基础概念教育统计与测量优秀课件
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
❖ 变量的具体取值即观测值。
2021/2/24
12
2、变量、常量、观测值（续）
• 不同性别角色女大学生 面孔识别能力的差异
3、次数、比率、频率与概率
• 例：一个研究者调查了一个50名大学生的群体，询问他们最 近三个月里是否每周都参加过超过3小时的体育锻炼活动， 结果是30名回答是，20名回答否。
学号
21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
得分
89 98 95 58 88 94 45 82 77 78
5、描述统计与推论统计（续）
– 描述统计(descriptive statistic )
• 用来总结、整理和简化数据的方法 • 选择合适的指标如平均、比例、总和等以及图表来
描述统计团体的基本特征或倾向，是推论统计的基 础和前提。
基础概念教育统计与测量
模块一：
教育与心理统计
关键问题
• 个体、总体与样本的关系？如何抽取样本？
• 心理与教育统计学中数据类型有哪些？有 什么特点？
教学内容
教育与心理统计学 •一、基础概念 •二、数据类型与特点 •三、内容框架
2021/2/24
4
一、心理与教育统计的基础概念
1. 个体、总体、样本 2. 变量、常量、观测值 3. 次数、比率、频率与概率 4. 参数与统计量 5. 描述统计与推断统计 6. 抽样误差
4、参数、统计量
❖ 参数又称为总体参数，是对总体情况进行描述的
统计指标。
❖参数代表总体的特性，是一个常数，通过样本特征 值来预测得到。
❖ 统计量又称特征值，是根据样本的观测值计算出 来的一些量数，它是对样本的数据情况进行描述。
❖代表样本特性，是一个变量，随样本的变化而变化。
2021/2/24
16
参数／统计量
2021/2/24
5
1、个体、总体、样本
• 研究举例： • 某城市职业经理人的智商研究：被试为某城市的
职业经理人，共100名，测量工具采用韦克斯勒成 人智力量表（WAIS）。研究目的在于了解这一团 体的平均智商以及智商的分布情况。
2021/2/24
6
1、个体、总体、样本（续）
研究举例： 不同性别角色女大学生面孔识别
8
为什么要抽取样本 来进行研究
• 思考：以下案例中的总体和样本分别是什 么
• 对某一项政治议题的民意调查
– 年满18周岁；电话访问、网络问卷、邮件发放，1000-1500
• 一个叫做尼尔森媒体研究的机构做的电视收视率 调查
– 所有有电视机的住户 – 抽取了5000住户，住户同意使用“个人收视记录器”来记录该住
用样本的信息对总体的特征、趋势进行估计与推测
。 • 例：大学男生与女生的成绩是否存在差异？
6、抽样误差
• 测定的观测值与真值之差称为误差.误差可分为随机误差 、系统误差和抽样误差三种类别。
• 随机误差指由与研究目的无关的难以控制的偶然因素所引 起的误差。
• 系统误差指由与研究目的无关的因素所引起的有规律性的 误差。
能力的差异 离婚对青春期前孩子自尊的影响
2021/2/24
7
1、个体、总体、样本（续）
个体：一组数据描述的对象，可以是人也可以是动 物。
总体：特定研究中所关注的所有个体的集合 样本：从总体中抽取的一部分个体，构成总体的一
个样本。
• 样本容量：n； 大样本：>30； 小样本:≤30
2021/2/24
– 由样本统计量进行预测和估计来得到总体参数
2021/2/24
18
5、描述统计与推论统计
某班级期末测验结果
学号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
得分
93 94 79 65 83 97 82 68 42 87
学号
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
得分
77 85 60 94 78 92 83 48 92 67
• 例：每年到黄果树瀑布旅游的人数，平均每人停留 的日数，平均每人每天的花费，十年内哪一年创最 高记录。
心理某班统计课期末成绩
考试/考查成绩统计
90分以上（优秀）
2人
6.45%
80-89分（良好）
10人
32.26%
70-79分（中等）
6人
19.35%
60-69分（及格）
8人
25.81%
