教育统计学
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。
教育统计学
教育统计学教育统计学教育统计学是一门关注教育数据的学科，旨在收集、整理、分析和解释教育数据，以推动教育决策和政策制定的科学领域。
通过研究教育现象，教育统计学为教育实践和政策制定提供了重要的数据和信息支持。
本文将从教育统计学的意义、数据收集、数据分析和数据应用等方面进行讨论。
一、教育统计学的意义教育统计学的意义在于帮助人们更好地了解教育现象和教育问题，通过收集和分析数据来推动教育决策和政策制定。
教育统计学可以为教育规划、教育政策和教育评估提供有力的证据，帮助决策者更有效地分配资源和改进教育质量。
教育统计学可以帮助我们回答一系列与教育有关的问题，例如：1.教育资源如何分配？通过收集和分析教育数据，可以了解不同地区或不同学校的教育资源分配情况，并据此提供政策建议，以提高教育资源的合理化配置。
2.学生的教育表现如何？通过收集和分析学生的学业成绩、出勤率、学科选择等数据，可以了解学生在教育过程中的表现情况，以及他们在不同学科和不同年级之间的差异。
此外，还可以了解学生的兴趣爱好和课外活动情况，以设计更加个性化和有针对性的教育方案。
3.教育政策的效果如何？通过收集和分析教育政策实施后的数据，可以评估政策的效果，并据此调整政策，以更好地达到政策目标。
二、数据收集数据收集是教育统计学的一个重要环节。
教育数据的收集包括定期的和非定期的数据收集，定量的和定性的数据收集，以及公开的和非公开的数据收集。
以下是一些常见的教育数据来源：1.学校报告学校通常会报告各种数据，例如与学生有关的数据（如学生出勤率、成绩、教师评级等）和与学校有关的数据（如预算、教师人数和课程安排等）。
2.教育部门和机构的数据教育部门和机构负责收集和发行各种教育数据，例如统计教育机构数量、师资力量、学生人数、预算和保障工作等。
3.检测和评估机构的数据检测和评估机构专门负责评估学生和学校的表现，以及测量学生的学习成果和能力等。
三、数据分析数据分析是教育统计学的另一个重要环节。
教育统计学
教育统计学第一章：概述一、教育统计学的含义（一）什么是统计学A统计学是研究随机现象的数量规律性的一门数学分支。
自然界中有两类现象：a.确定现象b.随机现象。
随机现象的规律性可用概率论来描述，起源于（法）帕斯卡对赌博现象的研究。
B数理统计学：以概率论为基础C应用统计学：是数理统计学理论在各个学科领域中的应用。
（二）什么是教育统计学探讨如何将统计学的原理和方法应用于研究教育现象中数量关系的科学。
根据不同功能可划分为：1.统计设计：研究如何科学全面地搜集统计数据以确保统计结论的可靠性。
如：如何进行随机抽样，如何设计实验等。
2.描述统计：研究如何对搜集到的统计数据进行分析整理，以显示数量关系，如：计算数据的集中度、离散度等。
3.推断统计：研究如何利用样本数据来推测和判断未知的总体特征，如总体参数估计、假设检验等。
二、几个基本概念（一）变量与变量值A变量：可以定量并能取不同数值的事物的某种特征。
B变量值：变量具体的数值如考试的分数、智力水平C变量的类型：①类别变量：只是用数字来代表事物或对事物进行分类，数字没有任何数值意义。
不能做量化分析，无大小意义，只表明类别。
如性别男1 女2②顺序变量：表明类别的大小或某种属性的多少。
主要用于分等论级和分类。
仅表示等级，不表示某种属性的真正量和绝对值。
无参照点（没有绝对零度）和相等单位。
如：五点评分：ABCDE③等距变量：存在大小关系，无绝对零点，但存在相对零点。
可进行数学运算、有相等单位。
如IQ④比率变量：有相等单位和绝对零点，可以知道事物之间的某种特点上相差多少及他们之间的倍数关系。
如长度（二）总体与样本A总体：具有某种特征的个体总和例如大学生、中学生、女性、男性，包括有限总体和无限总体。
总体的量化特征称为总体参数。
如总体平均数B样本：从总体中抽取的观察对象。
样本容量（>30称为大样本，<30称为小样本），样本的量化特征称为样本统计量，如样本平均数。
（研究分布关系越大越好；研究事物关系越小越好）第二章：原始数据的整理一、次数分布表（一）分类1.简单次数分布表：又称简单频叔分布表，根据不同组别数据出现频数编制而成。
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)什么是教育统计学？教育统计学是一门研究教育领域中数据收集、分析和解释的学科。
它利用统计学方法来帮助教育工作者了解和评估教育系统中的各种现象和趋势。
