接性;二要抽样进行5、数据的种类①从数据来源分成计数数据、测量评估数据和人工编码数据②根据数据所反映的变量的性质分分为称名变量数据、顺序变量数据、等距变量和比率变量数据6、顺序变量数据之间虽有次序与等级关系,但不具有相等单位,也不具有绝对的数量大小和零点。
因此只能进行顺序递推运算,不能做加减乘除运算。
等距变量不能用乘、除法运算来反映两个数据之间的倍比关系,能做加减运算。
比率变量数据可以进行加、减、乘、除运算7、数据三个特点①数据的离散性②数据的变异性③数据的规律性8、统计一批数据的次数分布两种方法:一、按不同的测量值逐点统计次数;二、为了简缩数据以区间跨度来统计次数。
如分数段统计9、编制简单次数分布步骤①求全距②定组数③定组距④写组限⑤求组中值⑥归类划记⑦登记次数10、相对次数分布表主要能反映各组数据的百分比结构11、累积次数分布表还分成“以下”累积次数分布表与“以上”累积次数分布表两种。
“以下”累积其目的在于反映位于某个分数“以下”的累积次数共有多少12、次数分布图两种表达方式:次数直方图和次数多边图22、等级相关适用的几种情况①两列观测数据都是顺序变量数据,或一列是顺序变量数据,另一列是连续变量的数据。
如对学生的绘画、体育测试成绩排名就属顺序变量数据②两个连续变量的观测数据,其中有一列或两列数据的获得主要依靠非测量方法进行粗略评估得到。
如语文基础知识水平可测验加以测量但学生的课文朗读水平却只能根据若干准则由老师给予大体的评估。
点双列相关适用于双变量数据中,有一列数据是连续变量数据,如体重、身高以及许多测验与考试的分数;另一列数据是二分类的称名变量数据,如性别23、原始分数的意义必须要跟一定的参照物(系统)作比较,才能真正明确起来。
原始分数意义的参照物大体有两类,一是其他被试的测值,即其他被试在所测特性上的普遍水平或水平分布状态;二是社会在所测特性上的客观要求,即被试在所测特性上发展应该达到程度的标准24、常模总是指某一具体测验(不能简单地看成是其名称所指特性)上的常模。
常模总是特定的、具体的,是就一定人群在具体测验上的表现来说的。
常模又可分为发展常模与组内常模两大类。
发展常模又有年龄常模与年级常模之别,组内常模又有百分等级常模与标准分数常模之别25、历史上第一个提出常模这一科学概念的是法国心理学家比纳。
他最早建立了智力测验的年龄常模。
发展常模就是某类个体正常发展进程各特定阶段的一般水平26、智商(IQ)=智力年龄/生理年龄×10027、组内常模又可分为百分等级常模与标准分数常模两个类别。
一个分数的百分等级,就是该分数在所属分数组中,取值比它小的分数个数占该分数组总个数的百分数。
百分等级值只有可比性而无可加性,不能累加求和与进一步求平均;这是百分等级常模的一个局限所在28、一个测验分数的标准分数,就是以它所属分数组的标准差为单位的,对它所属分数组的平均数的距离29、难度指数(p)取值越大并不意味着项目越难,而是越易;指数p的数字值与其代表的含义,方向恰好相反30、三种偏态分布:如果一个测验对某一被试团体来说,难度相对显得大,那么,被试团体中大多数人就会得低分,被试总分分布就会形成正偏态分布;如果一个测验对某一被试团体来说,难度相对显得小,被试团体中就会有很多人得高分,总分分布就会形成负偏态;假定被试团体在某一特定方面,其水平分布事实上是呈正态分布的,若测验项目的难度确能做到对这个被试团体来说是恰当的,那么对这个团体施测这一测验,所得被试测验总分分布自然也会呈正态分布31、“高、低分组求得分率差”的办法就是将全体被试按总分多寡加以排队,然后取得分最多的27%的被试作为“高分组”,得分最少的27%的被试作为“低分组”,最后求这两个组上项目得分率(通过率)的差来作为区分度指数的取值31、人们就使用两个平行形式测验来测查同一批被试,这样也可获得同一批被试的两批独立测值,从而通过求相关系数,估出测验的信度32、效度验证工作大体分为三类即内容效度、效标关联效度和结构效度。
效标关联效度又包含“并存”效度和“预测”效度这两个小类别33、测验即使相当有效,效度系数rXY的取值也很少能超过0.70,一般取值能达到0.40就相当不错了34、根据课堂教学运用测验的一般顺序来分可把学业成就测验分成安置性测验、形成性测验、诊断性测验和终结性测验。
根据解释测验分数的方法不同可把学业成就测验分成常模参照测验和标准参照测验两类。
根据成就测验的实施方式与测验载体,我们把成就测验分成口头测验、纸笔测验和操作测验35、纸笔测验优点①提高测验的效率,即同时可以进行大团体的测验②便于完整记录学生在题目作答上的反应③便于施测和评分过程的规范化和标准化从而提高学业成就测验的信度与效度④便于对测验中答题信息的分析研究36、课堂成就测验特点①简易性②灵活性③随意性④测量性能较差37、对教育目标分类的认识:布卢姆认为作为完整的教育目标应当包括三个主要的领域:认知领域、情感领域和动作技能领域。
