我自考網整理 自考教育統計與測量復習必看知識點自考教育統計與測量復習必看知識點 統計統計 對事物某方面特性的量的取值從總體上加以把握與認識 教育統計教育統計 對教育領域各種現象量的取值從總體上的把握與認識 它是為教育工作的良好運行 科學管理 革新發展服務的 統計學內容統計學內容 描述統計描述統計是通過列表歸類 描繪圖象 計算刻畫數據分布 特征與變量相依關系的統計量數 如平均數 標準差和相關系數等 把數據的分布特征 隱含信息 概括明確地揭示出來 從而更 好地理解對待和使用數據 推斷統計推斷統計是教育統計的核心內容 如何利用實際獲得的樣本數據資料 依據數理統計提供的理論和方法 來對總體的數量特征與關系作出推論判斷 即進行統計估計和統計假設檢驗 測量測量 按一定規則給對象在某種性質的量尺上的指定 值 教育測量 教育測量 給所考查研究的教育對象 按一定規則在某種性質量尺上的指定值 比率量尺比率量尺 是一種有絕對零點的等單位的線性 連續體系 其上的數字量化水平最高 全面具有可比可加可除性 標標準化測驗 測驗 準化測驗 測驗 測量工具 施測與評分程序 解釋分數的 參照體系都以科學地實現標準化 即代表性行為樣本的客觀而標準化的測驗 標準化考試標準化考試 教育條件下的心理特質是學業成就的標 準化測量 量表量表 標準化測驗中的測量工具 考試卷或心理測試項目的集合 與解釋分數的常模 或標準 都有物化的形態 合在 一起稱為量表 教育測量的特點教育測量的特點是間接性和要抽樣進行 理解教育測量抓住理解教育測量抓住 測量的結果就是給所測對象在一定性質的量尺上的指 定值 要達到目的就要按照一定規則來進行一系列工作 工作如何進行和能在什么性質量尺上指定值 歸根到底取決于所測對象本 身的性質 數據數據 用數量或數字形式表現的事實資料 數據種類 數據種類 來源分計數數據 測量評估數據 人工編碼數據 反應的變量的 性質分稱名變量 順序變量 等距變量 比率變量數據 數據特點數據特點 離散性 變異性 規律性 計數數據計數數據 以計算個數或次數獲得 的 多表現為整數 測量評估數據 測量評估數據 借助測量工具或評估方法對事物的某種屬性指派給數字后所得的數據 人工編碼數據人工編碼數據 以人們 按一定規則給不同類別的事物指派適當的數字號碼后形成的數據 稱名變量 稱名變量 說明某一事物與其他事物在名稱 類別或屬性上的不 同 不說明事物之間差異的大小 順序的先后及質的有劣 計算次數或個數 不能進行運算 順序變量順序變量 就事物的某一屬性的多少 或大小按次序將各事物加以排列的變量 具有等級性和次序性的特點 數據之間有次序和等級關系 不具有相等的單位 也不具有 絕對的數量大小和零點 進行順序遞推運算 等距變量等距變量 表明相對大小 相等的單位 零點相對 不能用乘除法反映數據之間的倍 比關系 比率變量比率變量 具有量的大小 相等的單位 絕對零點 進行運算 用乘除法處理數據 做比率描述 不同性質的測量量尺 不同性質的測量量尺 名 義量尺 指定數字有類別標志意義 無性質優劣 分量多寡涵義 量化水平最低 順序量尺 數字量化水平最高 有優劣大小 先后之別 單位不等 有可比性無可 加性 等距量尺 數量化水平更高 數字是單位相等但零點可任意指定的線形連續體系上的 值 有可比可加性無可除性 比率量尺 是一種有絕對零點的等單位 的線性連續體系 其上的數字量化水平最高 具有可比可加 可除性 次數分布次數分布 一批數據中各個不同數值所出現次數多少的情況 或者是這批數據在數軸上各個區間內所出現的次數多少的情 況 編制次數分布表的步驟 編制次數分布表的步驟 求全距 數據中最大值與最小值之間的差距 定組數 確定把整批數據劃分為多少個等距的區組 數 據個數 200 個以內 組數取 8 18 組 定組距 全距與組數的比值取整數就是組距 取奇數或 5 的倍數 寫出組限 每個組的起止點 