研究问题与统计方法的对应关系
自考《教育科学研究方法》预测试题及答案(3)
自考《教育科学研究方法》预测试题及答案(3)一、单项选择题(本大题共15小题，每小题2分，共30分)在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。
错选、多选或未选均无分。
1.教育研究的本质特征是( )A.解决教育实际问题B.解决教育理论问题C.总结经验D.做出创新2.应用研究具有实际的应用价值，它所要回答的问题是( )A.“为什么”B.“是什么”C.“怎么样”D.“将会怎么样”3.被系统、条理化的检索文献属于( )A.-次文献B.二次文献C.三次文献D.四次文献4.研究方法的选择取决于( )A.研究目的B.研究计划C.研究进程D.研究对象5.历史研究法的特点不包括( )A.历史性B.具体性C.以逻辑分析法为主D.能做精确的量的分析6.突破了人的生理局限，扩展了观察的深度和广度的观察类型是( )A.实验室中的观察B.直接观察C，间接观察D.参与性观察7.随时记录感兴趣的问题，不受任何时间条件限制，事先也不需要作特别编码分类的描述记录是( )A.日记描述法B.轶事记录法C.连续记录法D.取样记录法8.主要用于对调查对象进行的深入的访谈的调查是( )A.普遍调查B.抽样调查C.个案调查D.问卷调查9.测量的层次是( )A.定名测量B.定序测量C.定距测量D.比率测量10.★首次提出“实验教育学”名称的是( )A.罗吉尔·培根B.梅伊曼C.拉伊D.桑代克11.表示随机选择分配和控制的符号是( )A.XB.BC.OD.R12.为了去除事物的非本质属性，认识事物的各部分、各要素之间的关系，进而把握事物的本质和整体属性，这是逻辑思维中哪种思维方法的目的? ( )A.比较B.分类C.分析D.综合13.下列资料分类中不属于现象分类的是( )A.按资料的年代分类B.按资料的地区分类C.按学生的性别分类D.按教学模式分类14.对同一问题从多个不同角度不同看法得来的结果进行比较分析以获得的一致性，这是从哪个方面对效度的检验? ( )A.检查法B.三角互证法C.反馈法D.比较法15.统计图的主体部分是( )A.标题B.图目C.图形D.图注二、名词解释题(本大题共5小题，每小题4分，共20分)16.★教育科学研究17.内部评论18.访谈调查19.★信息方法20.单因素方差分析三、简答题(本大题共4小题，每小题6分，共24分)21.★教育科学研究方法的各类分类方式中含有哪些教育研究的基本类型?22.简述选取样本的基本要求。
如何在论文中使用合适的统计分析方法
如何在论文中使用合适的统计分析方法统计分析是科学研究中不可或缺的一部分，它提供了对数据进行整理和解读的方法。
在撰写论文时，正确使用合适的统计分析方法可以增强研究的可信度和说服力。
本文将介绍如何在论文中使用合适的统计分析方法。
一、选择适当的统计分析方法在论文中使用统计分析方法之前，首先需要确定所研究的问题以及数据的性质。
不同的问题和数据类型需要使用不同的统计方法。
例如，如果我们想比较两组数据的平均值是否存在显著差异，可以使用t检验或方差分析；如果我们想探索变量之间的关系，可以使用相关分析或回归分析等。
因此，在选择统计分析方法时，需要对研究问题进行充分的理解，并参考相关的统计学原理和方法。
二、确保数据的准确性和完整性在进行统计分析之前，我们需要确保所使用的数据是准确和完整的。
数据的准确性保证了我们所得到的统计结果的可信度，而数据的完整性则能够提供更全面和准确的信息。
为了确保数据的准确性和完整性，可以采取以下几个方面的措施：1. 数据收集：在收集数据时，可以采用随机抽样或者分层抽样的方法，以保证样本的代表性和可靠性。
同时，需要记录数据的来源、收集时间、样本量等相关信息。
2. 数据清洗：在收集到数据后，需要进行数据清洗的工作，包括删除异常值、处理缺失值等。
这样可以避免因为数据异常而导致的统计结果出现偏差。
