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神经女大王
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小脸欠捏

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教育统计学是教育学与数理统计学相结合的一门交叉学科,是应用统计学的一个分支。它把统计学的方法应用于教育实际工作和教育科学研究,通过数据的分析和处理,以便更准确地掌握教育情况。为探索教育规律、制订教育方案、检查教育效率,提供一种科学的方法。它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。但是从研究内容来说,教育调查和教育实验课题的提出,内容的界定,对象范围的确定,假设的建立,结论的得出以及分析,却不是教育统计学的研究任务,因为这些问题还要依靠与研究内容有关的教育专业知识来解决。其统计内容包括了以下几种:一、描述统计是依据统计的方法对所搜集的数据资料进行加工整理,通过图示、求典型量数等手段对数据资料进行分析和描述。调查和实验室搜集统计资料的主要途径;统计表、统计图是呈现统计资料的主要形式;统计资料的典型量数主要有反应集中趋势的集中量数、差异量数和相关量数等。如学业考试中的平均成绩、优秀率等;教育行政部门掌握的升学率等。二、推断统计主要是研究由部分区说明整体的理论与方法,即根据局部的信息,利用统计的原理与方法,分析论证在一定可靠度下总体的数量特征或分布特征。它以描述统计为基础。三.多元统计分析。教育或心理的研究和实验,常会受到多种因素的影响。而寻找主要的影响因素,把相近或相关的因素合并或归类则是多元统计分析的主要任务。多元分析增强了心理与教育研究和实验的可靠性与准确性,使研究更贴近客观实际,但是多元分析的理论深奥,计算复杂,直到计算机技术的发展与普及的今天,有了专门成熟的软件包,才使得多元统计分析法获得广泛的应用。多元统计分析的主要内容有主成分分析、因素分析、聚类分析、多元方差分析、多元回归分析等等。4.模糊统计学。教育、心理现象的不确定性,不仅表现为随机性,而且更多地表现为模糊性。因此,对心理与教育现象进行模糊性的描述也是必然的,不可缺少的。