界限 如 10 15 9 5 14 5 求組中組 組中值等于 組實上限加組實下限 除以 2 選奇數 歸類劃記 設計表格記錄上述有 關結果對數據歸納劃記 登記次數 次數分布圖次數分布圖 次數直方圖次數直方圖 由若干寬度相等 高度不一的直方條緊密排列在同一基線上構成的 圖形 次數多邊圖次數多邊圖 利用閉合的的折線構成多邊形以反映次數變化情況的圖示方法 累計次數曲線圖繪制步驟累計次數曲線圖繪制步驟 1 縱軸為累計次數 的量尺 橫軸代表測驗的分數量尺 2 對于 以下 分布來講 各個坐標點的位置 其橫坐標是各組的實上限 縱坐標是累計的次數 3 用連續光滑的曲線把點的軌跡連起來 再與橫軸上最低組的實下限所在點連起來 形成 S 形曲線 線形圖繪制 線形圖繪制 1 橫軸代表自 變量 縱軸代表因變量 2 根據有關統計事項的具體數據 在由縱橫兩軸所決定的平面上畫記圓點 用稍粗的線段把相鄰的點依次 連接 3 在同一個圖形中 可畫若干條線 不超過 3 條 不同的線形圖 便于比較分析 用不同的折線 在圖形的適當位置上標明 圖例 次數多邊圖制作次數多邊圖制作 1 畫縱軸和橫軸 二者長度之比 5 3 縱軸為次數的量尺 橫軸代表測驗的分數量尺 并在橫軸上最低 組與最高組外各增加一個次數為 0 的組 2 在兩軸所夾的直角坐標平面上 分別以每個組的組中值為橫坐標 相應低次數為縱坐標 畫出兩個點 3 用線段把相鄰的點依次連接起來 連同橫軸 構成一個閉合的多邊形 統計分析圖統計分析圖 散點圖散點圖 用平面直角坐標系 上點的散布圖形來表示兩種事物之間的相關性及聯系模式 適應描述二元變量的觀測數據 線形圖線形圖 以起伏的折線表示某種事物的 發展變化及演變趨勢的統計圖 適于描述事物在時間序列上的變化趨勢 藐視一種事物隨另一事物發展變化的趨勢模式 比較不同 人物團體在同一心理或教育現象上的變化特征幾相互聯系 條形圖 條形圖 用寬度相同的長條表示各個統計事項之間數量關系的圖形 用 于描述離散性的統計事項 圓形圖圓形圖 以單位圓內各扇形面積占整個圓形面積的百分比表示各統計事項在其總體中所占相應比例的圖 示方法 用于描述具有百分比結構數據 集中量數集中量數 觀測數據不僅具有離散性的特點 而且在多數情況下具有向某點集中的的趨勢 反映次數分布集中趨勢的量數 作用作用 提供整個分布中多數數據的集結點位置 集中反應一批數據在整體上的數量大小 是一批數 據的典型代表值 種類種類 算術平均數 中位數 眾數 算術平均數算術平均數 一批數據總和除以數據總次數所的的商 特點特點 反應靈敏 確 定嚴密 簡明易懂 概括直觀 計算簡便 代數運算 應用普遍 性質性質 數據組全部觀測值與其平均數的離差之和為 0 每一觀測 值都加上一個相同常數 c 計算變換后數據的平均數等于原有數據的平均數加上這個常數 每一觀測值都乘上一個相同常數 c 所得新 數據的平均數 其值等于原數據的平均數乘以這個常數 對每個觀測值做線性變換 即乘上相同的常數 再加上另一常數 d 計算 變換數據的平均數 其值等于原數據的平均數做相同線性變化后的結果 中位數中位數 Mdn 位于數據分布正中間位置上的數 特點特點 根 據全部數據的個數確定位置 意義簡明 對排成順序的數據來講 計算容易 中數計算基于中間位置相鄰的部分數據 不受極端數 我自考網整理 據的影響 順序變量的觀測結果適合采用中數作為分布的集中量數 不足不足 觀測數據已分組歸類或當原始數據分布中靠近中數附近 有重復數據出現時 難以用觀察法或簡單的方法確定中數 中數一般不適合于作代數運算 由于中數不受其數據分布中兩端數據的 影響 中數缺乏靈敏性 適用適用 數據分布中有個別異常值或極端值出現 用中數作代表值客觀合理 在次數分布的某端或兩端的數 據只有次數沒有確切數量時 用中數作為次數分布的集中量數 在 態度測驗價值觀測驗或民意測驗問卷測驗中 