《教育统计与测量》课程教学大纲

1、 7/7 教育统计与测量课程教学大纲英文名称Educational statistics and measurement课程代码PEDE2009课程性质大类基础课授课对象教育学学 分4学 时72课程简介教育统计与测量课程由教育统计学与教育测量学两门课合并而成。包含教育统计学和教育测量两部分内容。统计包括基本统计量、相关与回归分析，参数估计和假设检验，多元回归分析、因子分析初步等。其中，参数估计是指用样本指标的统计量对总体指标参数做出的推断和判断，假设检验是指对于一个假设判断假设成立与否的方法。是教育统计学中的核心部分。教育测量部分是测验的质量分析部分，主要包括测验的信度、效度、难度和区分度。测

2、验的信度是指测验结果的可靠性或可靠程度，测验的效度是指测验结果的有效性或正确性，测验的难度和区分度主要是衡量测验题目质量的数量性指标，这也是测验质量分析的基本内容。 二、课程性质与目的教育统计与测量是教育科学体系中的重要分支，是大学教育系学生的一门专业必修课程，是对教育现象进行定量描述测定的一门科学，是心理学、统计学、测量学的基本原理和方法在教育领域中的应用。了解教育统计学的主要内容及主要任务;能对搜集得来的数据用统计表和统计图进行初步整理;能用集中量、差异量、相关量等量数对数据进行描述统计，在此基础上，借助概率理论，对数据进行推断统计;了解教育测量与评价的类型与功能;理解教育测量与评价的质量

3、特性，并能够熟练应用;掌握编制教育测验的一般原理与方法;能够对学生课业发展进行恰当的测量与评价。主要教学目的是：第一、培养学生掌握正确收集、整理调查与实验资料的方法；第二、培养学生掌握数据资料的基本统计分析方法；第三、培养学生掌握统计基本理论、基本技术和常用方法；第四、培养学生了解教育测量与评价的形成和发展；第五、了解统计学及教育统计学的产生与发展过及该学科的发展趋势。三、教学内容与学时分配观测变量（4学时）1 教学内容变量与常量：自变量、因变量和中介变量；称名变量、次序变量、间隔变量与比率变量；连续变量与间隔变量；次数与频率；比率、比例、百分数。观察变量的初步整理经验分布：顺序分布、等级分布

4、、简单次数分布、分组次数分布。观察变量的几何描述次数直方图与次数多边图2教学要求学生能举例说明不同的变量类型；根据给出的数据制成分组次数分布表、次数直方图与次数多边图。3重点 分组次数分布、次数多边图4难点 分组次数分布基本统计量（4学时）1 教学内容集中趋势与离中趋势基本统计量：算术平均数概念、数学性质、计算方法与优缺点；中数与众数的概念与确定方法。算术平均数与中数、众数的比较。加权平均数、总平均数的计算方法。全距的概念与确定方法，平均差的概念与计算方法，方差与标准差概念、意义与性质，方差的可加性特点。极率与相对标准差。偏态系数与峰态系数简介2 教学要求理解主要统计量的概念、原理与性质；学会

5、基本统计量，特别是平均数、方差与标准差的计算方法，能够初步地用平均数、方差与标准差分析学校教育与管理中的数据。3 重点 平均数与标准差的概念、计算与性质4 难点 标准差的理解。第三章 概率与正态分布（4学时）1 教学内容必然事件、不可能事件、随机事件；经验大数定律，概率的定义、概率的性质与公理系统。概率的加法定理与乘法定理。实际推断原理：大概率事件与小概率事件。随机变量。离散型随机变量的概率分布：二项分布连续型随机变量的概率分布：正态分布，标准正态分布。标准分数的性质与计算方法，标准分数的理论基础，正态分布两侧标准差的分布规律，标准分数的应用。2 教学要求理解概率的定义，学会概率的加法定理与乘

6、法定理的计算。学会标准正态分布表的查法与部分面积的计算方法。了解概率与正态分布的数据分析与测量中的应用。3 重点 概率的定义、概率的性质与公理系统；标准分数的性质与计算方法，正态分布两侧标准差的分布规律。4 难点 概率的加法定理与乘法定理第四章 相关分析与回归分析（4学时）1 教学内容函数关系与相关关系。相关的分类：简相关与复相关、直线相关与曲线相关、0相关、正相关、负相关。相关图。积差相关系数的概念、原理与计算方法；积差相关系数的性质与适用条件；积差相关系数在教育测量中的应用。相关分析与回归分析的联系与区别。回归的含义；一元线性回归模型的拟合。一元线性回归分析的应用。2 教学要求学会积差相关

