第十四章 教育研究资料的统计分析 山东师范大学PPT课件
《统计分析》PPT课件 (2)

结论: 计算结果表明,v1<v2,说明产品销售额 的离散程度小于销售利润的离散程度
精选PPT
36
5、标准分数
1. 1.变量值与其平均数的离差除以标准差后 的值。
2. 2.对数据相对位置的测度 3. 3.剔除数据的量纲。 4. 4.计算公式为
精选PPT
37
经验法则
经验法则表明:当一组数据对称分布时 •约有68%的数据在平均数加减1个标准差的范围内。 •约有95%的数据在平均数加减2个标准差的范围内。 •约有99%的数据在平均数加减3个标准差的范围内。
据
精选PPT
22
几何平均数(geomean)
1. n 个变量值乘积的 n 次方根
2. 适用于对比率数据的平均
3. 主要用于计算平均增长率
4. 计算公式为
n
Gmn x1x2xn n xi i1
5. 可看作是均值的一种变形
n
lg G m1 n(lxg 1l
lgxi gx2 lgxn)i1n
精选PPT
第二节 统计分析
频数分析 集中趋势分析 离散程度分析
精选PPT
1
精选PPT
2
对每一个变量要设置如下几项:
name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值 的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、 Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义 变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、
• 排序后处于25%和75%位置上的值
25% 25% 25% 25%
QL
QM
QU
• 不受极端值的影响
• 主要用于顺序数据,也可用于数值型数据, 但不能用于分类数据
教育统计与数据分析培训ppt

学术研究数据
来自学术机构、研究项目的数 据,如学生成绩、教师评估等
。
商业数据
教育机构、培训机构等提供的 商业数据,如学生报名信息、
课程销售数据等。
公开数据
来自社交媒体、在线教育平台 等公开可获取的数据。
教育数据收集方法
调查问卷
通过发放问卷的方式收 集数据,包括纸质问卷
VS
详细描述
统计学涉及许多基本概念,如总体与样本 、变量与数据类型、概率与分布等。这些 概念是进行数据分析和推断的基础,对于 理解统计方法和结果至关重要。在学习教 育统计与数据分析时,需要深入理解这些 基本概念,并能够正确运用它们进行数据 分析和解读。
02
教育数据分析方法
描述性数据分析
描述性数据分析是数据分析的基础,它通过对数据进行整理、归纳和总结,以了解 数据的总体特征和分布情况。
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学,它提供了对数据内在规律性的理解和量化分析方法。在 教育领域,统计学被广泛应用于教育政策制定、教育评估、课程设计等方面,对于提高教育质量和促进教育公平 具有重要意义。
统计学在教育领域的应用
总结词
了解统计学在教育领域的应用场景是掌握教育统计的关键。
详细描述
预测性数据分析需要考虑到数据的特 征和规律,以及如何选择合适的算法 和模型,同时还需要对模型的准确性 和可靠性进行评估和调整。
预测性数据分析常用的方法包括时间 序列分析、机器学习、深度学习等, 这些方法可以帮助我们预测未来的趋 势和结果。
03
教育数据来源与收集
教育数据来源
01
02
03
04
政府统计数据
统计分析PPT课件

(1) 預估成功率: 有一年工作經驗者,估計有 24.6 % 機率完成,勝算 0.326 有二年工作經驗者,估計有 69.4 % 機率完成,勝算 2.262 (2) 可由係數估計勝算比, 勝算比 = exp(0.1615) = 1.175. 實值意義:工作經驗每增加一個月,完成工作之勝算是 原來的 1.175倍。
32
時間序列
長時間對某一現象觀察的資料記錄是為時 間序列
政府機關、公司機構保留的記錄,長期累 積下來是為一有研究價值的資料
未來經濟預測、營運的決策,或投資的選 擇通常靠分析時間序列資料
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時間序列模式
時間序列的資料非獨立資料,相鄰兩筆資 料間互相影響,此稱之為自相關
通常時間序列資料的建模必須考慮自相關 以下的模式考慮前一時間的影響
或不就業 ➢ 金融機構研究影響個人信用狀況的因素
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簡易邏輯迴歸模式
以某一變因(X) 預估事件發生的機率 資料的反應變數(Y)只有二種可能的結果, 通常以 y=1 表示發生 及 y=0 表示未發生。 定義:勝算 odds = 勝負機率之比 基本原理:假設 ln(勝算) 對 X 有線性關係
註:ln 是自然對數
(參考SAS統計軟體得到的報表) ➢結論是五種廣告效應有明顯的不同,
在統計上說“有顯著差異”(significant difference)
14
其它檢定之例
消基會檢測食品防腐劑是否超出標準: hypothesis 為不超出標準,在等於標準下計算 的 p-值,若 p-值<0.05,則認定食品防腐劑顯 然超出標準。
ln (od ) d Z s β 0 β 1 X
教育统计学课件绪论【共45张PPT】