向被調查對象提出 一些事項 要求被調查對象對這些事項排序 在這些資料的信息數據整理分析中 用中數指標概括各 個事項的總體排序結果 眾數眾數 一個次數分布中出現次數最多的那個數 Mo 中數 眾數 平均數經驗公式 Mo 3Mdn 2X 差異量數差異量數 反映一組數據離散程度 的量 差異量數作為一組數據離散程度的概括化特征量數 判斷一組數據與其中心位置的平均差異程度 比較兩組數據的離散程度 數據的中 心位置通常用平均數或中數兩個集中量數來刻畫 差異量數與集中量數是相互聯系的 差異量數大 說明數據偏離集中量 數所在位置的程度也較大 差異量數小 說 明集中量數的代表性較好 平均差 標準差 方差 離中趨勢離中趨勢 數據具有偏離中心位置 的趨勢 他反映一組數據本身的離散程度和變異性程度 平均差平均差 各數據與其平均數的離差絕對值的平均值 AD 從平均的角度反映 了各個數據偏離中心位置的整體差異程度 直觀易理解 科學性較強 實用性好 應用廣泛 方差方差 一組數據的離差平方數的算術 平均數 S2 標準差標準差 一組數據方差的算術平方根用 S 表示 標準差運算性質標準差運算性質 1 全組數據每一個觀測值都加上一個相同的常數 C 后 計算得到的標準差不變 2 若每一個觀測值都乘以一個相同的常數 C 后 所得到的標準差等于原標準差乘以這個常數的絕對值 3 每個觀測值都乘以同一個非零常數 C 再加上另一個常數 d 所得數據的標準差等于原標準差乘以這個常數 C 差異系數 差異系數 把差 異量數與集中量數兩相比較后所形成的相對差異量數 CV S X 100 反映相對離散程度的系數 即相對差異量數 失去單位 地位地位 量數量數 反映次數分布中各數據所處地位的量 百分等級 百分位 百分等級 百分位 PR 反映某個觀測分數以下數據個數占總個數的比例的百分數 在 0 到 100 之間取值 百分位數百分位數 位于特定百分中的相對地位的組內常模 未歸類數據確定各數百分比步驟未歸類數據確定各數百分比步驟 1 把觀測數據從大到 小依次排列 2 按不同的數據逐個統計次數 并列表記錄 3 從低端開始向高端方向 計算各個觀測點數據以下的累計次數 不 包括本得分點次數 4 計算各觀測數據的 以下累計相對次數 即比例數 計算方法是把 以下累計次數 cf 除以數據總個數 n 5 確定各觀測點數據的百分等級 PR 方法是把各數據的 以下累計次數 乘以 100 即可 難度難度 被試完成項目作答任務時所遇到的困難 程度 難度指數難度指數 定量刻畫一個測驗項目的被試作答困難程度的量數 信度信度 測驗在測量它所測特質時得到的分數的一致性 測驗測驗 效度效度 測驗實際上測到它打算要測的東西的程度 內容效度內容效度 測驗項目構成應測行為領域代表性樣本的程度 效標關聯效度效標關聯效度 測驗 預測個體在類似或某種特點情景下行為表現的有效度 結構效度結構效度 測驗測得心理學理論所定義的某一心理結構或特質的程度 效標效標 污染污染 效標測量質的評定受到了測驗分數值的信息的影響 隨機現象 不確定現象 隨機現象 不確定現象 相同條件下其結果也一定相同的現象 隨機隨機 變量變量 記錄各種隨機實驗結果的變量 學生測驗分數 正態分布正態分布 是連續性隨機變量中常見的一種概率分布形態 正態分布正態分布 正態 分布是由平均數和標準差唯一決定的 且平均數為 0 標準差為 1 從形態上看 是一條單峰 對稱呈種形的曲線 其對稱軸為過 X u 的縱線 曲線在 X u 點取的最大值 從 X u 點開始 曲線向正負兩個方向遞減延伸 不斷向 X 軸逼近 但永不與 X 軸相交 因此曲線在正負兩個方向上都以 X 軸為漸進線 一般的正態分布可以轉化為標準正態分布 T 分布分布 單峰 對稱呈種形的分布 對稱 軸過分布的平均數 曲線在正負兩個方向上以橫軸為漸進線 與正態相比 T 分布中間低而尖 兩頭高而平緩 