布卢姆把认知领域中的行为目标分为六个不同的层次,它们依次是知识(识记)、领会、应用、分析、综合和评价①知识:回忆或辨认某些特定的事实②领会:初步理解材料的意义③应用:能够运用已学过的材料④分析:把事物整体分解为部分,以便了解整体与部分以及部分与部分之间的关系⑤综合:把各个部分有机地组织成一个整体的能力⑥评价:根据一定的标准对事物的价值作出合乎逻辑的判断,如对小说、诗歌、电影、哲学流派、环保方案、测验设计等作出价值判断的行为与能力38、我国教育工作者提出目标层次分为识记、理解(领会)、简单应用和综合应用这四个层次39、学业测验中考试题目类型分为客观题、主观题40、客观题:有一些考试题目,如果评分规则一旦明确下来,只要依照这些规则,无论谁去评分,都会得出相同的分数,典型的客观题类型常见的有填空题、简答题、是非题、匹配题、单项选择题或多项选择题等。
简答题和填空题适合于测量相对简单的学习成就。
是非题这种题型的缺陷也是明显的,一是容易猜测,(猜对的可能性有50%),二是适合于用是非题来测量的学习成就其范围有限。
多项选择题更适合于测量具有较复杂结构的学习成就41、主观题型如论述题、证明题、计算题、作图题、作文题等42、心理测验主要用途①人才选拔②人员安置与人事管理③临床心理学研究④学校心理服务⑤建立和检验假设43、智力测验在国内常见①比纳智力测验②斯坦福—比纳智力测验③韦克斯勒智力测验④瑞文标准推理测验和⑤中小学生团体智力筛选测验44、吉尔福特认为,发散思维所表现出来的一个人的外在的行为,即代表这个人的创造力45、发散性思维在行为上表现三种基本特征:流畅性、变通性、独特性46、人格测验的方法与类型主要有自陈量表法、投射测验法、情境测验法、评定量表法47、客观世界中发生的各种现象分为两类:确定性现象不确定性现象48、按照概率的定义,概率的取值范围在区间[0,1]上,如某个事件概率为1,表示该事件肯定发生,这样的事件称为必然事件,在实际研究中更多事件的概率介于0与1之间,人们把发生概率很小的事件,如概率小于0.05,或0.01,称为小概率事件49、一个离散性随机变量的概率分布是指这个随机变量所有取值点的概率的分布情况。
一个连续性随机变量的概率分布是指这个随机变量所有取值区间上概率取值的分布情况50、从形态看,正态分布是一条单峰、对称呈钟形的曲线,其对称轴为过x=u的纵线。
曲线在X=u点取得最大值。
从x=u点开始,曲线向正负两个方向递减延伸,不断向X轴逼近,但永不与X轴相交。
一个随机变量服从正态分布的最大特点是其取值在平均数附近的概率很大,而取值离平均数越远,其概率越小。
在这许许多多的正态分布中有平均数为0、标准差为1的正态分布可以作为正态分布的一个典型代表,其他各种正态分布都可以通过一定的数学方法与它相互转化51、在标准正态分布中,夹中间面积90%的两个Z值分别为±1.96;夹中间面积99%的两个Z值分别为±2.5852、统计学中,推断统计的直接操作对象是总体的一个样本,但其推断的却是总体的各种特征。
影响样本对总体代表性的因素主要有三①总体本身的离散性②所抽取样本容量的大小③对总体代表性强弱的因素是抽样方法53、随机抽样方法①简单随机抽样②分层抽样③分阶段抽样④等距抽样54、随机抽样方法原则①机会均等②相互独立。
简单随机抽样最常见的形式就是抽签。
较严谨的简单随机抽样是借助随机数码表而作的随机抽样55、分层抽样的实质就是将总体各部分按其容量在总体规模中的比分派到样本结构中去,然后进行抽样。
所以分层抽样是分两步进行①按比例求出各部分入样元素数②各部分按要求的人样数用简单随机抽样的方法产生入样元素,最终合成总样本。
分阶段抽样实际上进行两次抽样,第一次是以“部分”为元素进行抽样,然后再在人样的这些“部分”中抽取入样元素。
等距抽样的第一步也是首先对总体所有元素编号,所编号码应该是连续有序的。
第二步计算每相邻两入样元素的间隔距离。
第三步是在第一间隔中随机确定第一个入样元素的号码,比如说取定为00003。
第四步则开始抽取入样元素56、要认识抽样分布必须学会识别三种分布:总体分布、子样分布和抽样分布57、α值常取0.05和0.01两个水平,偶而也有取0.001的。
在假设检验中,α的取值越小,称此假设检验的显著性水平越高58、统计假设检验中使用的假设有两种,一种称为虚无假设,一种称为备择假设。
统计假设检验中冒犯I 型错误的概率大小就等于显著性水平α值的大小,β同时也是犯Ⅱ型错误的概率值符号。
Ⅱ型错误称为β错误,影响Ⅱ型错误概率大小的因素有三个。
第一因素是客观的真值与假设的伪值两者之间的差异。
第二因素是α值的大小。
α值越大,犯Ⅱ型错误的概率就越小,α值越小,β就越大。
第三因素是样本容量。
样本容量越大,犯Ⅱ型错误的概率就越小;样本容量越小,犯Ⅱ型错误的概率就越大59、如果检验的目的是为了判断某个总体参数是否等于某个定值,或者是为了推断某两个总体参数是否相等,则应该使用双侧检验。