教育统计学读书心得

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篇一：统计学学习心得

统计学学习心得

本学期我们专业开设了《统计学原理》课程，通过近一个学期的学习我们对统计学应用领域及其类型和基本概念有了一个基本的了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。但这都是些书本上的理论知识，是纸上谈兵。理论须用来指导实践，把我们学习到的理论知识运用到我们的工作和生活中去，这是我们学习的目的。

对于本人而言，数学功底不是很好，在没学统计学之前就感觉统计学会很枯燥无味，对这门课程有些恐惧。但通过这学期的学习，感觉并没有想象的那么难学，再加上秦老师幽默风趣的讲解，使复杂的问题变得通俗易懂，老师通过举例说明问题的方法使问题变得简单化，容易理解，再通过课堂上做习题，加深了对问题的理解。同时，老师基本上都是

在课堂上让我们做完习题，这样给我们减轻了很多课余的时间，学起来比较轻松。

而就所学的内容来讲，我个人认为这门课程有两大难点，一是统计学有许多相似概念，要求理解内涵，辨别异同和实际应用。例如在第二章统计调查中，相关概念的辨析就需要我们理解掌握以便熟练的做题。而对于公式不能像数学那样，只从抽象的式子到式子的变换，而是要把公式理解再加以运用，掌握公式的使用条件，体会应用的灵活性。例如在相关与回归分析这一章中，主要就是要求我们把公式掌握好再加以灵活的运用，问题就会迎刃而解。因此可见，在统计学当中，公式的运用很重要。以上是我对学习《统计学原理》的心得，写的不是很全面，但都是自己真实的体会，通过这门课程的学习，我相信在以后的工作和学习中会给我带来很多的益处，让我受益匪浅。

篇二：《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?、标准差?、相关系数?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）

x?

x

n

i

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。二）众数·

m0：一组数据中频数出现最多的那个数（粗略众数），（理论众数）与频数分布曲

线最高点相对应的横坐标上的一点。

2、优点：简明易懂，较少受两端极值的影响

3、缺点：不准确、不稳定，随频数的变化而变化（以及组距和组数变化），不适合袋鼠运算，受抽样变动大

4、适用条件：快速而有粗略地找出一组数据的代表值，需要利用算术平均数、中位数、众数三种关系来粗略地判断频数分布的形态时（是否符合正态分布），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。

·几者之间的关系

算术平均数、中位数、众数的大小与频数分布的形态有关。正偏态：x?md?m0负偏态：x?md?m0

三）加权平均数、几何平均数、调和平均数（应用较少）

1、加权平均数：权衡各小组平均数在总体平均数中所起的作用

2、几何平均数：用于工作速率的集中量，例如求学龄儿童人数的增加率，教师工资增加率、阅读能力进步率等。xg?

3、调和平均数：一组数据倒数的算数平均数的倒数。主要用来求学习速度，例如阅读速度、解题速度、识字速度等。

第四章差异量：表示一组数据变异程度或离散程度的量第一节全距、四分位距、百分位距（绝对差异量）

1、全距：R?最大值?最小值

易受两端极值影响，不考虑中间数值的差异，反应不灵敏。

2、四分位距：较少受两端极值的影响，但是忽略了左右共50%的数据的差异，并且不适合代数运算。（但一组数据用中位数表示集中量时，需要用四分位距表示差异量。使用范围及条件一致）

3、百分位距：

第二节平均差（绝对差异量）

mD?

x?md

n

（md也可为是算术平均数）

平均差简单易懂，每个数据都参与运算，考虑到全部的离差，反应灵敏，但是由于计算要用到绝对值，不适合代数运算，所以统计分析较少使用。第三节方差和标准差（绝对差异量）（使用最多）

描述一组数据的离散程度，并且当一组数据的集中量用算术平均数表示时，差异量需要用标准差表示。第四节相对差异量

x

之间为正常范围）

cV?

?x

（5%~35%?100%，差异系数越大，离散程度越大；反之，