教育统计学可以提供决策制定和政策改进的依据，以促进教育的发展和进步。
教育统计学的基本概念样本和总体- 样本是从总体中选择出来的一部分，用于代表整个总体。
通过对样本进行研究，我们可以对总体的特征和趋势进行推断。
样本是从总体中选择出来的一部分，用于代表整个总体。
通过对样本进行研究，我们可以对总体的特征和趋势进行推断。
- 总体是我们感兴趣的全部个体或事物的集合。
例如，如果我们对一所学校的学生做研究，那么学校中的所有学生就是总体。
总体是我们感兴趣的全部个体或事物的集合。
例如，如果我们对一所学校的学生做研究，那么学校中的所有学生就是总体。
频数和频率- 频数表示某个特定数值在数据集中出现的次数。
频数表示某个特定数值在数据集中出现的次数。
- 频率指的是某个特定数值在数据集中出现的相对次数。
频率可以用绝对频数除以总体大小得到。
频率指的是某个特定数值在数据集中出现的相对次数。
频率可以用绝对频数除以总体大小得到。
中心趋势测量- 平均数是一组数据的总和除以数据的个数。
它是衡量数据的中心趋势的一种指标。
平均数是一组数据的总和除以数据的个数。
它是衡量数据的中心趋势的一种指标。
- 中位数是将数据集按大小排列后，位于中间位置的值。
它也是衡量数据中心趋势的一种指标。
中位数是将数据集按大小排列后，位于中间位置的值。
它也是衡量数据中心趋势的一种指标。
- 众数是指数据集中出现次数最多的值。
它也可以作为衡量数据中心趋势的指标。
众数是指数据集中出现次数最多的值。
它也可以作为衡量数据中心趋势的指标。
变异性测量- 范围是一组数据中最大值和最小值之间的差异。
范围是一组数据中最大值和最小值之间的差异。
- 标准差是一组数据与其平均数之间差异的平均值。
它是衡量数据变异性的一种指标。
教育统计学_第一章 绪论
六、教育统计学的基础知识
基础知识六：统计误差
误差是测得值与真值之间的差值。 测得值＝真值＋误差 统计误差归纳起来可分为两类：测量误差与抽
四、学习教育统计学的注意事项
几个问题
畏难情绪 重点注意使用条件 多做练习
五、教育统计学的研究内容
教育统计学
描述统计 推断统计 实验设计
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。
目的是将大量零散的、杂乱无序的数字资 料进行整理、归纳、简缩、概括，使事物 的全貌及其分布特征清晰、明确地显现出 来。
六、教育统计学的基础知识
抽签法：先将总体各个体编上号，这些号 码无大小意义，仅是各个体的代号，每一 个体都要有一个号码。将每一号码写到纸 签上或卡片上，充分混合，任意抽取，抽 到预定的数目为止。
六、教育统计学的基础知识
随机数码法：在总体数目较大时，抽签法 不方便，用随机数码表，将各个体先编上 号，从《随机数码表》中任何一个地方开 始，向任何一个方向选取。教育研究中一 般采用不可重复抽样。
二、什么是教育统计学
教育研究数据的特点
研究数据和结果多以数字形式呈现 数据具有随机性和变异性 数据具有规律性 目标是通过部分数据来推测总体特征
三、学习教育统计学的意义
学习心理与教育专业的诸课程需要统计学 知识。
从事心理与教育工作的实践需要统计学知 识。
进行心理教育科学研究需要统计学知识。 科学的思维需要统计学知识。
教育学专业的教育教育统计学
教育学专业的教育教育统计学教育学专业中的教育统计学是一门研究教育数据的学科，通过收集、整理、分析和解释教育数据来揭示教育现象和问题的规律性。
教育统计学的应用范围广泛，可以用于评估教育政策的效果、研究学生学业发展的轨迹、分析学校的教育成果等。
本文将介绍教育统计学的基本概念、主要方法和应用领域。
一、教育统计学的基本概念教育统计学是统计学在教育领域的应用，它关注的是教育过程中的各种数据和变量。
教育统计学研究的对象包括学生、学校、教师、家庭以及教育相关的政策和实践等。
教育统计学的基本概念包括以下几个方面：1. 教育数据：教育数据是指在教育活动中收集到的信息或指标，如学生的考试成绩、学校的师生比例、教师的教学经验等。
教育数据可以是定性的，如教师对学生的评价；也可以是定量的，如学生的年龄、学费的数额等。
2. 教育变量：教育变量是指在教育数据中所包含的可以变化的因素，如学生的性别、学校的规模、教师的资格等。
教育变量可以是分类变量，如学生的年级；也可以是连续变量，如学生的身高。
3. 教育指标：教育指标是对教育现象或问题进行度量和描述的量化指标，如学生的平均分数、学校的毕业率等。
教育指标可以用于比较不同群体、不同地区或者不同时间段之间的教育差异。