Correlational Research
Descriptive Statistics & Inferential Statistics
因变量(dependent Variable )是研究者感兴趣的结果,
通过观察和测量这一结果,可以评估自变量的效应。
Definition of terms
Manipulated Variable VS Subjective Variable
Manipulated Variable is a type of independent variable that the experimenter systematically controls or manipulates and to which the subjects are assigned.
总体参数(Parameters)是描述一个总体的特征的各种
值,通常是样本统计量的一个估计值。如总体平均数
。 总体参数是常数,而且必须用希腊字母代表。
总体
参数
抽取部分观察单位 样本
统计量
统计量:样本的统计指标,
如样本均数、标准差,采
用拉丁字母分别记
X、S 为
。 参数附近
波动的随机变量 。
推断inference
Definition of psychological and educational statistics
心理与教育统计学的价值
心理与教育统计使我们能以最少的样本含量,达到我们所 需要的数据精确度,对总体的有关参数等作出判断,同时 又给出发生错误的可能性。
教育研究方法PPT课件精选全文完整版

– 研究资料和结论的真实可靠性; – 研究过程的一致性; – 研究结果的可理解性。
• 主要指标: ➢ 深入自然情境的程度; ➢ 目的性抽样; ➢ 获取资料的方法; ➢ 研究者个人作为研究工具所发挥的作用; ➢ 研究资料的性质——定性资料为主; ➢ 归纳分析的研究思路——扎根理论。
4.定量研究与定性研究
• 反本质主义则认为:第一,既然我们是通过现象发现本质的, 那么,现象无疑比本质更重要,甚至可以说,现象比本质更 “本质”,我们必须始终关注现象的变化,而不能借本质之 名漠视现象;第二,本质是多重的,而非唯一的,从不同的 视角入手,会获得对本质的不同认识;第三,本质是变化的, 而非僵固的。
• 从中可以思考什么 • 为什么教育学都要研究教育的本质? • 教育有本质吗?这一本质是什么? • 教育有多重本质吗?可能是什么? • 教育学研究的各种现象有或必然有与教育相同的
• 例2 “反本质主义”与我国教育学研究
• 在我国教育学研究中,本质问题历来是一个重要的研究问 题,大家可以从教育学、心理学及其各分支学科中都看到 。
• 反本质主义作为后现代的一种思潮,我们常常在现有文献 中都可以看到,至少知道这一提法。
• 概念
• 本质主义是指这样一种思维方式,即:在对象的众多属性中 选取某个或某些属性作为其本质,并将该本质看作对对象的 存在和运动具有决定性意义的因素,然后由此出发去构造一 套关于对象的解释体系和有关的实践操作方案。本质主义坚 持现象与本质的二元对立,认为人们可以透过现象变化无常 的多样性,发现普遍的和共同的东西,从而把握事物的本质; 并且认为,一经认识事物的本质,现象就失去了重要性,因 此,认识事物的关键是要抓住本质。
6.教育研究的特殊性
• 价值观的冲突不可避免 • 研究对象在不断成长变化之中(学生/社会) • 理论与实践的差距,理想与现实的矛盾 • 教育理论具有文化性和民族性 • 教育理论既是科学也是艺术和技术
教育研究的统计分析 PPT

