教育统计学的内容主要包括
教育统计学重点
教育统计学是教育科学的一门分支学科。
它主要探讨如何应用数理统计的方法来研究教育,包括用一系列的数字来反映教育事业的发展状况,探讨教育的规律,制定教育方案,对教育进行科学管理,对教育效率进行检查等等。
作为一门学科,教育统计学属于应用统计学的范畴,是数理统计与概率论等数学学科在教育领域(包括实践领域与理论研究领域)中的应用。
它是教育领域中各种数据资料,特别是量化数据资料的整理、分析,以及由此而进行推断与决策的有益的思维工具之一。
教育统计学的研究内容,从不同角度分,可以分成不同的类别。
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。
本门课程讲授的教育统计学包括两大部分,一部分是教育统计学的理论部分,教育统计的基本概念和原理,以及教育统计的原则、方法和手段,重难点除了统计学基本概念以外,还包括作为数据分析基础的一些统计知识,包括集中量和差异量特征及计算、正态分布的计算和应用、总体平均数的推断应用、方差的基本原理及检验应用,以及其他相关分析基本知识等。
另一部分是SPSS软件操作部分。
SPSS(SPSS Statistics)是一款数据分析软件,是三大综合性统计软件(SAS、BMDP、SPSS)之一,它集数据整理、分析功能于一身,SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。
SPSS 统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类,每类中又分好几个统计过程,而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。
SPSS也有专门的绘图系统,可以根据数据绘制各种图形。
SPSS软件操作是教育统计学学习的重要内容,对于实际的教育教学现象和规律的探究有着实践的指导意义。
教育统计学是一门方法论科学,关于它的学习有一些方法和技巧。
首先,对于教育统计学中重要的相关概念、原理的范畴的理解和掌握,不能死记硬背,要通过理解在加强记忆,要抓住要点,能用自己的认识和语言表达出来。
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。
教育统计的主要内容
教育统计的主要内容教育统计是指对教育领域中各种数据和信息进行收集、整理、分析和解释的过程,通过对这些数据和信息的处理,可以帮助我们更好地了解教育的现状和发展趋势,为教育政策的制定和教育改革的实施提供科学依据。
教育统计的主要内容包括以下几个方面:一、学校基本情况统计。
学校基本情况统计是教育统计的基础工作,它包括学校的数量、类型、办学层次、学生人数、教职工人数、教学设施和设备等方面的数据。
通过对学校基本情况的统计,可以全面了解各地区、各类型学校的发展情况,为教育资源的合理配置和学校布局的规划提供依据。
二、学生学业水平统计。
学生学业水平统计是对学生学习成绩、考试通过率、学业质量评价等方面的数据进行统计分析。
通过学生学业水平统计,可以了解学生的学习状况和学业成绩分布情况,为学校和教育管理部门提供改进教学质量和学业水平的参考依据。
三、教师队伍建设统计。
教师队伍建设统计是对教师的数量、学历、职称、教学经验、培训情况等方面的数据进行统计分析。
通过教师队伍建设统计,可以了解教师队伍的结构和素质状况,为教师培训和教师队伍建设提供科学依据。
四、教育经费投入统计。
教育经费投入统计是对教育经费的来源、支出情况、投入比例等方面的数据进行统计分析。
通过教育经费投入统计,可以了解教育经费的使用情况和教育资源的配置情况,为教育经费的合理分配和教育投入的效益评估提供依据。
五、教育质量评价统计。
教育质量评价统计是对教育质量评价指标、评价结果、评价方法等方面的数据进行统计分析。
通过教育质量评价统计,可以了解教育质量的现状和发展趋势,为教育改革和教育质量提升提供科学依据。
六、教育发展规划统计。
教育发展规划统计是对教育发展规划的制定、实施和效果等方面的数据进行统计分析。
通过教育发展规划统计,可以了解教育发展规划的实施情况和效果,为教育政策的调整和教育发展规划的修订提供依据。
总之,教育统计是教育管理和决策的重要工具,通过对教育数据和信息的统计分析,可以为教育的发展和改革提供科学依据,促进教育的公平、均衡和高质量发展。
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。
2017年12月西南大学网络教育大作业答案-0282教育统计学
0282教育统计学一、论述题1. 教育统计学是应用统计学的一个分支,是应用数理统计的原理和方法来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、分析有关教育研究和教育实践工作中的数字资料,并以此为依据进行科学推断,揭示教育现象所蕴涵的客观规律。
主要内容:描述统计、推断统计。
描述统计是通过制表、绘图和计算特征量等,对已经搜集到的数据进行整理、归纳、简缩、概括,使数据分布的特征清晰、直观、明确地显现出来的统计方法。
推断统计是根据样本提供的信息,运用概率的理论进行分析、论证,在一定可靠程度上估计或推测总体的分布特征的统计方法。
它是由部分推断全体、由已知推断未知的统计方法。
教育统计是对教育问题进行定量分析的重要科学工具。
学习的具体意义:用于教育科研和教育、教学和行政管理工作。
便于相互交流和学习。
为学习其它学科打基础。
2. 根据来源可分为:⑴点计数据:计算个数所获得的数据。
⑵测量数据:用一定的工具或标准测量所获得的数据。
根据随机变量取值情况可分为:⑴间断变量的数据:取值个数有限的数据。
⑵连续变量的数据:取值个数无限的数据。