二、教育统计学的主要方法教育统计学通过采用各种数据分析方法来对教育数据进行处理和解释，以便于揭示教育现象和问题的本质。
教育统计学的主要方法包括以下几个方面：1. 描述统计分析：描述统计分析是对教育数据进行总结和概括的方法，包括计算平均数、中位数、标准差等统计指标，绘制频数分布表、条形图、折线图等图表以及计算相关系数、回归方程等。
2. 推断统计分析：推断统计分析是通过对样本数据进行统计推断来对总体进行推断的方法。
它可以用来估计总体参数、检验两个或多个总体之间的差异、进行因果推断等。
3. 多元统计分析：多元统计分析是通过考虑多个因素之间的相互关系来解释教育现象和问题的方法。
它包括因子分析、聚类分析、判别分析等多种方法，可以帮助我们发现变量之间的主成分、不同群体之间的差异等。
教育学中的教育统计学
教育学中的教育统计学教育统计学在教育学中的应用是不可忽视的。
它是通过收集、分析和解释与教育相关的数据，提供决策支持和政策制定的重要工具。
本文将探讨教育统计学的概念、应用领域以及其在教育改革中的作用。
一、概念解析教育统计学是统计学与教育学相结合的学科，旨在通过收集和分析与教育相关的数据，了解教育现象，揭示教育规律，并为制定教育政策和改革提供科学依据。
它涉及到教育中的各个方面，包括学生的人口统计学特征、学校资源分配、教育经费支出、学生学业成绩等。
二、应用领域教育统计学广泛应用于教育领域的各个方面。
首先，它可以帮助教育决策者了解学生的人口统计学特征，例如年龄、性别、民族等，通过这些数据可以制定针对不同群体的教育政策，以提供公平的教育机会。
其次，教育统计学能够对学校的资源分配进行分析。
通过统计学方法，可以了解学校的师资力量、教育设施、教材资源等情况，从而为学校的资源配置提供依据，优化资源利用效率。
此外，教育经费的分配也是教育统计学的重要应用领域之一。
通过收集和分析教育经费的数据，可以了解到教育经费的来源和分配情况，进而优化资金的使用，提高教育资源的质量和效益。
最后，教育统计学在学生学业成绩方面也有广泛的应用。
通过对学生学业成绩的收集和分析，可以评估学生的学习状况和学科水平，为学校和教师提供有针对性的教学改进措施。
三、在教育改革中的作用教育统计学在教育改革中发挥着重要的作用。
首先，它可以提供决策支持。
通过收集和分析教育数据，教育决策者可以了解到教育现状和问题，从而制定相应的改革政策，为教育改革提供科学依据。
其次，教育统计学可以评估教育政策的效果。
通过对教育数据的分析，可以了解到教育政策的实施效果，是否达到预期的改善目标，从而及时调整政策，提高教育改革的效果。
此外，教育统计学可以发现教育中的问题和挑战。
通过对教育数据的挖掘和分析，可以发现教育中存在的不平等现象、学生学业成绩的差异等问题，为解决这些问题提供指导。
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。
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0055《教育统计学》2016年12月期末考试指导一、考试说明（一）说明考试为开卷考试，考试题型为撰写论文，主要考察对四种分析方法的应用分析能力，考试时随机抽取一种方法考核，试卷满分为100分，考试时间90分钟，考试时可携带相关资料。
（二）论文选题及内容要求1、论文选题为教学课件讲授内容中的如下知识点：（1）应用独立样本T检验方法进行数据统计分析的研究。
（字数不限）根据试卷中提供的数据和分析结果，进行讨论：差异与显著性差异的关系。
a. 讨论包括：本题所使用的数据统计分析方法的解释说明、结果分析和解释等2部分。
b. 解释为什么均值差异要分辨显著与不显著，为什么会出现有很大差异却不显著的现象。
（2）应用协方差分析方法进行数据统计分析的研究。
（2000字左右）在问题提出部分需要说明协变量（至少要有1个）的选择理由，采用自己虚拟的数据来阐述研究方法和结论解释。
（3）应用卡方检验统计分析方法进行数据统计分析的研究。
（字数不限）期望分布1(%) 53 13 11 6 14 3 总计：100%实际分布2(%) 44 11 15 5 16 9 总计：100%根据试卷提供的数据，分析模拟结果，注重解释所研究问题为什么要选择卡方检验的研究方法，并对统计分析结果做解释和讨论。
（4）应用偏相关分析方法进行数据统计分析的研究（2000字左右）在问题提出部分必须说明中介变量（或称为桥梁变量）的判定与选择理由，采用自己虚拟的数据来阐述研究方法和结论解释。