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粒粒soso

一、统计学概论: 分理论统计和应用统计: 应用统计分为描述统计学和推断统计学。 描述统计为一组数据的中(位置:均值、中位数)、散(极差、方差、标准差)、形|(偏度)描述。 推断统计分为参数估计和假设检验。 技能: 1、经验——数据收集加工——画成图形——数理(规律) (数据不等于数字) PPT 原则:用图不用表、用表不用栏、用栏不用字 实际问题: 5M1E ——组成过程——产品(结果)——属性(包括:几何(形位方尺)、物理、生化、人文)——集合 统计问题: ——(构成)总体——样本——数据——类型:分计数型(离散性)和计量型(连续性),即概率分布为计量型分布和技术型分布)——规律分描述和推断。 1、 总体与样本中间有一种学问: 抽样:验收抽样、统计抽样 样本量 2、样本和数据中间有一门测量技术:MSA 3、分布规律 总体参数: 平均值() 标准差() 总位数() 比例(p ) 样本统计量的特点:随机变化,不要轻易用样本下结论。 拉丁字母在数学上用于总体参数 阿拉伯字母表示样本统计量 希腊字母表示计算 总体参数统计分参数统计和非参数统计。 推断统计分 估计:总体总体某参数未知,用对应的样本统计量去猜测。 检验:假设总体某参数已知,用对应的样本统计量去验证。 二:统计数据收集与整理: 1、 数据不等于数字 2、数据的两种类型: 描述性分类——响应变量(因变量)和预报因子(独立变量) 如性别叫因子,男女叫水平。 四种尺度:定类、定序、定距、定比 3.数据管理的7个层次:无 假 不 乱 浅 深 系 4.软件每一列表示一个变量,每一行表示一个样本 鱼骨图只适用于一个为什么, 变量程序图IPO 适用于多个为什么。 I (变量) P O 水质 烧开水 色香味 器皿材质 火 燃料 风 压强 目的要抓住关键的变量。 2、 统计数据的表现形式: 绝对数——时期数和时点数 相对数——比例:部分比总体 比率:部分比部分 统计的数据来源:直接来源和间接来源。 1、数据收集:分被动收集(利用历史和现场)和主动收集(DOE 试验设计) 现场收集数据是被动收集,分临时数据和常态数据。 试验是临时数据。 数据好的特征:。。。。 数据不好的7个陷阱:缺少假混窄异病 缺:缺失(数据表中类型有N (计数型)\T(文本类型)\D(时间类型) 少:样本量少 假:不真实 混:混杂(没有可比性) 窄:x 的水平设计过窄。因子的范围过窄,没有相关性。 异:夹杂异常数据。 病:病态(变异系数太小),变异系数:λ=σ/υ ( 注意: 连续数据:非偶尔发生的问题的计数最好当作连续数据 离散数据:包括百分数,技术, 数据分析的前提条件: 1、 判测:MSA 2、 判异常 3、 判独(效果独立性:标识该变量还受到其它原因的干扰) 4、 判量:求样本量。统计抽样(非验收抽样)。 5、 判形:分布的识别——正态性验证 6、 判散: 黑带工具: MSA CPK SPC 假设检验 试验设计(DOE ) (主动研究) (静态被动研究) (动态被动研究) (被动研究) (主动研究) MSA ——过程现状水平评估——统计分析——改善后的效果验证。 QC 老7大工具:直排散分鱼查图 QC 新7大工具:P 箭双阵关系亲 P :PDPC 过程决策程序图、 箭:箭条图(统筹法):计算关键路劲。 阵:矩阵图:数字矩阵图、一半矩阵图 关:关联图 系:系统图(树图) 亲:亲和图:归纳、总结 统计描述: 1、图示化:用图形(表)描述数据的分布规律。 2、求统计量(数值量度: 中(位置):均值:算数平均。缺点:对偏态分布没有代表性。 中位数:具有稳健性、抗干扰性。 众数:数量最多的一个数,一般用于计数型数据的平均值。但不一定唯一,不 一定在中心。 散:极差(R )=max-min,适合于两本量不多的情况下,一般NC10 方差: 标准差 形 偏度:分右偏分布(正偏)和左偏(负偏) 峰度:尖峰>0、正态=0、平峰<0 求统计量路径: 1、 一次求一个:计算——列统计量 2、 一次求多个:统计——基本统计量——显示描述性统计 工具一、直方图 1、 用途、目的:用来揭示一组数据的分布状态,并识别异常。 2、 条件:长用于计量型数据 也可用于大概率计数型数据。 3、 统计路径:图形——直方图 4、 结构:图形由点、线、柱、框、轴组成。直方图为两轴多柱结构。 5、 解读:中散形异比(比:和规格比,和两两比。) 6、 拓展(注意事项):统计——基本统计——显示描述性统计。 两图比较——选择右键选平铺和 工具二:点图 用途、目的:用来揭示一组数据的分布状态,并识别异常。 