3. 数据验证：对于一些关键的变量或者指标，可以进行数据验证的工作，以确保数据的准确性。
例如，可以通过重复测量、对照组比较等方法来验证数据的一致性和可靠性。
三、正确解读统计结果在进行统计分析后，我们需要正确解读统计结果，并与研究问题进行对应。
以下是几个解读统计结果的原则：1. 显著性检验：当进行显著性检验时，需要关注所得到的p值。
如果p值小于设定的显著性水平（通常是0.05），则可以认为所研究的差异或者关系是显著的。
2. 效应大小：除了关注统计显著性外，还需要关注效应的大小。
效应大小反映了变量之间的差异或者关系的实际重要性。
大学毕业论文中的实证研究与统计验证
大学毕业论文中的实证研究与统计验证随着社会的发展和科技的进步，大学毕业论文作为学生在大学期间最为重要的研究项目之一，扮演着非常重要的角色。
而其中的实证研究与统计验证方法更是成为许多学生头疼的问题。
本文将探讨大学毕业论文中实证研究的重要性，以及统计验证方法的应用。
一、实证研究在大学毕业论文中的重要性实证研究是指通过数据收集和分析，通过观察现象、提出假设、检验假设的真实性来得出结论的一种研究方法。
在大学毕业论文中，实证研究具有以下重要性：1. 增加研究可信度：实证研究可以通过数据的真实性和客观性来增加研究的可信度，使论文更有说服力。
2. 探索问题的本质：通过实证研究，可以从数据分析中深入了解问题的本质，并提供真实可靠的解决方案。
3. 推动学术发展：实证研究能够为学术界提供新的观点和理论，并推动学术领域的发展和创新。
二、统计验证方法在大学毕业论文中的应用统计验证方法是实证研究中常用的分析方式之一，通过对数据进行收集、整理、分析，进而验证研究假设的正确性。
在大学毕业论文中，统计验证方法的应用包括以下几个方面：1. 假设检验：通过统计方法对研究假设进行验证，判断假设是否成立。
其中包括参数检验和非参数检验两种方法，确定研究结果的显著性。
2. 相关分析：通过统计分析来估算变量之间的关联程度，包括Pearson相关系数和Spearman等非参数相关系数。
通过相关分析，可以发现变量之间的线性相关性和非线性关系。
3. 回归分析：回归分析是一种通过统计方法解决因果关系问题的方法，可以用于预测和解释变量之间的关系。
常见的回归分析包括线性回归和逻辑回归等。
4. 方差分析：方差分析主要用于比较两个或多个组别之间的差异性。
通过方差分析可以判断不同组别对应的因素是否具有显著差异。
5. 聚类分析：聚类分析是将相似的对象聚集在一起，不相似的对象分开的一种数据分析方法。
通过聚类分析可以找出样本的内在结构，发现潜在的分类规律。
三、实证研究与统计验证方法的案例应用为了更好地理解实证研究与统计验证方法的应用，以下将以某大学毕业论文的案例进行说明：研究目的：通过实证研究与统计验证方法分析影响大学生学业成绩的因素。
结合自己的研究,谈谈实验研究的类型与统计方法
结合自己的研究,谈谈实验研究的类型与统计方法实验研究是一种通过控制和操纵自变量来观察和测量因果关系的研究方法。
根据实验研究的目的和设计，可以分为以下几种类型：1. 预实验设计：预实验设计是最简单的实验设计，通过观察处理组（接受干预）和对照组（未接受干预）在研究变量上的差异来推断因果关系。
常用的统计方法包括单组均值检验、t检验、卡方检验等。
2. 随机对照实验设计：在随机对照实验设计中，研究对象被随机分配到处理组和对照组中。
处理组接受干预，对照组不接受干预，研究者根据两组之间的差异来推断干预对被研究变量的影响。
常用的统计方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
3. 因子设计实验：因子设计实验是在随机对照实验的基础上，引入了两个或多个自变量，通过观察和测量因子（自变量）对被研究变量的影响，以及因子之间的交互效应来推断因果关系。
常用的统计方法包括方差分析、多因素方差分析、回归分析等。
