第一章 统计学绪论分析

第一章绪论第一节统计方法在科研中的作用第二节教育统计学的内容第三节应用统计学的发展[自习]第四节教育统计基础概念第一节统计方法在科学研究中的作用提问：教育科学研究中怎么会用到统计方法呢？统计方法到底能干些什么？回答：⑴统计学是科学研究中研究设计与资料分析的技术与工具，只有正确使用统计方法才能真正揭示出教育现象的事实和规律。⑵统计学也是成果交流的有效语言，是从事教育科学研究的学生不可或缺的能力。课外作业：查找并通读一篇实验或调查研究的论文[注明出处]，摘录一些涉及数据统计方面的内容（如术语、数据分析及图表、结论等）；同时尝试着看能否读懂？第一节统计方法在科学研究中的作用一、教育统计的定义与性质P1教育统计学（EducationalStatistics）是研究在教育实验或调查中如何收集、整理、分析数字资料，以及如何根据这些资料所传递的信息作出科学推论的应用统计学分支。随机性数据资料~随机现象P3（vs.确定现象）①试验之前已知存在多种可能结果，但不能预料哪种结果会出现；②在相同条件下可以重复该试验。理论统计学vs.应用统计学第一节统计方法在科学研究中的作用二、教育科学研究数据的特点P21、分散性：数据结果均以一个个分散的数字形式呈现。2、变异性/随机性：观测数据总在一定范围内随机波动变化。3、规律性：通过重复观测可发现其变化具有一定的特征与规律。教育科学研究的目标就是在分析部分数据的基础上来推测总体特征。总体vs.样本P19第一节统计方法在科学研究中的作用[补充]三、注意事项P41、学习环节①克服畏难情绪。②注意重点掌握各种统计方法的使用条件。③勤练习（包括SPSS）。2、应用环节①注意科研道德。统计不是无用、也不是万能。勿“无中生有”、“偷梁换柱”、“断章取义”。②注重选用恰当的统计方法。第二节教育统计学的内容一、描述统计（descriptivestatistics）P8描述统计主要研究如何将实验或调查得到的大量数据进行图表整理或简缩成有代表性的数字，使其能客观、全面地反映这组数据的全貌，将其所提供的信息充分显现出来，为进一步统计分析和推论提供可能。①数据分组、图表制作。②统计量数/特征值P21的计算。③相互关系的描述及相关系数的计算。描述统计只限于对试验样本所得观测数据的统计分析，不考察其总体的特性。第二节教育统计学的内容二、推论统计（inferentialstatistics）P9推论统计是以描述统计为基础，从而解决由局部到全体的推论问题，即通过对一组统计量的计算分析，推论该组数据所代表的总体特性。①参数估计。②假设检验中的参数检验（Z检验、t检验、F检验等）。③计数资料的检验（χ2检验）。三、实验设计（抽样理论、被试分配原则等）第四节教育统计学的基本概念一、变量（variable）、观测值、随机变量P18变量：一个可以取不同数值的物体属性/事件。事前无法预期结果的变量——随机变量。事后测定的某一结果——观测值/原始取值。[补充]概念理解[涉及“实验”]自变量（及其各水平）&因变量（及相应的反应指标）[涉及“调查”，粗略对应于]属性变量&反应变量实例：①（学习压力问卷得分）大一：32、36、29、31、28、25；大二：26、31、34、28、24、29、30、23。②愉悦情绪下的听觉/视觉简单反应时ms：132/156、136/181、129/134、155/217、143/161；悲伤情绪下的：145/159、180/221、167/188、153/170。第四节教育统计学的基本概念二、数据类型[重点，结合实例理解]P161、按数据反映的测量水平（低→高）区分为①称名/类别、②顺序/等级、③等距、④比率/等比数据划分标准：①能否排序、②有无相等单位-能否加减、③有无绝对零点-能否乘除。①称名数据/变量——只区分属性或类别上的不同，只可计数、不能排序。如性别、学科、职业等。②顺序数据/变量——可排序，但无相等单位、不能加减。如等级评定、受教育程度、职称等。③等距数据/变量——有相等单位，但无绝对零点、能加减不能乘除。如摄氏温度、常用测验得分等。④比率数据/变量——有相等单位，有绝对零点、能加减乘除。如反应时、身高、体重等。