• 也可分为线性相关和非线性相关
• 3、相关系数:是描述代表事物的量之间相互 关联的密切程度的指标,是一种描述事物间相 关程度的统计量,用r表示。不能做代数运算。
• 取值范围:-1≤r≤ 1
• r>0为正相关,r<0为负相关,r=0为 零相关,r=+1表示完全相关。
• 4、相关程度
•
r的取值与相关程度
• 举例1:
• 举例2:
三、相关关系的度量——相关系数
• (一)相关概述
• 1、相关:指事物、现象之间存在着的相互关 系,即一者有较大变动时,另一者也发生一定 变化。存在相关,并不一定是因果关系。
• 2、相关种类(趋向) • (1)正相关——两个变量的变化方向相同 • (2)负相关——两个变量的变化方向相反 • (3)零相关——两个变量之间无固定联系
•
=13.2%
•
CV体重=S/X •100%=7.2÷40
×100%
•
=18%
• 可见体重差异高于身高差异程度,如果差异过 大,说明营养与体育锻炼上存在不协调的情况, 应及时调整,使学生身体发育保持平衡。
标准分数(Z分数)
• 1、定义:标准分数,又叫Z分数,是以
标准差为单位表示一个数据在团体中的
相对位置。
• 3、适用:不常用,仅在要求粗略的快速计算 中用来了解占多数的数据资料时作为参照指标。
统计分析方法ppt课件

• 与相似空间比较;与先进空间比较;与扩大空 间比较(省与国家或世界水平比较。)
• (3)经验或理论标准
• 经验标准就是通过历史资料的归纳总结出的标 准;理论标准则是通过已知理论经过推理而得 到的标准。
6
• (4)计划标准。 • 即主管部门或业务部门提出的计划数、达标数。 • 2.简单评价 • 统计分析是将研究对象具体化为统计指标或指标
• 2.通过图示或数学模型来分解或描述各种波动的 变化规律。
• (1)长期趋势分析:指在一段时间内循某一方向 变动,通过建立回归对客观现象未来的发展进 行推测。
• (2)季节波动:指由于季节的影响作用而引起 的波动,具有周期性、周期的长度小于12个月;
18
• 季节波动通过计算季节指数来测定。
季 节 指 数
统计分析方法
一、统计的对象和方法 二、统计分析基本方法
三、统计分析报告
1
一、统计的对象和方法
• 统计学研究的对象是客观事物的数量关 系和数量特征,是关于数据收集、整理、 归纳和分析的方法论科学,是实证研究 的一种最重要方法。统计方法广泛地运 用于各个领域,起着信息功能、咨询功 能、监督功能、辅助决策功能的作用。 各个部门要作出决策、执行计划、检查 监督、宏观调控等都需要以充分、灵通、 可靠的统计资料为基础。
发 展 速 度
报告期水平 基期水平
增 长 速 度 发 展 速 度 1
• (4)构成指标。说明内部结构的情况。
比重
总体内部的部分总量 总体总量
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• 简单评价的方法: • (1)相对比较。 • 用相除的方式,说明相对增长或下降的程度。
一般适用于总量指标、平均指标。 • (2)相差比较。 • 用相减的方式,说明评价指标与评价标准之间
山师大成人高考教育学专业期末答案教学科学研究方法