4. 组设计实验：组设计实验是一种将随机对照实验和因子设计实验相结合的实验设计，旨在研究多个独立变量对被研究变量的影响。
不同组别可能接受不同的干预或处理，通过比较不同组别之间的差异来推断因果关系。
常用的统计方法包括因子方差分析、多元方差分析等。
在实验研究中，常用的统计方法包括t检验、方差分析、卡方检验、相关分析和回归分析等。
这些统计方法可以用来检验实验结果的显著性、确定变量之间的关系以及预测和解释实验结果。
此外，还可以使用贝叶斯统计方法，如贝叶斯因子、贝叶斯回归等，来推断因果关系和进行模型比较。
总之，实验研究的类型和统计方法需要根据研究目的和设计来选择，以帮助研究者推断因果关系、检验假设并解释实验结果。
同时，对于特定的研究问题，可能需要结合不同的研究设计和统计方法来获取更可靠和有效的研究结论。
研究问题与统计方法
2不管我如何用功准备数学，我仍然会害怕数学。
3数学考完后，我常常会为我的作答题而后悔不己。
4即使我这次数学科考得很好，但是我仍然对下次考试没有信心。
5数学考试最会使我惊慌。
6在所有科目中，我最害怕数学考试。
7考试时，我最担心的的科目是数学。
8考数学的时候，我常想起过去的成绩表现而感到紧张。
二、学生的数学焦虑、数学态度、数学投入动机、数学成绩间 是否有显著的相关存在？
统计方法：
相关分析（两两相关）
思考问题：相关的种类、适用条件？
积差相关：
连续变量 正态分布 直线相关 样本容量大于30
等级相关
斯皮尔曼 肯德尔相关
质量相关
二列相关（人为二分与连续变量） 点二列相关（真正二分与连续变量）
如果是采用配对组法，虽然二组受试不是同样的人， 但因其在某个特质上完全相同，因而可视为是有关联 的两组受试者，也是属精于选p相pt 依样本，在统计方法应用 27
研究问题
四、不同家庭状况的学生，其数学焦虑、
数学态度、数学投入动机、数学成绩是否 有显著差异？
统计方法：
方差分析
思考问题：分析过程？
基本数据部分
（ ）你的性别：1．男 2．女
（ ）你在家的生活情形是：1．只和父亲住在一起；2．只和母亲住在一
起；
3．和其它长辈住在一起；4．和父母亲住在一起
第一部分－－数学焦虑量表（5点计分）
（1完全不同意－－3一半同意一半不同意－－5完全同意）
1数学者试时，我愈想考得好，我愈觉得慌乱。
9
研究内容
个人变量 数学焦虑(anx) 数学态度(att) 数学投入动机(tin) 数学成绩测验(mch)
精选ppt
科学研究的正确方法与步骤统计分析与结果解读
科学研究的正确方法与步骤统计分析与结果解读科学研究是一项严谨而复杂的工作，需要经过正确的方法与步骤进行。
其中，统计分析与结果解读是科学研究中非常重要的环节。
本文将探讨科学研究的正确方法与步骤，并详细介绍统计分析与结果解读的相关内容。
一、科学研究的正确方法与步骤1. 确定研究目的与问题科学研究的第一步是明确研究目的与问题。
研究目的可以是解决一个实际问题、验证一个假设或发现新的知识。
研究问题应该明确、具体，并能够通过科学方法进行回答。
2. 设计研究方案研究方案是科学研究的蓝图，包括实验设计、数据采集方法等。
在设计研究方案时，需要考虑样本选取、实验组与对照组的设置、数据采集工具的选择等因素。
科研人员应该根据研究目的与问题合理设计研究方案。
3. 数据采集与整理在科学研究中，采集和整理可靠的数据是十分关键的步骤。
数据采集应该准确、全面，遵循科学原则进行操作。
采集到的数据需要进行整理和清洗，确保数据的准确性和可靠性。
数据整理后应保存在安全可靠的设备中，以备后续分析与解读。
4. 统计分析统计分析是科学研究中用于对数据进行整体描述和推断的重要手段。
在进行统计分析时，可以借助计算机软件进行数据处理和统计运算，如描述性统计、假设检验、回归分析等。
统计分析能够帮助研究人员深入理解数据背后的规律和现象，并对其进行解释。
5. 结果解读与讨论科学研究的结果解读是对研究目的与问题进行回答的过程。
在结果解读时，应准确描述和解释统计分析的结果，并将其与研究目的进行对比和讨论。
