教育统计学名词解释2014
教育统计学
比率变量数据比率变量的取值称为比率变量数据
比率变量数据的特征有大小 、有相等单位，有绝对零点 可比较大小、可进行加、减、乘、除运算
数据按随机变量的取值来划分时，数据的属性可由下表给出（表2-4 ）：
（二）几种常用统计表
1、次数分布表
所谓次数分布，指的是一批数据中各个不同数值所出现次数的多少情况，或者是这批数据在数轴上各个区间内所出现次数的多少情况
统计一批数据的次数分布有两种方法：第一种方法是按不同的测量值逐点统计次数；第二种方法是以区间跨度来统计次数。
（1）、简单次数分布表
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。
总体和样本是相对的，不是一成不变的，它随着研究的范围不同而改变
当总体含有无限个个体时，我们称该总体为无限总体，否则称该总体为有限总体
二、统计量和参数
统计量：是指样本的数字特征；
参数：是指总体的数字特征。
样本的平均数、中位数、众数、方差、标准差、相关系数等数字特征都是样本统计量。
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。
总体规模和样本容量
教育统计学复习要点
一、名词解释（每题4分，共20分）
样本容量：样本中包含的个体数目称为样本容量，一般用n表示
点计数据：指计算个数所获得的数据。
（整数）
百分位数：是位于依一定顺序排列的一组数据中某一百分位置的数值。
差异系数：指标准差与其算术平均数的百分比。
抽样分布：某一种统计量的概率分布。
区间估计：以样本统计量的抽样分布（概率分布）为理论依据，按一定概率要求，由样本统计量的值估计总体参数值的所在范围，称为总体参数的区间估计。
小概率事件：样本统计量的值（随机事件）在其抽样分布上出现的概率小于或等于事先规定的水平，这时，就认为小概率实践发生了。
把出现小概率的随机事件称为小概
率事件。
显著性水平：显著性水平是统计推断时，可能犯错误的概率。
如果在95%的可靠度上对假设进行检验，则显著性水平为0.05；如果在99%的可靠度上对假设进行检验，
则显著性水平为0.01。
显著性水平越高（a值越小），越不容易拒绝零假设，
推断的可靠性越大；显著性水平越低（a值越大），越容易拒绝零假设，推断
的可靠性越小。
弱相关：从密切程度来看，无论两个变量的变化方向是否一致，凡密切程度高的成为强相关或高度相关，密切程度一般的称为中度相关，密切程度弱的称为弱相关或低度相关。
点二列相关：当两个变量其中一个是正态连续性变量，另一个是真正的二分名义变量，这时，表示这两个变量之间的相关，称为点二列相关。
（P244）。
《教育统计学》名词解释重点
第一章绪论1，教育统计学是运用数理统计学的原理来研究教育问题的一门应用科学。
2，教育统计学分为描述统计、推断统计和实验设计三类。
（1）描述统计：计算集中量（算术平均数、中位数、众数、加权算术平均数、几何平均数、调和平均数）来反映集中趋势；计算差异量（全距、四分位距、百分位距、平均差、标准差、差异系数）反映离散程度；计算偏态量及峰态量反映分布形态；计算相关量（积差相关系数、等级、点二列、二列、四分、C相关系数、肯德尔和谐系数、多系列相关系数）反映一致性程度。
（2）推断统计包括总体参数估计和假设检验两部分。
3，随机现象三个特性：一，一次试验有多种可能的结果，其所有结果是已知的；二，试验之前不能预料那一种结果会出现；三，在相同条件下可以重复试验。
随机事件：随机现象的每一种结果。
随机变量：把能表示随机现象各种结果的变量称之4，总体：是我们研究的具有某种共同特性的个体的总和。
样本数目大于30称为大样本，小于等于30称为小样本。
第二章数据的初步整理1，教统资料来源有经常性资料和专题性资料。
专题性资料包括（1）教育调查。
按调查方法分为现情调查、回顾调查和追踪调查；按调查范围分全面调查和非全面调查（抽样调查和典型调查）。
（2）教育实验。
分为单组实验（指对同一实验对象先后实施两种实验处理）、等组实验（指在甲乙两组条件基本相同的情况下，对之实行不同的实验处理）和轮组实验（指在实验组和对照组分别进行两种实验处理，并且每种处理各重复一次，也即每个或多个单组实验的联合）2，数据的分类。
按来源分为点计数据和度量数据；按随机变量取值情况分为间断型随机变量（取值个数有限、独立的、两个单位之间不能再划分细小单位、一般用整数表示，如优劣程度、品德爱好打分）和连续性随机变量（个数无限、单位之间可以再划分、可以用小数表示如身高体重、完成作业的时间等）。
3，频数分布表制作步骤：求全距；决定组数和组距；决定组限；登记频数。
4，用累计频数表示的频数分布表称为累计频数分布表。
教育统计学
例 5：期末考试中，数学 80，语文 92，英语 78，其中数学在总分中占 40%，语文占 40%，英语