教学科学研究方法一. 多选题1.在教育研究资料的统计分析中,常用的差异量数有()。
A.算术平均数B.标准差C.方差D.众数E.离差参考答案:B,C,E,2.在教育研究资料的统计分析中,常用的集中量数有()A.算术平均数B.中位数C.标准分数D.众数E.离差参考答案:A,B,D,3.描述集中趋势的统计参数有()A.算术平均数B.标准分数C.方差D.中位数E.众数参考答案:A,D,E,4.观察法与日常生活中的观察相比,具有哪些特点()A.自然性B.直接性C.目的性D.计划性E.客观性参考答案:C,D,E,5.教育研究的基本原则A.客观性原则B.创新性原则C.理论联系实际原则D.系统性原则E.伦理原则参考答案:A,B,C,E,6.常用的定量观察的记录方式有()。
A.叙述体系B.编码体系C.描述体系D.等级量表E.记号体系参考答案:B,D,E,7.教育实验外在效度的威胁因素有()。
A.测验的交互作用B.抽样偏差和实验处理的交互作用C.实验安排的副效应D.多重处理干扰E.测量手段参考答案:A,B,C,D,8.常见的文献阅读方法有()A.浏览B.粗读C.细读D.摘录E.略读参考答案:A,B,C,D,9.常用的定性观察的记录方式有()A.叙述体系B.图式记录C.描述体系D.工艺学记录E.记号体系参考答案:A,B,C,D,10.根据访谈过程是否有严格设计的访谈提纲,可以把访谈调查分为( )。
A.个别访谈B.集体访谈C.结构性访谈D.非结构性访谈E.重复性访谈参考答案:C,D,11.致使问卷无效的常见原因有()A.答案不合乎资料处理的要求B.问卷内容的偏差C.被调查者态度不积极D.被调查者有顾虑E.问卷回收率低于30%参考答案:A,B,C,D,E,12.影响教育实验内在效度的因素有()A.偶然事件B.成熟程度C.测验D.取样E.实验的偶然减员参考答案:A,B,C,D,E,13.科研论文的逻辑结构有()A.并列式结构B.递进式结构C.综合式结构D.网络式结构E.其他形式参考答案:A,B,C,14.抽样的基本程序包括()A.规定研究总体B.取定样本容量C.抽取样本D.判断并纠正抽样偏差E.重新抽样参考答案:A,B,C,D,15.下列哪几种统计图必须用于连续性资料的是()A.直方图B.次数多边图C.线形图D.条形图E.圆形图参考答案:A,B,C,16.按是否借助仪器和技术手段,观察法可以分为()A.直接观察B.间接观察C.参与观察D.非参与观察E.实验室观察参考答案:A,B,17.下列属于研究假设的基本要求的是()A.应有一定的理论的或事实的依据B.必须大胆猜测C.应说明两个或两个以上变量之间的期望关系D.假设应是可检验的E.陈述应简洁明了参考答案:A,C,D,E,18.在研究活动中进行课题论证时应从哪几方面进行()A.研究问题的性质和类型B.课题研究的目的和意义C.该课题国外已完成的研究的状况分析D.课题研究的可行性分析参考答案:A,B,C,D,二. 单选题11.区别于先前的教育研究范式,兴盛于20世纪中后期的教育行动研究最突出的研究取向是()。
《统计分析方法》课件

假设检验的基本原理
80%
提出假设
根据研究目的,提出一个或多个 关于参数的假设。
100%
检验统计量
根据样本数据和提出的假设,计 算一个或多个检验统计量。
80%
决策
根据检验统计量和临界值,决定 是否拒绝或接受提出的假设。
单侧检验与双侧检验
单侧检验
只考虑参数在某一方向上的变化,例如只考虑数值增大或只考虑数值减小。
VS
详细描述
非参数核密度估计通过使用核函数对数据 进行加权,并根据权重生成密度函数,能 够估计出数据的分布情况。该方法不需要 假设数据分布形式,具有较好的灵活性和 稳健性。
非参数秩次检验
总结词
非参数秩次检验是一种不依赖于数据 分布形式的统计检验方法。
详细描述
非参数秩次检验将数据按照大小进行 排序,并赋予秩次,然后根据秩次计 算统计量进行假设检验。该方法能够 处理异常值和离群点,且对数据分布 形式的要求较低。
课程目标
02
01
03
掌握各种统计分析方法的基本原理和应用。
能够根据实际需求选择合适的分析方法。
培养学生对数据的敏感性和分析能力,提高其数据处 理和分析的能力。
02
描述性统计分析
数据的收集与整理
01
02
03
04
确定研究目的
在开始数据收集之前,需要明 确研究的目的和问题,以便有 针对性地收集相关数据。
方差分析的统计模型
方差分析使用F统计量 来检验各组数据的方差 是否存在显著差异。
F统计量的计算公式为 :$F=frac{组间方差}{ 组内方差}$。
如果F统计量大于临界 值,则说明各组数据的 方差存在显著差异,即 数据来自不同总体。
统计分析方法PPT课件

05
统计分析软件介绍
Excel在统计分析中的应用
描述性统计分析
Excel提供了丰富的函数和工具,可以 进行求和、平均值、中位数、标准差 等描述性统计分析。
图表展示
数据透视表
Excel的数据透视表功能可以帮助用户 对大量数据进行分组、汇总、筛选和 聚合,从而发现数据背后的规律和趋 势。
Excel的图表功能强大,可以制作各种 类型的图表,如柱状图、折线图、饼 图等,用于数据的可视化展示。
据不同的聚类算法(如层次聚类、K-means聚类等)进行分类。
时间序列分析和预测
总结词
时间序列分析是一种统计方法,用于研究随时间变化的数据序列,并预测未来的趋势和模式。
详细描述
时间序列数据具有时间依赖性和趋势性,因此需要使用适合的方法进行分析和预测。常用的时间序列分析方法包 括指数平滑、ARIMA模型、神经网络等。这些方法可以帮助我们了解数据的变化趋势,并预测未来的走势。
总结词
通过样本数据推断总体特征。
VS
详细描述
推理性统计分析是通过样本数据来推断总 体特征的一种方法。例如,通过样本均值 和标准差来估计总体均值和标准差,通过 样本比例来估计总体比例。这种方法的前 提是样本数据能够代表总体数据,因此需 要保证样本的随机性和代表性。
高级统计分析案例
总结词
运用复杂模型和算法,揭示数据内在结构和 关系。
统计分析方法ppt课件
目录
• 引言 • 描述性统计分析 • 推理性统计分析 • 高级统计分析方法 • 统计分析软件介绍 • 案例分析
01
引言
目的和背景
01
介绍统计分析方法在各个领域的 应用,如经济学、市场营销、医 学等。
02
科学研究与统计分析PPT课件