二、应用题5.检验的步骤:(1)提出假设H0:μ1=μ2H1: μ1不等于μ2(2)选择检验统计量并计算其值一年级同学和二年级同学的测验分数是从两个总体随机抽出的样本,两个总体标准差未知,但两个样本容量较大,即n1=40>30,n2=60>30,因此可用公式(7.15)作为平均数之差的标准误,并用Z检验近似处理。
其检验统计量为Z=1.7。
(3)确实检验形式:没有资料可以说明一年级和二年级学生综合素质谁优谁劣,故采用双侧检验。
(4)统计决断:根据表6.2双侧Z检验统计决断规则,|Z|=1.7<1.96=Z0.05,于是保留H0拒绝H1。
其结论为一年级和二年级同学的测试结果并无显著性差异。
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。
教育统计学的内容主要包括
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。
教育学专业的教育统计学分析
教育学专业的教育统计学分析教育统计学是一门研究教育现象及其发展规律的学科,通过运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,以推动教育改革和发展。
教育学专业的学生在学习过程中需要深入了解教育统计学的基本理论、方法和应用,掌握数据分析的技巧和工具,并将其运用到实际教育问题的研究中。
本文将从以下几个方面对教育学专业的教育统计学分析进行探讨。
一、教育统计学的基本概念和理论教育统计学的基本概念包括数据收集、数据整理、数据分析和数据解释。
数据收集是指通过问卷调查、实地观察、测试测量等方法获取教育相关的数据;数据整理是对获得的数据进行分类、整合和编码,以便进行进一步的统计分析;数据分析是使用统计学方法对数据进行计算、比较和解释,得出结论和推断;数据解释则是将统计结果与实际情况相结合,形成合理的解释和分析。
教育统计学的理论主要包括描述统计学、推断统计学和多元统计学。
描述统计学用于描述、展示和总结数据的基本特征和规律,如平均数、标准差、频数分布等;推断统计学则是用来进行推断和判断,通过对样本数据的分析来推断总体的特征和规律;多变量统计学则用于研究多个变量之间的关系和影响,如回归分析、方差分析等。
二、教育统计学的数据分析方法1. 描述统计分析法描述统计分析法是对数据进行统计描述和总结的方法,常用的统计指标包括平均数、标准差、频数分布等。
通过对教育数据的描述统计分析,可以了解教育现象的基本特征和分布情况。
2. 相关分析法相关分析法是研究两个或多个变量之间关系的方法,常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
通过相关分析,可以了解教育变量之间的相关性和相关方向,以及它们之间的线性关系强弱程度。
3. 回归分析法回归分析法是研究一个或多个自变量对一个因变量影响的方法,常用的回归分析方法包括简单线性回归和多元线性回归等。
通过回归分析,可以分析和预测教育变量之间的因果关系和影响程度,为教育决策提供支持和参考。
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。
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。
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
第一节什么是统计学和教育统计学什么是统计学•统计学是一门关于数据资料的收集、整理、分析和推断的科学。
•统计学分为两大类:一是数理统计学,另一个是应用统计学统计学分为数理统计学应用统计学数理统计学它主要是以概率论为基础,对统计数据数理关系的模式加以解释,对统计原理和方法给予数学证明,它是数学的一个分支。
应用统计学它是数理统计原理和方法在自然和社会各个领域中的应用。
如数理统计的原理和方法应用到教育领域,称为教育统计学;而如果数理统计的原理和方法应用到医学领域,就称为医学统计学等。
二、什么是教育统计学教育统计是数理统计与教育学、心理学交叉结合的产物,是应用统计学。
教育统计学主要包括两部分内容:描述统计与推断统计。
描述统计描述统计是对收集的数据进行整理、概括,显现其分布特征的统计方法。
如某校某年级的某科考试成绩,是一个个分散的、看不出规律性及其特征的一组数据,描述统计就是通过计算平均数、标准差、差异系数等了解该组数据的集中趋势及离散趋势,通过制表、作图等直观形式表现这组数据的分布特征,从而使我们能更好地理解和使用数据。
推断统计推断统计就是根据样本所提供的信息,运用概率的理论进行分析、论证,并在一定可靠程度上,对总体分布特征进行估计、推测。
也就是根据已知的情况,在一定可靠程度上对未知情况进行估计和推测。
在教育教学的管理、评估和研究中用己知说明解释未知;用有限推断无限等问题都要使用推断统计的方法。
三、为什么要学习教育统计学1、教育统计是教育科学研究的工具。
2、学习教育统计学有利于教育管理科学化。
3、教育统计学是教育评价不可缺少的工具。
4、教育统计学是科学分析事物的方法。
四、学习教育统学的方法1、要明确学习教育统计学的目的。
2、要重点掌握各种统计方法的使用条件。
3、要学、用结合。
第二节统计学中的几个基本概念一、总体和样本总体是我们所研究的具有某种共同特性的个体总和。
样本或称子样,是从总体中抽取的作为观察对象的一部分个体。
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。
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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。