特點是一族分布每一個 T 分 布的形態受自由度的制約 對應一個自由度就有一個 T 分布 隨自由度的增大 曲線的中間高而平緩 兩頭低而陡 曲線接近正態分布 自由 度接近無窮大時 變成正態分布 X2分布的一般形態 與正態分布及分布的一般形態 與正態分布及 T 分布的異同點 分布的異同點 X2分布通常是正態分布 X 值永遠不會有負 值 分布 即正態分布與 T 分布均為對稱分布 平均數所在的點是對稱軸所經過的中心點 X2分布是非對稱分布 但與 T 分布曲 線的形態隨著自由度 df 改變而有所改變一樣 X2分布曲線的形態也隨著自由度的改變而有所改變 但當自由度 df 趨向無窮大時 X2分布曲線就會變成一條正態分布曲線 總體總體 客觀世界中具有某種共同特征的元素的全體 樣本樣本 從總體中抽取的部分個體組成 的群體 總體和樣本區別總體和樣本區別 是不是具有同一特征的個體都已包含在所研究的群體內 是的話該群體為總體 否則為樣本 二者在同 一研究中是絕對的 在不同研究中兩者的區分又是相對的 樣本是總體的一部分 具有承接總體各種特征的固有特點 對總體具有 代表性 影響樣本對總體代表性的因素 影響樣本對總體代表性的因素 總體本身的離散性 抽取樣本容量的大小 抽樣方法 隨機抽樣是一種優良的統計抽樣方 法 簡單隨機抽樣原則簡單隨機抽樣原則 機會均等 相互獨立 分層抽樣分層抽樣 總體較大 所抽樣本容量比較小 總體內部結構復雜使用 原則原則是總體 中各部分元素之間的差異要大于各部分元素之內的差異 實質實質是將總體中各部分按其容量在總體規模中的比分派到樣本結構中去 然后抽樣 優點優點是基本保持總體的分布形態 等距抽樣 等距抽樣 適用于總體很大樣本較小總體無中間層次結構的抽樣 抽樣分布抽樣分布 從一個 總體中隨機抽取若干個等容量的樣本 計算每個樣本的某個特征量數 由這些特征量數形成的分布 稱為這個特征量數的抽樣分布 平均數的抽樣分布平均數的抽樣分布 1 原總體正態 總體方差已知 平均數抽樣分布的平均數等于原總體平均數 標準差等于原總體標準差的 n 根號 分之一 SEx n 2 原總體正態 總體方差未知 t X SEx 3 原總體正態 樣本較大 參數參數 在總體數據基礎上求取的各種特征量 數 統計量統計量 應用樣本數據計算的各種特征量數 檢驗統計量檢驗統計量 根據檢驗目的和抽樣分布設計 專門用于統計假設檢驗的統計量 計算積差相關系數的條件計算積差相關系數的條件 rXY 適合于對兩個連續變量之間的相關情況進行定量分析 1 樣本容量要大 n 大于 30 2 兩列連 續變量 比率變量或等距變量 3 兩總體分布呈正態 4 兩變量之間存在線形關系 等級相關適應等級相關適應 rR 根據兩列順序變量數據 中各對等級數據的差計算相關系數的方法 1 兩列觀測數據都是變量數據 或其中一列數據是順序變量數據 另一列數據是連續變 量數據 2 兩各連續變量的觀測數據 其中有一列或兩列數據的獲得 只要依靠非測量方法進行粗略評估得到 點雙列相關適應點雙列相關適應 我自考網整理 Rpb 適用于雙變量數據中 有一列數據是連續變量數據 如體重 身高以及許多測驗與考試分數 另一列數據是二分類的稱名變量 數據 如性別 態度 學習經歷 考試結果等數據 分數分數 通過測量獲得的 描述測量對象身心特性水平的數字 原始分數原始分數 在測 量工具上直接得到的測值 數字 教育與心理測驗分數教育與心理測驗分數 相對評分分數相對評分分數 通過被試間相互比較而確定意義的分數 絕對評分分數絕對評分分數 通過拿被試測值跟應有標準作比較來確定其意義的分數 常模常模 一定人群在測驗所測特性上的普遍水平或水平分布狀況 發展常模 年齡常模 年級常模 和組內常模 百分等級常模 標準分數常模 常模建立常模建立 科學抽樣 從清楚明確地定義的特定人群總體 中 抽取到容量足夠大 具有代表性的被試樣組 