不及格（不及格）
样本统 计量
总体参 数
平均 标准差 方差 数
X s SD s 2
2
相关 系数
r
回归系 数
bxy byx
2021/2/24
17
样本统计量与总体参数的关系
• 当总体大小已知并与实验观察的总次数相同时， 样本统计量与总体参数的关系是：
– 二者相同
• 当总体大小未知（无限）时，样本统计量与总体 参数的关系是：
• 次数/频数:某一事件在某一类别中出现的数目。用f表示
–30,20
• 比率：两个数的比
–3:2
• 频率：相对次数，即某一事件发生次数占总事件数的比例。
–3/5, 60%
2021/2/24
14
3、次数、比率、频率与概率（续）
• 例：不含大小王的扑克牌中抽取红桃
• 概率又称几率、或然率, 指某一事件中无 限的观测中所能预料的相对出现的次数。 用P表示
5人
16.13%
其他
0人
0%
合计
31人
100.00%
缓考0人缺考0人
免修0人
实考31人 总人数 31人
平时：40%；期末：60%；实验：0%
5、描述统计与推论统计（续）
– 推论统计(inferential statistic)
• 统计推论是指事先设定研究对象的全体—总体，随 机地从总体中抽出一部分个体（称为样本），再利
户中每人收看的节目
如何抽取样本？
总 体 个 体
★★★☆☆☆ ▲▲▲⊕ ⊕ ⊕ ＊＊＊◎◎◎ ●●●﹡ ﹡ ﹡
个
个
体
体
代表性差
样本
★★★★ ▲▲▲▲
代表性好
样本
★☆＊◎ ▲⊕●﹡
2021/2/24
10
内在有偏的样本
• 对某一项政治议题的民意调查
– 年满18周岁；电话访问、网络问卷、邮件发放，1000-1500
• 抽样误差指由于抽样而产生的误差。抽样误差属于随机误 差的范畴，由于它在统计中的重要地位，所以人们专门列 条陈述。指存在于样本统计量和相应总体参数之间的差异 。
• 学生对大学食堂饭菜的态度
• 学业态度调查
• 心理医生：每个人都有些神经质
2、变量、常量、观测值
பைடு நூலகம்
❖ 变量：是指一个可以取不同数值的物体的属性或事件。 由于其数值具有不确定性，所以被称之为变量。
❖如性别、党派、智力、职业等。 ❖X，Y ❖ 常量：取值不会改变的属性
❖ 如课堂表现 ❖ 研究在下午两点进行 ❖ 研究对象为10岁儿童
2021/2/24
12
2、变量、常量、观测值（续）
• 不同性别角色女大学生 面孔识别能力的差异
3、次数、比率、频率与概率
• 例：一个研究者调查了一个50名大学生的群体，询问他们最 近三个月里是否每周都参加过超过3小时的体育锻炼活动， 结果是30名回答是，20名回答否。
学号
21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
得分
89 98 95 58 88 94 45 82 77 78
5、描述统计与推论统计（续）
– 描述统计(descriptive statistic )
• 用来总结、整理和简化数据的方法 • 选择合适的指标如平均、比例、总和等以及图表来
描述统计团体的基本特征或倾向，是推论统计的基 础和前提。
基础概念教育统计与测量
模块一：
教育与心理统计
关键问题
• 个体、总体与样本的关系？如何抽取样本？
• 心理与教育统计学中数据类型有哪些？有 什么特点？
教学内容
教育与心理统计学 •一、基础概念 •二、数据类型与特点 •三、内容框架
2021/2/24
4
一、心理与教育统计的基础概念
1. 个体、总体、样本 2. 变量、常量、观测值 3. 次数、比率、频率与概率 4. 参数与统计量 5. 描述统计与推断统计 6. 抽样误差
4、参数、统计量
❖ 参数又称为总体参数，是对总体情况进行描述的
统计指标。
❖参数代表总体的特性，是一个常数，通过样本特征 值来预测得到。
❖ 统计量又称特征值，是根据样本的观测值计算出 来的一些量数，它是对样本的数据情况进行描述。
❖代表样本特性，是一个变量，随样本的变化而变化。
2021/2/24
16
参数／统计量
2021/2/24
5
1、个体、总体、样本
• 研究举例： • 某城市职业经理人的智商研究：被试为某城市的
职业经理人，共100名，测量工具采用韦克斯勒成 人智力量表（WAIS）。研究目的在于了解这一团 体的平均智商以及智商的分布情况。
2021/2/24
6
1、个体、总体、样本（续）
研究举例： 不同性别角色女大学生面孔识别