7、系数的概念、原理与计算方法。理解一元线性回归模型的原理，学会一元线性回归模型的计算方法，能够解释回归系数。学会用相关分析与回归分析方法处理教育数据。3 重点 积差相关系数的概念、原理与计算方法；一元线性回归模型的拟合。4 难点 一元线性回归模型的拟合第五章 教育测量的基本问题（4学时）1 教学内容测量的概念与要素，教育测量的要素，教育测量的功能。测验的概念、测验的原理与流程，教育教育测验的目的与功能。测验的分类：标准化测验与非标准化测验；个别测验与团体测验；速度测验与难度测验；客观测验与非客观测验；文字测验与非文字测验；最高作为测验与典型作为测验。智力测验、人格测验、成就测验、职业测验。误差的

8、概念与性质。真分数的原理与性质。随机误差与系统误差。观察分数方差、真分数方差、与测验目的有关的真分数方差、系统误差方差、随机误差方差。2 教学要求理解测量、测验、误差的概念与性质。了解教育测验的原理与流程与编制测验的基本方法。3 重点 教育测验的原理与流程，真分数的原理与性质。4 难点 真分数的原理与性质第六章 信度分析（4学时）1 教学内容信度的概念、信度的标准。影响信度的因素：测验团体、测验长度、测验难度、时间间隔。信度估计的形式：稳定性系数 （重测信度）；等值性系数 （复本信度）；稳定性与等值性系数 （重测信度）；分半信度有较正；稳定系数（克伦巴赫 a 系数）。重测信度的计算方法；分半信

9、度的计算方法；克伦巴赫 a 系数的计算方法。2 教学要求了解信度的概念与标准。理解影响信度的因素。学会重测信度、分半信度、克伦巴赫 a 系数的计算方法。用信度分析的原理分析考试成绩。3 重点 信度的概念，影响信度的因素。4 难点 克伦巴赫 a 系数的计算方法。 第七章 效度分析（4学时）1 教学内容效度的概念、信度的标准。影响效度的因素：测验题目不能反应要测量的特征；实施过程偏离了标准化的程序；被试不如实回答。效度的分类：内容效度、构想效度、效标效度（实证效度）。用相关法与列联相关法确定效度系数。效标的概念与确定方法。信度与效度的关系。如何避免信度的滥用；如何避免效度的滥用。2 教学要求了解效

10、度的概念与标准。理解影响效度的因素。学会用相关法与列联相关法确定效度系数。用效度分析的原理分析考试成绩。3 重点 效度的概念，影响效度的因素，效标的概念。4 难点 用相关法与列联相关法确定效度系数。第八章 项目分析（4学时）1 教学内容反应模式分析的原理与方法。难度的概念。客观题的难度计算方法、主观题的难度计算方法；难度值与难度成反比。难度的意义，绝大多数试题的难度为中等难度，即：难度值：0.400.60。区分度的概念与原理。区分度的确定方法：鉴别指数、点二列相关法、二列相关法。区分度的意义。难度与区分度的关系。2 教学要求了解难度、区分度的概念与意义。学会难度、区分度的计算方法。用难度、区分

11、度分析的原理分析考试成绩。3 重点 难度、区分度的概念与意义，难度、区分度的计算方法。4 难点 用点二列相关法、二列相关法计算区分度第九章 推断统计的基本原理（4学时）1 教学内容总体与样本，样本容量。总体参数与样本统计量。抽样、随机抽样、分层抽样、整群抽样。样本分布与标准误，中心极限定理。点估计与区间估计，置信区间与置信度。t分布的特征与自由度。统计检验的基本思想：问题引入、数据变异的分解、虚无假设与研究假设、统计检验的基本思想、显著差异与显著性水平、型错误与型错误、统计检验的基本步骤。2 教学要求使学生了解推断统计的基本原理。掌握推断统计的基本逻辑，学会统计检验的基本步骤与方法。3 重点

12、统计检验的基本思想4 难点 型错误与型错误第十章 T检验与2检验 （4学时）1 教学内容T检验的基本思想，T检验的基本步骤与方法。独立样本平均数差异的T检验，相关与样本平均数差异的T检验。2与2分布，2检验的基本思想，2检验的基本步骤与方法。检验无差假设，四格表的独立性检验，行与列表的独立性检验。2 教学要求使学生了解T检验与2检验的基本思想与方法。学会用T检验与2检验分析调查与实验数据。3 重点 T检验与2检验的基本逻辑4 难点 行与列表的独立性检验第十一章 实验设计与方差分析 （4学时）1 教学内容实验与实验设计，实验设计的三大原则：重复、随机化与局部控制。实验设计的分析工具方差分析方差分

13、析的基本思想。方差分析的流程：分解平方和、分解自由度、分解方差、 计算F值、统计决策、列出方差分析表。分布与自由度的计算。方差分析的基本步骤与方法。2 教学要求使学生了解实验设计的概念与实验设计的三大原则。学会简单的实验设计与方差分析的基本方法。3 重点 实验设计的三大原则4 难点 方差分析的流程第十二章 SAS实验初步（4学时）1 教学内容SAS的工作环境：PROGRAM EDIT程序编辑窗口 LOG提示窗口OUTPUT输出窗口 GRAPH图形输出窗口SAS程序的语法。SAS程序说明：基本统计量MEANS过程；相关分析CORR过程和回归分析REG过程。2 教学要求使学生了解SAS统计软件的工

