1教育统计与评价 - 复习提纲(6)

1．推断性评价：对数据资料进行统计检验，然后依据统计检验的结果并以一定的置信度对教育客观事物给予评价。（置信度，即把握性）

2．统计检验：就是检验事物之间的差异或者联系是否显著问题。

3．独立总体：两个总体的对象不同，对它们的差异评价，也可称为横向评价。例如某班男、女学生某科成绩的比较。实验班与控制班的实验比较，老师与学生对某个问题的态度比较等均为独立总体。

4．相关总体：两个总体的对象相同，对它们的差异评价，也可称为纵向评价。例如，某班学生某，某科中段成绩与期末成绩的比较、实验班实验前与实验后的情况比较、老师们对两个方案的态度比较等均为相关总体。

5．显著性水平：

称为显著性水平，指的是显著时犯错误的可能性，一般取

。5% 也即犯错可能是小概率，

认为是高度不可能发生的，愈小，认为犯错误的可能性愈小，即认为显著的程度愈高。

6．T检验：关于平均数的差异分析，无论是独立总体还是相关总体的检验都应用了t分布表，这种应用t分布表进行统计检验的方法，通常称为t检验。

二、需理解的问题

1．平均数差异分析所适用的数据：更多的是适用测量数据，即有计量单位的数据。（如：身高、体重、考试成绩、年龄、人民币）

2． 独立总体平均数差异检验规则：

则认为两个平均数差异不显著，否则认为差异显著。

（注：S为样本标准差，可查计算器获得。如果计算值<=查表值，则两个平均数差异不显著；如果计算值>查表值，则差异显著。） *注意：①一般取的程度愈高。

②查表时，如何确定

取值？可按照

的顺序进行。先从

开始查，若不显著则

取值。除非

可查t分布表（附表二）（即P379）得到，其中

称为显著性水平，指的是显著时犯错误的可能性，

愈小，认为犯错误的可能性愈小，即认为显著

。5%也即犯错可能是小概率，认为是高度不可能发生的，

停止查表，若结果显著，则可以继续按顺序往下查表；尽可能取显著的取值，而且取显著水平最小的

就是不显著的，则只能取这一结果。（可参考P71的例子。）

3． 相关总体平均数差异检验规则：

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则认为差异不显著，否则认为差异显著。

例如p72表4-5的资料并得的，而

，而且选取的查表值，这说明时都是显著

则不显著，所以根据前面说的原则选取查表值，即是说，实验前后成绩显著这一结论犯错误

的可能性有1%，一般认为是高度不可能发生的。

4．统计检验查表时显著性水平的选取： 查表时，如何确定显著性水平（

）的取值？可按照

的顺序进行。先从

取值，而且取显著水平最小的

开始取

查，若不显著则停止查表，若结果显著，则可以继续按顺序往下查表；尽可能取显著的值。除非

就是不显著的，则只能取这一结果。

第八讲 推断性统计分析评价方法——比例差异分析

一、需记忆的问题

1．独立总体比例差异检验的计算方法 （P73 4.12 计算公式，不需要统计功能。）

若

则认为两个比例差异不显著，否则认为差异显著。

（式中P1 和 P2，n1和n2分别为两个的比例及人数。若算得Z值的绝对值大于正态分布表（附表一）中的为两个总体比例存在显著差异，否则认为两个总体比例不存在显著差异。）

值，则认

(怎样查表？如：Z 1-0.05/2 = Z 0.975，先从(P373) 正态分布表（附表一）里面找到0.97500 的值，这样，其左边Z下面列的值是1.9，Z右边行对着的值是0.06，这样就得出Z = 1.96 。)

2．相关总体比例差异检验的计算方法

若

则认为两个比例差异不显著，否则认为差异显著。 公式中的b、c是看法不一致的两类人数。

3. 正态分布表在分别在显著性水平α=0.05；0.02；0.01的Z值

可查正态分布（附表一）(P373 - 378)得到。

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4．u检验: 关于比例的差异分析，无论是独立总体还是相关总体的检验都应用了正态分布表，这种应用正态分布表进行统计检验的方法，通常称为u检验。

二、需理解的问题

1.比例差异分析所适用的数据: 适用类别数据，即各类的总人数或百分比。(不仅要记住，还要会操作，会判断。) 2. 独立总体比例差异检验规则

若

则认为两个比例差异不显著，否则认为差异显著。

可查正态分布（附表一）得到。

3. 相关总体比例差异检验规则

若

则认为两个比例差异不显著，否则认为差异显著。 公式中的b、c是看法不一致的两类人数。

例如100人对两个方案的表态有下面四种情况：（某校100名教师）

其中第②、③两类人数即为b和c 。

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将b=5,c=15 代入以上公式（P73 4.13公式）可算得z = - 2.24, 又查正态分布表

，由

= 2.24 > 1.96 说明，教师对两个方案的态度存在显著的差异。从以上例子赞成方案Ⅱ的人数多于赞成方案Ⅰ的人数，所以可以认为在该校教师中，方案Ⅱ比方案Ⅰ更受欢迎些，据此学校可作出相应的决策。

第九讲 推断性统计分析评价方法——相关分析

一、需记忆的问题：

1．相关系数：是反映两事物之间的联系方向和程度的一个量数。通常用2．2×2的

检验计算公式

表示，它的取值范围限于

。

若

则认为两事物关系不显著，否则关系显著。

式中，n 表示总人数，a、b、c、d 是两现象都对个体分成两部分后所得四类的人数，如表4-9。

3.积差相关系数的计算方法：< 见

P75

的（4.14）公式。>

式中 和 分别是两现象数值的标准差， 是每对数值之差的标准差，若算得r 值的绝对值大于相关系数 = 0的临界值表（附表三）中的切。若在

值，则认为两现象之间存在显著的关系；否则，认为它们之间不存在显著的关系，即关系不密

0.05 。若在0.05 > 0.01时是显著的，则认为属一般显著情形；

中的df = n-2, 是小概率，一般取

0.01时是显著的，则认为属极显著情形。

4. 分布表在df=1时，α=0．05；0．02；0．01；0．001的df=1时，α=0．05的

值是3.841；α=0．02的

值（见P383，记数值。）

值是6.635；α=0．001的

值

值是5.412；α=0．01的

是10.827 。

二、需理解的问题

1．相关系数的范围及其解释： 通常用

表示，它的取值范围限于

的正、负号可以反映相关的方向，当

。

>0时表示正相关；当

<0时表示负相关。

1）． 2）． 3）． 4）．

的大小可以反映相关的程度，但需要进行显著性检验。=+0.8与

=0表示毫无关系。

=-0.8表示相关程度是相等的，而相关方向是不同的。

值仅说明两事物是否存在联系，但并不能说明它们是否存在因果关系，两者不可混为一谈。

2．各种相关分析法所适用的条件：(不仅要记住，还要会操作，会判断。如：给一个计算题，要判断数据属于什么数据，再考虑用什么方法。)

1）积 …… 此处隐藏：1521字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……