2、论文结构包括：问题提出，研究意义，实验过程，使用的数据统计分析方法，结论分析等5部分。
3、研究中使用的数据一律采用考生自己虚拟的数据，只注重研究问题的价值和意义，为什么选择这样的研究方法和统计分析结果的解释和讨论。
4、考试采取随机抽题的方式，随机抽取其中的一个选题考试（即一套试卷），考试期间仅允许携带平时个人研究撰写（手写）的资料（不允许电子打印版及手写复印版）、教材（教育统计学和数据统计分析与实践SPSS for Windows），不允许带其他材料。
5、学生将研究论文写在学院的统一考试答题纸上，要求字迹工整。
考试结束后现场密封答题随期末试卷一同寄回学院批改。
二、论文大纲（一）问题提出这部分首先需要阐述研究问题提出的背景，其次是说明研究问题，以及具体研究的问题维度，最好是能结合自己工作的实践确定问题。
例如：（二）研究意义研究问题必须具有明确的意义和研究价值，该部分主要描述通过这项研究，能获得什么样的价值，对什么有意义、有价值，研究的意义应当扎根于社会问题、教育问题或者是国民经济有关的问题。
（三）实验过程这部分内容包括：1. 被试的选取及样本的大小和特征；2. 对被试采用的测试是：问卷、访谈、行为观察还是系统测试；3. 在考题指定的研究方法中，相应的变量（如协变量、中介变量）是什么？有几个？对变量的数值有什么要求？同时一定要说出中介变量（或称为桥梁变量）的判定与选择理由。
例如：（四）使用的数据统计分析方法采用试题中指定的研究方法，说明为什么要使用这种研究方法，描述方法的适用性。
（五）结论分析这部分主要是对研究结果、分析结果的分析与解释讨论。
由于部分试卷中的数据是虚拟的，因此要对实验可能产生的不同结果都需要分析解释。
1. 对于独立样本T检验，两个独立样本的均值差异是否显著，对应的结论是什么？2.对于协方差分析，影响因素的作用显著表示什么结果？不显著又是什么结果？3. 对于偏相关分析，显著性水平sig<=0.05（0.01）怎么解释？显著性水平sig>0.05（0.01）又怎么解释？4. 对于卡方检验，观察值和理论值偏离程度太大，代表什么意义，是否有显著性差异？三、重点内容第六章抽样样本及总体平均数的推断1、对使用独立样本T检验方法的解释说明可以从独立样本T检验方法的特点、适用条件、适用性等方面说明，同时结合具体问题，阐述独立样本T检验方法的应用，并根据问题做出假设。
独立样本是指两个样本之间彼此独立，没有任何关联，两个独立样本各自接受相同的测量，研究者的主要目的是了解两个样本之间是否有显著差异存在。
检验的前提条件是：（1）两个样本应是相互独立的，即从总体中抽取一批样本对从同意总体抽取的另一样本没有任何影响，两组样本个案数目可以不同，个案顺序可以随意调整；（2）样本来自的总体应该服从正态分布。
独立样本T检验的零假设H为两总体均值之间不存在显著差异。
T检验主要用于检验两个处理平均数差异是否显著。
2、结果分析和解释在题目中会给出对应的数据和分析结果，请结合题目作答。
对结果表格中的数据进行分析，可从df自由度、显著性水平sig、t值之间的比较来说明，重点阐述两个独立样本的均值差异是否显著，对应的结论是什么？例如：又如，假设数据是考生自己虚拟的，需要考虑两种情况：3、解释为什么均值差异要分辨显著与不显著，为什么会出现有很大差异却不显著的现象。
解释回答时可借助实例来分析。
显著性差异就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断原假设是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否存在显著差异。
所谓显著就是指两种或多种处理试验结果之前，本身确实存在差异。
如果不显著，就说明它们之间的差异是由抽样或偶然的因素引起的，不是真正有实际差异存在。
若两个样本来自同一总体，但是二者的样本平均数本身存在一定差异，那么这两个样本的差异则来源于随机抽样造成的随机误差，因而有可能出现有很大差异却不显著的现象。
第八章方差分析方差分析主要用于检验多个处理平均数间差异是否显著。
协方差是关于如何调节协变量对因变量的影响效应，从而更加有效地分析实验处理效应的一种统计技术，也是对实验进行统计控制的一种综合方差分析和回归分析的方法。
协方差是用来度量两个变量之间“协同变异”大小的总体参数，即二个变量相互影响大小的参数，协方差的绝对值越大，二个变量相互影响越大。
协方差分析有两个意义，一是对实验进行统计控制，而是对协方差组分进行估计。
具体的分析结果如下：这是数据的描述性统计分析结果。