06
总结与展望
总结科学研究与统计分析的主要内容
• 科学研究方法:科学研究方法包括观察法、实验法、文献法和个案法等,这些 方法在科学研究中起着重要的作用,帮助我们收集数据、验证假设和得出结论 。
• 统计分析基础:统计分析是科学研究的重要手段,它涉及到描述性统计和推断 性统计两大类。描述性统计主要是对数据进行整理、描述和可视化,而推断性 统计则涉及到参数估计、假设检验和回归分析等内容。
结果解释与结论
根据分析结果解释现象,得出 结论,提出建议或展望。
科学研究的重要性与应用
01
02
03
04
增进人类知识
科学研究是知识积累和发展的 重要途径,通过不断探索和创
新,推动人类文明进步。
促进经济发展
科学研究和技术创新是推动经 济发展的重要动力,为产业升
级和经济增长提供支持。
提高生活质量
科学研究在医疗、教育、环保 等领域的应用,有助于提高人
因子分析
通过寻找隐藏在数据中的公共因子,来解 释不同变量之间的关系和数据的内在结构 。
回归分析
研究自变量与因变量之间关系的数据分析 方法,通过建立回归模型来描述和预测因 变量的变化。
主成分分析
将多个变量简化为少数几个主成分,用于 揭示数据的内在结构和发展趋势。
方差分析
研究不同组别之间数据差异的数据分析方 法,通过比较不同组别的均值来评估组间 差异是否显著。
们的生活质量和幸福感。
保障社会安全
科学研究在安全检测、风险评 估等方面的应用,有助于保障
社会安全和公共利益。
02
统计分析方法
描述性统计分析
描述性统计分析
数据收集
通过收集、整理、归纳和展示数据,对数 据进行初步的描述和总结,以便更好地理 解数据的基本特征和分布情况。
《教育统计学》课件

02 教育统计学基础知识
概率论基础
概率
描述随机事件发生的可能性程度。
互斥事件
两个事件不能同时发生。
独立事件
两个事件之间没有相互影响。
必然事件和不可能事件
一个事件一定会发生或一定不会发生。
随机变量与概率分布
连续型随机变量
取值范围为一个区 间。
期望值
描述随机变量的“ 平均值”。
离散型随机变量
取值可以一一列举 出来。
描述性统计方法
总结词
描述性统计方法用于收集、整理、描 述数据,并从数据中提取有意义的信 息。
详细描述
描述性统计方法包括数据的收集、整 理、描述和可视化,例如频数分布表 、直方图、箱线图等,有助于了解数 据的分布特征和规律。
推论性统计方法
总结词
推论性统计方法用于根据样本数据推断总体特征,并评估推断的可靠性和准确 性。
方差分析方法
总结词
方差分析方法用于比较不同组数据的均值是否存在显著差异。
详细描述
方差分析方法包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等,通过比较 不同组数据的均值和变异程度,评估不同组数据之间是否存在显著差异,并进一 步了解数据变异的原因。
04 教育统计软件与应用
Excel在教育统计学中的应用
发展历程
随着数理统计学和计算机技术的发展,教育统计学不断发展和完善,逐渐形成了较为完整 的学科体系。
未来趋势
随着大数据和人工智能技术的应用,教育统计学将更加注重数据挖掘和机器学习等新方法 的探索和应用。同时,教育统计学将更加关注跨学科的整合和应用,与其他学科如心理学 、经济学、社会学等相互渗透,形成更为广泛和深入的研究领域。
根据分析结果,提出教学改进建议, 如调整教学方法、优化课程设置等。
教育统计与数据分析培训ppt