结果解读应理性客观，避免主观臆断和误导。
以上是科学研究的一般方法与步骤，具体研究过程中还需要根据具体情况进行调整和补充。
下面我们将着重介绍统计分析与结果解读的相关内容。
二、统计分析与结果解读1. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行初步整理和描述的方法。
通过描述性统计分析，研究人员可以了解数据的分布情况、中心趋势和变异程度等。
常用的描述性统计方法包括均值、中位数、标准差等。
第8讲因子分析与对应分析
第8讲因子分析与对应分析因子分析和对应分析是多元统计分析的两个重要方法，可以用于探索和解释多个变量之间的关系。
本文将详细介绍因子分析与对应分析的原理、应用以及在研究中的注意事项。
一、因子分析1.概念与原理因子分析是一种用于降维和检验构念的统计方法，通过分析变量之间的共同变异性，将一组相关变量归纳为几个相互独立的因子。
通过因子分析，可以减少变量的数量，提取出变量集合的共同因素，并进一步应用这些因子进行研究。
2.过程与步骤因子分析的步骤主要包括：确定因子数量、提取因子、旋转因子和解释因子。
首先，需要根据研究的目的和理论基础确定因子的数量；然后，通过主成分分析、最大似然法等方法提取因子；接着，对提取的因子进行旋转，以便更好地解释因子的含义；最后，根据提取和旋转的因子来解释因子的含义和解释力，进行结果的解释。
3.应用与示例因子分析可以应用于研究心理学、社会学、经济学等多个领域。
例如，在心理学中，可以通过因子分析提取出代表不同人格特征的因子，从而研究不同因素对人格的影响。
在市场研究中，可以通过因子分析分析顾客对不同产品特征的偏好，从而为产品定位和市场推广提供参考。
二、对应分析1.概念与原理对应分析是一种描绘和解释两个或多个表格之间关系的统计方法，通过计算表格中元素之间的关联性，找出表格之间的对应关系。
对应分析基于数学原理，可以识别表格中的模式和趋势，并提供对表格元素之间关系的可视化展示。
2.过程与步骤对应分析的过程主要包括：计算对应坐标、分析对应方向和解释对应结果。
首先，通过降维技术（如主成分分析）计算表格中每个元素的对应坐标，即将高维表格转化为低维坐标。
其次，通过对应方向的分析，找出表格之间的对应关系。
最后，根据对应结果，解释表格之间的关联性和趋势。
3.应用与示例对应分析可以应用于研究多个变量之间的关系，如消费者对产品特征的偏好、不同地区的经济发展等。
例如，在市场研究中，可以通过对应分析识别消费者对不同产品特征的偏好，并据此进行市场推广策略。
统计方法选择与结果解释
统计方法选择与结果解释统计方法的选择是根据研究问题、数据类型以及研究设计来确定的。
在进行统计分析之前，研究者需要先确定研究目的和假设，然后选择适当的统计方法来检验这些假设。
本文将重点讨论统计方法选择的几个关键因素，并探讨结果解释的重要性。
首先，研究问题是选择统计方法的第一个关键因素。
研究问题决定了所需的数据类型和分析方法。
如果研究问题是描述性的，研究者通常会使用描述性统计来总结和展示数据。
如果研究问题是比较不同组之间的差异，研究者可以使用方差分析（ANOVA）或者独立样本t检验等方法。
而如果研究问题是研究因果关系，研究者可能需要使用回归分析或者试验设计来推断因果关系。
其次，数据类型也是选择统计方法的重要因素。
数据可以是定量型或者定性型的。
定量型数据是可以被数值化的，可以进行数学运算和统计分析。
常见的定量型数据包括身高、年龄、成绩等。
定性型数据是非数值化的，通常用于描述分类或者属性。
例如，研究人员在调查问卷中收集到的选择题数据就是定性型数据。
对于定量型数据，可以使用描述性统计、相关分析、回归分析等方法进行分析。
对于定性型数据，可以使用卡方检验、t检验、方差分析等方法。
此外，研究设计也对选择统计方法起到重要的影响。
研究设计可以是横断面研究、纵向研究、试验研究等。