占 20%，其总平均分是多值连乘积的 N 次方根，计算公式为： X g n X1X 2.......X n
例 6：某工厂第一年产量为 100，第二年产量为 120，第三年为 132，第四年为 156，试求年增长 率。
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 2
累积次数 10 40 80 201 300 300
累计百分比 3.33 13.33 26.66 66.99 100 100
（二）次数分布表的制作方法
1.求全距：全距指的是全部观察值中最大值与最小值之差。
2.决定组数和组距：a 一般不少于 5 组，也不要超过 15 组，常见的是 10 组。B 组距指的是每一个组内包含的
n
xi - x
AD i1 n
根据次数分布表
k
fi xi - x
AD i1 N
例 8：根据表格一，试求其平均值。
（四）方差（S²）和标准差（S） A 方差指离差平方的算术平均数
n
n
n
(xi - x)2
xi2 ( xi )2
S 2 i1 n
i1 n
-
i 1
n2
根据次数分布表求方差和标准差
教育统计学定义
教育统计学定义教育统计学是一门研究教育现象的数量特征和规律的学科，它运用数理统计方法对教育数据进行分析和研究，旨在为教育决策提供科学依据。
教育统计学广泛应用于各级各类教育机构、政府部门、社会组织等领域，为教育管理、政策制定、评估和研究提供重要支持。
一、教育统计学的概念和背景1. 教育统计学的概念2. 教育统计学的发展历程3. 教育统计学的研究内容二、教育数据的收集与处理1. 教育数据来源及其特点2. 教育数据收集方法3. 教育数据处理方法三、统计分析在教育中的应用1. 描述性统计分析在教育中的应用2. 探索性因子分析在教育中的应用3. 方差分析在教育中的应用四、国内外主要教育统计指标及其解释1. 国内外主要基础教育指标及其解释2. 国内外主要高等教育指标及其解释3. 教育经费指标及其解释五、教育统计学的应用与挑战1. 教育决策中的应用2. 教育评估中的应用3. 教育研究中的应用4. 教育统计学面临的挑战六、结论一、教育统计学的概念和背景1.教育统计学的概念教育统计学是一门研究教育现象的数量特征和规律的学科。
它通过运用数理统计方法对教育数据进行分析和研究，从而为教育管理、政策制定、评估和研究提供科学依据。
简单来说，教育统计学就是将数理统计方法运用到教育领域，对各种与教育相关的数据进行收集、整理、分析和解释。
2.教育统计学的发展历程早在19世纪初期，就有人开始使用数理方法对各种社会现象进行分析和研究。
但是，直到20世纪初期，才出现了专门研究社会现象数量特征和规律的学科——统计学。
随着教育事业的发展，人们开始意识到教育数据的重要性，并逐渐将统计学方法运用到教育领域，从而形成了教育统计学。
20世纪50年代后期，随着电子计算机技术的发展，人们可以更加方便地处理大量数据，这进一步推动了教育统计学的发展。
现在，教育统计学已经成为一门独立的学科，并广泛应用于各级各类教育机构、政府部门、社会组织等领域。
3.教育统计学的研究内容教育统计学主要研究以下内容：（1）教育数据的收集和处理方法；（2）教育数据的描述性分析方法；（3）探索性因子分析方法；（4）方差分析方法；（5）教育指标体系及其解释；（6）教育决策、评估和研究中应用数理统计方法。
教育统计基础
二统计学的内容
推断统计（inferencial statistics）又称抽样统计 （sampling statistics），它是根据对部分个体 进行观测所得到的信息，通过概括性的分析、论证， 在一定可靠程度上去推测相应的团体。换言之，就 是根据已知的情况推测未知的情况。
推断统计主要用于两个方面： 一是从单一样本得到的统计量去推断较大总体的有关特 征，我们称之为统计估计或参数估计。 二是比较多个样本或总体的差别情况，评价一项实验的 结果，我们称之为假设检验。
描述统计（descriptive statistics）是对实验或调 查所获得的数据加以整理（如制表、绘图），并计 算其各种代表量数（如集中量数、差异量数、相关 量数等），其基本思想是平均，如在集中量数中将 原始数据进行平均，在差异量数中将离均差进行平 均，在相关量数中将积差进行平均等等。 通过描述统计的工作，我们可以把大量零散的、杂 乱无章的资料加以简化、概括，从而更加清晰明确 地显示出这些数据的分布特征。
五 参数估计的基本方法
关于置信概率，在统计学中进行区间估计时，按照一定 要求总是先定好标准，通常采用三个标准： 1-α=0.95，即α=0.05 或 1-α=0.99 即α=0.01 或1-α=0.999 即α=0.001 当然，在进行区间估计时，必须同时考虑置信概率与置 信区间两个方面，即置信概率定得越大（即估计的可靠 性越大），则置信区间相应也越大（即估计精确性越 小），所以，可靠性与精确性要结合具体问题、具体要 求来全面考虑。