条件:长用于计量型数据 也可用于大概率计数型数据。 适合于小样本。 统计路径:图形——点图 结构:两轴多点 解读:中散形异比(比:和规格比,和两两比。) 能够抓捕异常点——点右键——笔刷——框异常点。 拓展(注意事项):统计——基本统计——显示描述性统计。 两图比较——选择两个列 三、箱线图: 用途、目的:用来揭示一组数据的分布状态,并识别异常。 条件:长用于计量型数据 也可用于大概率计数型数据。 统计路径:图形——箱线图 结构:两轴一筐三线若干点 解读:中散形异比(比:和规格比,和两两比。) 中位线、上4分:Q3、下4分位Q1 Max (minQ1-1.5(Q3-Q1)) 点:可等于最大点或小于做大点,如大于最大点则 能够抓捕异常点——点右键——笔刷——框异常点。 拓展(注意事项): 了解变化的工具: ——时序图 ——控制图 ——频率:以上三种均属于 ——排列图 工具四、柏拉图: 1、用途:用来识别关键少数,28原则。 2、条件:XY 都是计数型数据,常常用于分类的。 偶尔Y 可以用于计量型 3、 路径:统计——质量工具——pareto 4、 结构:三轴多柱一线 5、 解读:看高低,判主次。 原始数据格式: 汇总格式 列联表 指示变量 6、 注意事项: ——每一个柱子不能太相近,近乎等概率 ——其它不能太高,没有分解完。 ——排列图一定要有时效性 ——确保相对高度 如果等概率:解决方法 1、 换一种分类方法 2、 调整Y 轴分类方法 3、 把Y 的同规格放大。(数据规范化) 工具五:条形图(柱状图) 1、 用途:用来比较各自的权重 2、 条件:XY 都是计数型数据 3、 路径:图形——条形图 4、 结构:两轴多柱 5、 解读:看到底 看轻重 知识——学来的,搜索能力 (术:工具 技能——练来的 (法: 观念——解放思想,靠修 悟 (道: 工具六:散点图 1、 用途:揭示两个变量相互关系用的 2、 条件:XY 两个计量 3、 路径:图形——散点图 4、 解读:看分布,判相关:强正、强负、弱正、弱负、不相关、完全相关 5、 结构: 6、 扩展:两个X 一个是计数、一个是计量 截止上面的图均为静态图。 以下静态图: 工具七:时间序列图(时序图) 1、用途:按时间的顺序的数据图形 2、条件:要求时间,时效型数据 3、结购:两轴多点线 4、解读:看趋势 判异常(聚类、混合等)或判独力性 5、拓展: 工具八:运行图(链条图) 1、用途:按时间的顺序的数据图形 2、条件:要求时间,时效型数据 3、路径:统计——质量工具——运行图 3、结购:两轴多点一线 4、解读:看趋势 判异常(聚类、混合等)或判独力性 中位数的游程个数, 如果少很多,为少聚多混。 期望游程个数 检验聚类性的近似P 值<0.5 混合近似P 值<0.5, 向上或向下的游程个数: 期望游程个数 检验趋势性的近似P 值<0.5 检验振动性的近似P 值<0.5, 5、拓展: 总结: 二、推断统计: 概率与概率分布:当无限量由频率成概率。 计量型数据没有点概率,有概率密度(即PDF ) 计数型数据有点概率 随机变量及其分布: 离散: ——二项分布 ——超几何分布 ——泊松分布 连续 1、 正态分布: 用途:1、自然界中大部分现象服从正态分布, 2、多次抽样的样本均值所构成的分布往往近似正态分布(即中心极限定理) 3、其它分布在某种条件下可转化为正态分布。 条件:1、计量型 2、大概率计数型 3、决定参数:μ σ 4、学会模拟仿真:数据和图形 学图纸:形位方尺 学分布:形状 位置 阈值 尺度 路径:图形——概率分布图 1、会求概率P (计数型) 2、会概率密度PDF (计量型) 3、会累计概率密度CDF (计数和计量) 4、分位数Z 或P (计数和计量) 已知XZ 求Y (PDF ) 已知XZ 求CDF (左面积) 已知左面积求X 或Z

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丹丹5678

教育社会学(sociologyofeducation)研究教育的社会性质、社会功能以及教育制度、教育组织、教育发展规律的一门社会学分支学科。从社会学角度研究各种教育现象、教育问题及其与社会之间相互制约关系的学科。教育科学中近百年来发展起来的一个边缘性的分支学科。《教育统计学》主要内容分为描述统计、推断统计和数据处理方法三部分,包括教育统计资料的整理、集中量数、差异量数、相关系数、相对地位量数、常用概率分布、参数估计、假设检验、方差分析、X2及其他非参数检验、回归分析以及运用计算器和计算机进行数据处理的方法。供参考。

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