SQL(结构化查询语言)是用于管理关系数据库的标准语言 。在教育数据分析中,SQL用于从数据库中检索数据、执行 复杂的查询、更新和管理数据。通过SQL,可以高效地提取 、整合和分析存储在数据库中的教育数据。
PART 03
教育数据来源与获取
REPORTING
教育数据来源
教育部统计数据
包括各级各类教育机构、学生 、教师、学校基本情况等数据
数据分析工具与技术
REPORTING
Excel在教育数据分析中的应用
总结词
强大的表格和图表工具
VS
详细描述
Excel是一款广泛使用的办公软件,它提 供了丰富的数据分析和可视化工具,适用 于各种规模的数据处理和分析。在教育数 据分析中,Excel可以用来整理、筛选、 排序和呈现数据,以及创建各种图表和图 形,以直观地展示数据之间的关系和趋势 。
详细描述
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的学科,它提供了对数据内在规律性的认识,帮助我们做出科学 决策。在教育领域,统计学被广泛应用于教育政策制定、教育评估、课程设计等方面,对于提高教育质量和促进 教育公平具有重要意义。
统计学在教育领域的应用
总结词
了解统计学在教育领域的应用是掌握教育统 计的关键。
针对时间序列数据,研究 其趋势、周期性和异常值 等特征,用于预测未来数 据的变化趋势。
PART 05
教育数据可视化
REPORTING
数据可视化工具与技术
工具介绍
详细介绍常用的数据可视化工具 ,如Excel、Tableau、Power BI 等,包括其特点和使用场景。
技术原理
简要解释数据可视化的基本原理 和技术,如数据映射、视觉编码 等。
教育研究资料的统计分析PPT文档共53页