六 参数检验
假设检验的基本思想是应用小概率的原理。所谓小概率原理， 是指发生概率很小的随机事件在一次实验中是几乎不可能发生 的。根据这一原理，可以作出是否接受原假设的决定。 例如，有一个厂商声称其产品的合格品率很高，可以达到99%， 那么从一批产品（如100件）中随机抽取1件，这一件恰好是次 品的概率就非常小，只有1%。如果厂商的宣称是真的，随机 抽取1件是次品的情况就几乎是不可能发生的。但如果这种情 况确实发生了，我们就有理由怀疑原来的假设，即产品中只有 1%次品的假设是否成立，这时就可以推翻原来的假设，可以 作出厂商的宣称是假的这样一个推断。我们进行推断的依据就 是小概率原理。当然，推断也可能犯错误，即这100件产品中 确实只有1件是次品，而恰好在一次抽取中抽取到了。所以这 个例子中犯这种错误的概率是1%，也就是说我们在冒1%的风 险作出厂商宣称是假的这样一个推断。由此也可以看出，这里 的1%正是前面所说的显著性水平。
教育统计学题库
教育统计学题库一、名词解释1、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。
2、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。
3、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。
4、随机变量：表示随机现象各种结果的变量。
5、总体：所研究的具有某种共同特征的个体的总和。
6、样本：从总体中抽取的作为观察对象的一部分个体。
7、统计量：样本上的数字特征。
8、参数：总体上的各种数字特征。
9、集中量：集中量是代表一组数据典型水平或集中趋势的量。
10、差异量：差异量是指表示一组数据变异程度或离散程度的量。
11、x²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。
12、方差齐性检验：对两个总体的方差是否有显著性差异所进行的检验称为方差齐性（相等）检验。
对两个独立样本方差是否齐性，要进行F检验。
13、中位数：如果一组数据从小到大排列，那么中位数指的是位于数据分布正中间位置上的那个数。
14、方差和标准差：方差是指离差平方的算数平均数，标准差是方差的算术平方根。
15、点估计：用某一样本统计量的值来估计相应总体参数的值。
16、区间估计：以样本统计量的抽样分布为理论依据，按一定概率要求，由样本统计量的值估计总体参数值的所在范围。
17、零假设：关于当前样本所属的总体与假设总体无区别的假设。
备择假设与其相反。
18、标准误：某种统计量在抽样分布上的标准差称为该统计量的标准误。
19、独立样本（大、小）：两个样本内的个体是随机抽取的，它们之间不存在一一对应关系，这样的两个样本称为独立样本。
20、因素：实验中的自变量。
21、水平：某一个因素的不同情况。
22、处理：按各个水平条件进行的重复实验。
23、复本测验：在性质内容、题型题数，难度等方面都一致或相等的两份或多份测验。
24、假设检验、利用样本信息，根据一定概率，对总体参数或分布的某一假设做出拒绝或保留的决断。
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。
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教育统计学名词解释
1、总体：总体是我们所研究的具有某种共同特性的个体的总和。
样本是从总体中抽出的作为观察对象的一部分个体。
2、样本：样本是从总体中抽出的作为观察对象的一部分个体。
3、参数：总体上的各种数字特征是参数。
业绩反映总体上各种特征的数量是参数。
4、统计量：样本上的数字特征量是统计量
5、差异系数：是指标准差与其算术平均数的百分比。
用CV表示。
差异系数越大表明离散程度越大。
6、总体分布：总体内个体数值的频数分布
7、样本分布：样本内个体数值的频数分布
8、抽样分布：某一种统计量的概率分布
9、参数估计：即根据样本统计量对相应总体参数所做的估计，分为点估计和区间估计
10、点估计：用某一样本统计量的值，亦即线上的一个点作为估计值以估计总体参数
11、区间估计：是用数轴上的一段距离表示未知参数可能落入的范围，它虽不具体指出总体参数等于什么，但能指出总体的未知参数落入某一区间的概率有多大。
12、假设检验：假设检验也称显著性检验，指利用样本信息，根据一定概率，对总体参数或分布的某一假设作出拒绝或保留的决断。
13、相关系数：是两列变量间相关程度的数字表现形式，或者说是表示相关程度的指标。
14、机械抽样
15、分层抽样
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