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学校教育统计的基本常识 1.4.4标准分的优势 ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的位置，而单个原始分则不能。 　　⑵不同学科的原始分不可比，而不同学科的标准分是可比的。 不同的学科，由于试题的难易程度不同，各学科的分数价值也就不同。由于标准分代表了原始分在整体原始分中的位置，因此是可比的。 　　⑶不同学科的原始分不可加，而不同学科的标准分之间具有可加性。 既然不同学科的原始分不可比，那么也就不可加。而各学科的标准分的平均值以及标准差都基本相同，因此，各科的标准分是可加的。 学校教育统计的基本常识 2. 推断统计 推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。例如，要了解一个地区的人口特征，不可能对每个人的特征一一进行测量，对成品质量进行检验，往往是破坏性的，也不可能对每个产品进行检验。这就需要抽取样本个体进行测量，根据获得的数据对总体特征进行推断，这就是推统计既要解决的问题。 学校教育统计的基本常识 2.1 Z检验 Z检验是一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。包括： 　（1）检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。 （2）检验来自两个的两组样本平均数的差异性，从而判断它们各自代表的总体的差异是否显著。 学校教育统计的基本常识 2.2 T检验 T检验是是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。一般样本容量小于于30。它是用T分布的理论来推断差异发生的概率。包括： 　(1)单总体t检验:检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。 (2)配对T检验：检验两个相关样本的平均数与其各自代表的总体的差异是否显著。配对样本是样本X1,X2,X3,X4,X5,X6……Xn与Y1,Y2,Y3,Y4,Y5,Y6……Yn，必须一一对应，不可颠倒顺序。 (3)独立样本T检验：检验两个独立样本的平均数与其各自代表的总体的差异是否显著。样本X1,X2,X3,X4,X5,X6……Xn与Y1,Y2,Y3,Y4,Y5,Y6……Yn，并不对应，可以颠倒顺序。常用于两组独立样本差异性检验。 2.3方差分析：用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 学校教育统计的基本常识 2.4 回归分析 确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛， 相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。 学校教育统计的基本常识 2.5 聚类分析 把一些相似程度较大的样品（或指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样品（或指标）又聚合为另一类，直到把所有的样品（或指标）聚合完毕。如按照成绩将学生分成若干类型（组） 2.6 因素分析 也称因子分析，主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量 。比如：如果要测量学生的学习积极性 课堂中的积极参与，作业完成情况，以及课外阅读时间可以用来反应积极性。在这里，学习积极性与学习成绩是无法直接用一个测 度 (比如一个问题) 测准，它们必须用一组测度方法来测量，然后把测量结果结合起来，才能更准确地来把握。换句话说，这些变量无法直接测量。可以直接测量的可能只是它所反映的一个表现 ，或者是它的一部分。 河北大学教育学院 学校教育统计的基本常识 河北大学教育学院 田宝军 学校教育统计的基本常识 总体上分为描述统计和推断统计 描述统计： 对观测数据的数量特征进行客观如实地描述和表达。统计表、统计图是呈现统计资料的主要形式。如平均成绩、优秀率、升学率等。 推断统计： 研究由部分区说明整体的理论与方法，即根据局部的信息，利用统计的原理与方法，分析论证在一定可靠度下总体的数量特征或分布特征。它以描述统计为基础。包括假设检验和参数估计两大内容。 学校教育统计的基本常识 1.描述统计：分为以下三部分 集中趋势分析：主要靠平均数、中数、众数、正态分布等统计指标来表示数据的集中趋势。 　离中趋势分析：主要靠全距、四分差、平均差、方差、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。 相关分析：探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。 群体优良率频数分析:综合分析班级各分数段、最高分、最低分、平均分、标准分、T值、优良率等信息 平均分分析：汇总多科各班级在各优率、良率、及格率、极差率、均分、名次等情况 教师质量分析：教师所教各班