8
为什么要抽取样本 来进行研究
• 思考：以下案例中的总体和样本分别是什 么
• 对某一项政治议题的民意调查
– 年满18周岁；电话访问、网络问卷、邮件发放，1000-1500
• 一个叫做尼尔森媒体研究的机构做的电视收视率 调查
– 所有有电视机的住户 – 抽取了5000住户，住户同意使用“个人收视记录器”来记录该住
用样本的信息对总体的特征、趋势进行估计与推测
。 • 例：大学男生与女生的成绩是否存在差异？
6、抽样误差
• 测定的观测值与真值之差称为误差.误差可分为随机误差 、系统误差和抽样误差三种类别。
• 随机误差指由与研究目的无关的难以控制的偶然因素所引 起的误差。
• 系统误差指由与研究目的无关的因素所引起的有规律性的 误差。
能力的差异 离婚对青春期前孩子自尊的影响
2021/2/24
7
1、个体、总体、样本（续）
个体：一组数据描述的对象，可以是人也可以是动 物。
总体：特定研究中所关注的所有个体的集合 样本：从总体中抽取的一部分个体，构成总体的一
个样本。
• 样本容量：n； 大样本：>30； 小样本:≤30
2021/2/24
– 由样本统计量进行预测和估计来得到总体参数
2021/2/24
18
5、描述统计与推论统计
某班级期末测验结果
学号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
得分
93 94 79 65 83 97 82 68 42 87
学号
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
得分
77 85 60 94 78 92 83 48 92 67
• 例：每年到黄果树瀑布旅游的人数，平均每人停留 的日数，平均每人每天的花费，十年内哪一年创最 高记录。
心理某班统计课期末成绩
考试/考查成绩统计
90分以上（优秀）
2人
6.45%
80-89分（良好）
10人
32.26%
70-79分（中等）
6人
19.35%
60-69分（及格）
8人
25.81%
不及格（不及格）
样本统 计量
总体参 数
平均 标准差 方差 数
X s SD s 2
2
相关 系数
r
回归系 数
bxy byx
2021/2/24
17
样本统计量与总体参数的关系
• 当总体大小已知并与实验观察的总次数相同时， 样本统计量与总体参数的关系是：
– 二者相同
• 当总体大小未知（无限）时，样本统计量与总体 参数的关系是：
• 次数/频数:某一事件在某一类别中出现的数目。用f表示
–30,20
• 比率：两个数的比
–3:2
• 频率：相对次数，即某一事件发生次数占总事件数的比例。
–3/5, 60%
2021/2/24
14
3、次数、比率、频率与概率（续）
• 例：不含大小王的扑克牌中抽取红桃
• 概率又称几率、或然率, 指某一事件中无 限的观测中所能预料的相对出现的次数。 用P表示
5人
16.13%
其他
0人
0%
合计
31人
100.00%
缓考0人缺考0人
免修0人
实考31人 总人数 31人
平时：40%；期末：60%；实验：0%
5、描述统计与推论统计（续）
– 推论统计(inferential statistic)
• 统计推论是指事先设定研究对象的全体—总体，随 机地从总体中抽出一部分个体（称为样本），再利
户中每人收看的节目
如何抽取样本？
总 体 个 体
★★★☆☆☆ ▲▲▲⊕ ⊕ ⊕ ＊＊＊◎◎◎ ●●●﹡ ﹡ ﹡
个
个
体
体
代表性差
样本
★★★★ ▲▲▲▲
代表性好
样本
★☆＊◎ ▲⊕●﹡
2021/2/24
10
内在有偏的样本
• 对某一项政治议题的民意调查
– 年满18周岁；电话访问、网络问卷、邮件发放，1000-1500
• 抽样误差指由于抽样而产生的误差。抽样误差属于随机误 差的范畴，由于它在统计中的重要地位，所以人们专门列 条陈述。指存在于样本统计量和相应总体参数之间的差异 。
• 学生对大学食堂饭菜的态度
• 学业态度调查
• 心理医生：每个人都有些神经质
2、变量、常量、观测值
பைடு நூலகம்
❖ 变量：是指一个可以取不同数值的物体的属性或事件。 由于其数值具有不确定性，所以被称之为变量。
❖如性别、党派、智力、职业等。 ❖X，Y ❖ 常量：取值不会改变的属性
❖ 如课堂表现 ❖ 研究在下午两点进行 ❖ 研究对象为10岁儿童