36、“不可能”这个字(法语是一个字 ),只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气,不要看破要突 破,不 要嫉妒 要欣赏 ,不要 托延要 积极, 不要心 动要行 动。 38、勤奋,机会,乐观是成功的三要 素。(注 意:传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素,但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出,乐 观是成 功的第 三要素 。
谢谢!
39、没有不老的誓言,没有不变的承 诺,踏 上旅途 ,义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人, 决不会 坚韧勤 勉。
61、奢侈是舒适的,否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学,如日出之阳;壮而好学 ,如日 中之光 ;志而 好学, 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也,匹夫不可志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里,与其说好 的教师 是幸福 ,不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战,就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
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• 统计分析的意义:直观、系统、准确、 深刻地描述大量数据资料并揭示其内涵 的规律。
统计分析的内容
(次数分布描述)
基本 统计 分析
统 计 分 析
多元 分析 等等
描述统计 集中趋势分析
离散趋势分析
相关趋势分析
Z检验
总体参数特征值的估计 t检验
推论 统计 (推 断统 计)
0
50 60 70 80 90 100 分数
百分等级的计算公式
• PR=
f(X-L) i
+Fb
•
100 N
其中,PR—百分等级,X—某分数,f—该分数 所在ห้องสมุดไป่ตู้的次数,i—组距,L—该组的下限, Fb——小于L的向上积累次数,N—总次数。
如:86分:PR1=(10×(86-
85)/5+33)×100/50=70
• 常用的集中量数有算术平均数、中数、 众数、加权平均数、几何平均数等。
(一)算术平均数(平均数、均值)
(X,μ0)(M)—真值的最佳估计值
• 1、优点:反应灵敏,计算简便,较少受抽样 变动的影响。
• 2、适用:同质且无极端数据的一组数据;随
机样本数据。
• 3、公式:X= ∑Xi
n
μ0=
∑Xi N
X(μ0)=
∑f •Xc N
∑f •Xc = ∑f
(利用次数分布表计算)
(二)中数(中位数、中点数)(Mdn)
• 1、定义:指处于一组数据的次数分布上50% 位置处的数值。可由S曲线求出。
• 2、特点:计算简便,反应不够灵敏,受抽样 的影响大。
次数
10 8 6 4 2
0
5052.5 60 70 80 90 100
分数
(三)次数分布圆形图(扇形图)
• 以圆形表示全部次数,以一定比例的扇形面积 表示每一组的次数百分比。
4
3
5
2
1
6
10
7
9 8
(四)积累次数曲线(S曲线)与百分等级
• 积累次数曲线是依据次数分布表,用曲线的形 式来显示数据次数的积累次数的变化情况。坐 标点(组中值Xc,积累次数ef或积累百分比 ef%)。是一条S形曲线。
• 1、品质标志:组数=变数 • 2、数量标志:组数=全距/组距
• (三)数据归类
二、次数分布表的编制
• (一)定义与作用
• 1、定义
• 次数分布表,又称频数分布表,就是用 表的形式来表示连续随机的数据在某些 规定的组别中分布次数的情况。
• 2、作用 • 可以将零乱无序的一组数据整理成有序、条理
的排列,并初步显示出这些数据的分布情况。
如:66分:PR2=(5×(66-65)/5+9)×100/50=20
作业1:
• 根据下面一组数据,编制次数分布表, 绘制四种统计图:
• 82 83 64 59 94 81 67 75 90 48 57 86 75 93 88 72 65 77 60 79 70 81 56 64 73 99 87 66 50 45 80 82 67 74 68 92 54 57 87 64 76 74 61 65 70 89 71 49 60 72 70 73 67 55
(二)编制步骤
• 82 58 93 89 72 85 97 98 56 77 76 57 80 60 89 51 75 60 74 67 85 92 83 83 65 82 73 86 86 74 87 60 83 84 68 84 84 89 94 75 71 54 93 75 90 66 77 63 86 69
• 利用这条S曲线,可以确定某一分数(量数) 在整个数列中所处的地位——百分等级。
• 百分等级,就是把一个数列按大小顺序划分为 100等分级,以表明数列中的某个数据在这等 级序列中的位置。
积累次 积累百 积累次数曲线(S曲线)与百分等级
数ef 分比ef% 50 100 90 40 80 70 30 60 50 20 40 30 10 20 10
参数假设检验 Χ2检验 F检验
方差分析等
假设检
验(统 计检验)
非参数假 设检验
符号检验 符号秩次检验
中位数检验 秩和检验
秩次方差分析等
第6.1节 次数分布图表 的编制
一、数据资料的分类整理
• 在对资料进行必要的审核筛选后,需要 再进行分类整理。
• (一)选择分类标志
• 目的性、本质性、穷尽性
• (二)划分组别
• 1、求全距:R=最大数-最小数 =98-51=47 • 2、定组数:k=10,一般以10~15组为宜 • 3、求组距:i=R/k =47/10=4.7=5 • 4、定组限:规定每组的最低值和最高值 • 5、求组中值:Xc=(下限+上限)/2=下限+i/2 • 6、次数(频数)登记并求出次数(频数)f
38
362.5
337.5
65-70 67.5
5 14
28
.
60-65 62.5
49
18
250
55-60 57.5 50-55 52.5
35 22
10
172.5
4
105
合计
50
/
/
3885
• 7、计算次数百分比:f%=f/N•100% • 8、计算积累次数:ef,从低到高累计 • 9、计算积累百分比:ef% =ef/N•100% • 10、计算次数与组中值的积:f•Xc • 然后,根据次数分布表,可以画出统计图,更
次数分布表
组别 组中值Xc 次数f 积累次数ef 积累百分比 f•Xc
95-100 97.5
2 50
100
195
90-95 92.5
5 48
96
462.5
85-90 87.5
10 43
86
875
80-85 82.5
8 33
66
660
75-80 77.5
6 25
50
465
70-75 72.5
5 19
第6.2节 描述统计
主要内容:
• 一、集中趋势的度量——集中量数 • 二、离散趋势的度量——差异量数
(离中趋势) • 三、相关关系的度量——相关系数
一、集中趋势的度量——集中量数
• 集中量数是用来代表一组数据的典型水 平或集中趋势的统计量,它能反映次数 分布中大量数据向某一点集中的情况, 可以作为该组数据的代表值。
直观形象地表示数据的分布情况。
三、统计图的绘制
• (一)次数分布直方图
• 在直角坐标内,以直条的宽度表示组距,以直 条的高度表示次数。连续、非连续数据均可用。
次数 10 8
6
4
2
0 50 60 70 80 90 100
分数
(二)次数分布曲线图
• 根据次数分布表,用曲线的形式显示连续数据 的分布情况。坐标点(组中值Xc,次数f)。 是一条封闭多边形折线。