实例：数据类型的确定①受教育程度A文盲;B小学;C初中;D高中;E大学专科;F大学本科；G研究生②我上网最主要的目的是(仅单选)A查资料;B玩游戏;C聊天;D看新闻③我最主要的学习动力是(仅单选)A求知欲;B为了将来能有更好的工作;C家人老师的期望或要求④我认为自己是一名很优秀的大学生A非常不符合;B比较不符合;C难以确定;D比较符合;E非常符合⑤年龄A成人早期（18-29岁为青年）、B成人中期（30-59岁为中年）和C成人晚期（60岁及以上为老年）⑥完成走迷津所用的时间⑦艾宾浩斯记忆实验（节省法）[变量命名]⑧5-10岁儿童记忆广度的发展研究[变量命名]第四节教育统计学的基本概念二、数据类型补充说明：①高层次的数据包含了低层次数据的全部性质。因此，高层次的数据可以降级当作低层次的数据来处理（如“统计分组”P25），但不提倡。②数据类型直接决定统计方法的选用（如“是否为连续数据将使用完全不同的方法”、“相关系数的选用”等）。一般情况下，科学研究只要求观测数据达到等距层次，因为等距数据已完全符合绝大多数高级的统计方法。第四节教育统计学的基本概念二、数据类型2、按数据的观测方法和来源，区分为计数数据/计数资料和测量数据/计量资料。提醒：①计数资料不是原始取值/观测值，而是在观测值的基础上计算个数所得的数据。应该说，任何原始数据都可换算为计数资料。但通常只会将称名和顺序数据换算成计数资料，因此，常默认地将此两类数据等同于计数资料。提醒：不要看到人数/个数的就以为计数结果，它可能仍是观测值！②同样，等距和比率数据更多是进行加减等代数运算，这两类被默认为测量资料。第四节教育统计学的基本概念二、数据类型3、按数据是否具有连续性，区分为离散数据（对应的变量叫“离散变量”）和连续数据（连续变量）。注意：①这是针对原始取值/观测值的划分，其标准就是理论上任意两个数据点之间能否细分出无限多个大小不同的数值。②称名和顺序数据属于离散数据，等距和比率数据属于连续数据。第四节教育统计学的基本概念三、次数、比率、频率与概率P19次数/频次/频数：某一事件在某一类别中出现的数目。比率：同类别中不同事件出现数目之比。频率/相对次数：某一事件数目与此类别所有事件数目之比。这三个概念均由实际计数资料/样本计算所得。概率：某一事件在无限观测中所能预料的相对出现次数。（理论值）第四节教育统计学的基本概念四、总体、样本、个体P19总体：所欲研究的具有某种特性的一类对象的全部（样本空间）。（有限总体/无限总体）个体：构成总体的每个基本单元。样本（sample）：从总体中按一定规则抽取的作为观测对象的一部分个体。样本中所包含的个体数量即为样本容量/大小（大样本vs.小样本）对于一个（相对）无限总体而言，可以抽取出无限多个不同的样本。例1：重庆市大学生自我效能感的调查研究。（被试样本）例2：测定小红的临界闪光融合频率。（行为样本）第四节教育统计学的基本概念五、参数和统计量P20（总体）参数：描述总体特性的统计指标。（样本）统计量/特征值：描述样本特性的统计指标。知识点链接：参数检验vs.非参数检验P343，其区别就是“是否需要考虑总体分布/参数的情况”。“参数是一个常数；统计量是一个变量。”提醒：两者在符号上的区别——通常，参数~希腊字母，统计量~英文字母。一定要注意各种统计指标的符号规范化。本章要点描述统计vs.推论统计变量、观测值统计数据的基本类型（三种划分，各具体类型及实例，相互关系）频率vs.概率总体vs.样本参数vs.统计量本章课后作业P231、名词解释⑴变量；⑵总体与样本；⑶参数与统计量2、应用分析题举例说明四种数据类型之间的区别。中英文对照表描述统计descriptivestatistics推论统计inferentialstatistics变量variable观测值observation称名数据nominaldata顺序数据ordinaldata等距数据intervaldata比率数据ratiodata计数数据countdata测量数据measurementdata离散数据discretedata连续数据continuousdata频次/频数frequency概率probability总体population样本sample参数检验parametrictest非参数检验non-parametrictest