横断面研究是在一个特定的时间点对不同个体进行观察和比较。
纵向研究是对同一组个体在一段时间内进行多次观察。
试验研究是对两个或多个组进行不同的处理或者干预，然后观察其结果。
根据研究设计的不同，可以选择不同的统计方法。
例如，在纵向研究中，可以使用重复测量方差分析来比较时间点之间的差异。
综上所述，统计方法的选择与结果解释是研究过程中至关重要的环节。
选择适当的统计方法可以保证研究结果的可靠性和有效性，而合理的结果解释可以提供有力的科学依据和理论支持。
因此，研究者应该注意选择适当的统计方法，并注意对结果进行准确和客观的解释。
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因素分析 (理论导向)
I:建立观测变量的线性组合以 代表潜变量
主成分分析(经验导 I 向) 结构公式模型 J:建立观测变量和潜在自变量 的线性组合以对其它观测变量 和潜在因变量作出最佳预测
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
多个(连续型观 多个(连续型观测 测变量和/或潜 变量和/或潜变量) 变量)
张力为改自 Tabachnick, & Fidell, 1996
自变量的数目 (种类) 一个(连续型) 多个(连续型) 多个(连续型) 多个(连续型) 多个(非连续型)
α:变量关系 一个(连续型) α α α α
一个(连续型) 一个(连续型) 多个(连续型) 无
β:组间差异 β β β β β β β β
一个(连续型)
一个(非连续型)
无 有
单因素方差分析或 t B:确定平均组间差异的可靠性 检验 单因素协方差分析 B 多因素方差分析 B
多个(非连续型) 多个(连续型和/或 无 非连续型) 有 多个(非连续 型) 多个(连续型) 无 有
分层逻辑斯蒂克回 G 归 多因素判别函数分 H:建立自变量的线性组合以使 析 组间差异(因变量)最大化 分层多因素判别函 H 数分析
δ:变量结构 δ δ
多个(连续型观 多个(潜变量) 测变量) 多个(潜变量) 多个(连续型观测 变量)
多个(非连续型)
无 有
多因素协方差分析 B 单因素多元方差分 C:建立因变量的线性组合以使 析或 Hotelling’s T2 组间差异最大化 单因素多元协方差 C 分析 多因素多元方差分 C 析 多因素多元协方差 C 分析 重复测量型剖面图 D:建立因变量的线性组合以使 分析 组间差异和组内因变量各水平 间的差异最大化 剖面图分析 D
自变量的数目 (种类) 多个(连续型)
协变量 无 有
分析方法
分析目标
γ:隶属组别 γ γ γ γ γ γ
单因素判别函数分 E:建立自变量的线性组合以使 析 组间差异最大化 分层单因素判别函 E 数分析 多维频数分析 (Logit) 逻辑斯蒂克回归 F:建立自变量的 log 线性组合以 对因变量进行最佳预测 G:建立单组内差异之 log 的线 性组合
张力为：研究问题与统计方法的有机配合（缩减本）
1
表1
研究问题 因变量的数目 (种类)
研究问题与统计方法的对应关系
协变量 分析方法 二元相关 r 无 有 多元回归 R 分层多元回归 R 典型相关 R 多维频数分析 A:建立自变量的线性组合以对 因变量做出最佳预测 A 使因变量的线性组合与自变量 的线性组合之间产生最大相关 建立自变量的 log 线性组合以 对类别频率进行最佳预测 分析目标
多个(连续型)
一个(非连续型)
无 有
多个(非连续型)
无 有
一个(连续型)
多个(一个非连续 型组内变量) 一个(非连续型) 多个(一个非连续 型组内变量)
β β
多个(连续型/ 可通约) 多个(连续型)
双重多元剖面图分 D 析
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张力为：研究问题与统计方法的有机配合（缩减本）
2
研究问题
因变量的数目 (种类) 一个(非连续 型)