14、作环境与基本语法。学会MEANS过程、CORR过程REG过程的基本程序并理解输出结果。3 重点 SAS基本语法4 难点 REG过程的基本程序与输出结果第十三章 多元线性回归分析与SAS实验（一）（4学时）1 教学内容多元分析介绍。一元线性相关分析：样本的线性相关系数、总体相关系数显著性检验。一元线性回归分析：回归模型、一元线性回归的基本假定、回归系数标准误差、决定系数。回归效果的评价：方差分析、回归系数的显著性检验。多元线性回归分析：多元线性回归模型、多元线性回归的基本假定、偏相关系数与复相关系数。回归效果的度量：多元决定系数、方差分析、（偏）回归系数的显著性检验，标准回归系数。SAS实验：P

15、ROC CORR过程与PROC REG过程2 教学要求使学生了解相关系数、回归模型的统计学原理与显著性检验。学会回归模型的拟合方法与显著性检验。3 重点 多元线性回归模型的拟合4 难点 PROC REG过程与输出结果的解释第十四章 多元线性回归分析与SAS实验（二）（4学时）1 教学内容多重共线性的诊断。用条件数和方差分量对自变量进行多重共线性诊断：条件数、方差分量（或比例）；用方差膨胀因子对自变量进行多重共线性诊断：容许度、方差膨胀因子（VIF）；用学生氏残差对观察点中的强影响点进行诊断：强影响点。回归变量的选择。选择回归变量的目的是：剔除不重要的自变量，剔除有较大测量误差的自变量，剔除与其

16、它自变量高度相关的重叠的自变量。回归变量的选择的方法：逐步回归分析，逐步回归分析的思想与流程。SAS实验：PROC REG过程的多重共线性诊断程序与逐步回归分析程序。2 教学要求使学生了解多重共线性的诊断、逐步回归分析的基本原理与方法。学会进行多重共线性的诊断与拟合逐步回归分析模型。3 重点 拟合逐步回归分析模型4 难点 多重共线性的诊断第十五章 多元线性回归分析与SAS实验（三）（4学时）1 教学内容非线性回归分析。能直线化的曲线类型：双曲线函数、幂函数、指数函数、对数函数、Logistic生长函数。回归曲线的拟合度。多项式回归：多项式回归的概念、多项式回归分析的一般方法、一元二次多项式回归

17、分析。虚拟变量的应用技术。SAS实验：PROC REG过程的非线性回归分析程序。2 教学要求使学生了解能直线化的曲线类型与虚拟变量的应用技术。学会拟合一元二次多项式回归模型。学会利用虚拟变量拟合回归模型。3 重点：能直线化的曲线类型4 难点 拟合一元二次多项式回归模型第十六章 因子分析与SAS实验（上）（4学时）1 教学内容因子分析的基本思路，因子分析主要作用。因子分析的模型：正交因子模型、斜交因子模型。 因子分析模型中的主要统计量：相关系数矩阵、因子负荷与因子负荷矩阵、共同度、特征值、方差贡献率与累计方差贡献率。因子分析的基本步骤：确定待研究的问题、选择抽取因子的方法、确定因子的个数、因子旋

18、转、解释因子和命名。SAS实验：proc factor过程2 教学要求使学生了解因子分析在基本原理。理解因子分析模型中的主要统计量。学会用SAS软件给出因子分析结果并能够解释输出结果。3 重点 因子分析模型中的主要统计量4 难点 因子分析结果的解释第十七章 因子分析与SAS实验（下）（4学时）1 教学内容 因子旋转：正交旋转和斜交旋转。因子得分。用因子得分进行综合评价。利用各因子的方差贡献率进行线性加权；权数归一化的综合评价模型。综合评价结果的分类与解释。应用因子分析的注意点SAS实验：proc factor过程中的因子旋转程序与因子得分程序。2 教学要求使学生了解因子旋转的基本原理与作用。学会用SAS软件给出因子旋转结果并能够解释输出结果。学会基于因子得分的综合评价方法。3 重点 因子旋转的基本原理与作用4 难点 基于因子得分的综合评价方法第十八章 复习与考试（4学时）1 教学内容对前面学习的统计与测量原理与方法进行概括与重点分析。2 教学要求要求学生理解基本的统计思想，熟悉统计分析方法，能够用统计软件计算统计结果。3 重点 统计思想与基本原理。4 难点 解释统计软件输出结果四、推荐教材及教学参考书 HYPERLINK /search/check/?author=%e5%bc%a0%e5%8e%9a%e7%b2%b2+%e5%be%90%e5%bb%ba%e5%b9%b