这是主要的统计分析结果，一个典型的方差分析表，解释一下：1、表格的第一行“校正模型”是对模型的检验，零假设是“模型中所有的因素对因变量均无影响”（这里包括分组、年龄及他们的交互作用），其P<0.001，拒绝零假设，说明存在对因变量有影响的因素。
2、表格的第二行是回归分析的常数项，通常无实际意义。
3、表格的第三行、第四行是对组和年龄的检验，P均<0.05，有统计学意义，说明分组和年龄对胆固醇的影响均有统计学意义。
4、表格的第五行是对分组和年龄的交互作用的检验，其P=0.935>0.05，说明分组和年龄无交互作用，也就是说，年龄对胆固醇的影响不随分组的不同而不同，这也是协方差分析的基本条件之一。
这里是满足的。
第十章χ2检验卡方检验主要用于由质量形状得来的次数资料的显著性检验等。
1、χ2检验的特点卡方检验是对样本的频数分布所来自的总体分布是否服从某种理论分布或某种假设分布所作的假设检验。
即根据样本的频数分布来推断总体的分布。
它属于自由分布的非参数检验。
它可以处理一个因素分为多种类别，或多种因素各有多种类别的资料。
所以，凡是可以应用比率进行检验的资料，都可以用卡方检验。
检验统计量χ2值反映了实际频数与理论频数的吻合程度。
2、χ2检验的基本思想成立，计算出χ2值，它表示观察值与理论值之间的偏离程度。
根据χ2分布，首先假设Hχ2统计量以及自由度可以确定在H0成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。
如果P很小，说明观察值和理论值偏离程度太大，应当拒绝原假设，表示比较资料之间有显著性差异；否则就不能拒绝原假设，尚不能认为样本所代表的实际情况与理论假设有差别。
3、χ2检验的具体分析例1：例2：结论：χ2=12.857，df=1，双侧P<0.01，按照α=0.05检验水准，可认为两组总体有效率差异显著，即试验组的疗效优于对照组。
第十一章相关分析1、相关系数用来描述两个变量相互之间变化方向及密切程度的数字特征量称为相关系数。
相关系数通常用r表示。
首先，相关系数的数值范围是从-1到+1，其中r=1表示两个变量为完全正相关，R=-1，表示两个变量为完全负相关。
其次，分析相关系数的绝对值。
相关系数的绝对值越接近于1，表明两个变量之间的关系越密切；越接近于0，就表明两个变量之间的关系越不密切。
例如，r=-0.89的相关强度高于r=0.12。
2、偏相关分析偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程。
p值是针对原假设H0:假设两变量无线性相关而言的。
一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较:如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05;如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至描述性统计量均值标准差N综合得分94.344 3.4460 27授权渠道得分58.708 1.6749 27直供渠道得分27.582 2.3207 27相关性控制变量综合得分授权渠道得分直供渠道得分-无-a 综合得分相关性 1.000 .550 .610显著性（双侧）. .003 .001df 0 25 25 授权渠道得分相关性.550 1.000 .013显著性（双侧）.003 . .948df 25 0 25 直供渠道得分相关性.610 .013 1.000显著性（双侧）.001 .948 .df 25 25 0直供渠道得分综合得分相关性 1.000 .684显著性（双侧）. .000df 0 24 授权渠道得分相关性.684 1.000显著性（双侧）.000 .df 24 0a. 单元格包含零阶 (Pearson) 相关。
该数据表格为上下两部分，上半部分输出的是变量两两之间的PEARSON简单相关系数，如综合得分和授权渠道得分的相关系数为0.550，下半部分为排除直供渠道得分的结果，也就是偏相关的分析结果，可以看出综合得分和授权渠道得分的相关系数为0.684，显著性为0.000.因此两者相关性显著相关。
说明：本考试指导只适用于201609学期12月期末考试使用，包括正考和重修。
指导中的章节知识点涵盖考试所有内容，给出的习题为考试类型题，习题答案要点只作为参考，详见课程讲义或课程ppt。
在复习中有任何问题请到课程答疑区咨询。
祝大家考试顺利！。