標準化樣組或常模組 用擬建立常模的測驗 采用規范化施冊測手 續與方法對 標準化樣組中的所有被試 實施測驗 以便恰當準確地收集所有被試在該測驗上的實際測值 對收集道德全部資料進行統計分析處 理 把握被試樣組在測 驗上的普遍水平或水平分布狀況 標準分數常模及單位標準分數常模及單位 標準分數是以它所屬分數組的標準差為單位的 對 它所屬分數組的平均數的距離 標準分數常模 標準分數常模 用 被試所測的測驗分數轉換成的標準分數來揭示其在常模團體中的相對地位的組內 常模 因為不論在一組分數分布的尾端還是中部 兩原始測驗分數之差若相等 轉換 出的標準分數的差也相等 即標準分數是等單 位的量度 不存在尾端單位大而中部單位小的問題 標準分數是一個比值 分子是原始測驗分數的離均差 它是會隨測 驗分數取值 不同而變化的 但分母卻是一個固定值 是所屬分數組的標準差 不隨測驗分數是在尾端或中部而變化 這樣 就位置不同測驗分 數的離均差來求比值 時 被比的基數都是相同的 標準分數標準分數 以它所屬分數組的標準差為單位的 對它所屬分數組的平均數的距離 測驗常模及作測驗常模及作用用 一定人群在測驗所測特性上的普遍水平或水平分布狀況 作用是解釋測驗分數意義的參照體系 通過將被試測驗 分數與常模比較來確定受測者的水平 1 科學抽樣 從清楚而明確低定義的 特定人群 總體中 抽取到容量足夠大 并確具代表性 的被試樣組 2 用擬建立常模的測驗 采用規范化實測手續與方法對標準化樣組中的所有被試 實測該測驗 以便準確收集到所有 這些被試在該測驗上的實際測值 3 對收集到的全部資料進行統計處理 真正把握被試樣組在該測驗上的普通水平或水平分布狀況 組內常模組內常模 解釋被試原始分數的參照體系 以常模組的測驗分數分布狀態作為參照體系 說明被試特質水平在常模組內的相對位置 分為百分等級常模和標準分數常模 Z 值作線形變換的必要及辦法值作線形變換的必要及辦法 一組測驗分數轉換成 Z 值后會出現負值與多位小數 可以明確 測驗分數在全組分數中的相對位置 但對一般人來說 表現成負值并帶有多位小數的 Z 值 不好理解 引起誤會 所以不方便適用 辦法是對所有要作變換的值 都乘以同一個確定值然后再都加上另一個確定的值 項目區分度項目區分度 P 0 50 被試能區分 被試能區分 標準化常模參 照測驗目的是要盡可能把握住被試的個別差異 因此希望測驗后所有被試的分數盡可能拉開距離 好中差被試都能得到相應的彼此 有足夠差異的分數 測驗項目的恰當難度應該是 P 值盡量接近 0 50 測驗項目的難度取值接近 0 50 項目難度的分布全距就狹窄 理想狀態就是點狀分布 所以對一般常模參照測驗 恰當難度就是 P 0 50 測驗所含項目的恰當難度分布 就是圍繞 P 0 50 這個點盡量作窄全距分布 被試才能最好被區分 項目區分度及確定項目區分度及確定 項目區分度就是項目區別被試水平高低的能力的量度 確定 項目區分度是確定項目區分度的標準是測驗總分 要考察總分高的被試在該項目上是否也得高分 總分低的被試在該項目上是否也 得低分即求取各個項目上被試的題分與測驗總分的相關 測驗信度及影響信度的因素 測驗信度及影響信度的因素 測驗信度就是測驗在測量它所測特質時得到 的分數的一致性 它是對測驗控制誤差能力的量度 是反映測驗性能的一個重要的質量指標 因素有 1 測驗項目抽樣不妥或語言 表達引起誤解 2 施測環境影響 3 施測時指導語 完成時限 主被式關系的影響 4 評分過程的偏向于誤差 效度種類 效度種類 內容 效度 測驗項目構成應測行為領域代表性樣本的程度 效標關聯效度 測驗預測個體在類似或某種特點情景下行為表現的有效度 結構效度 測驗測得心理學理論所定義的某一心理結構或特質的程度 學業成就測驗分類及用途 學業成就測驗分類及用途 安置性測驗安置性測驗 學期教學或單元教學 開始 確定學生實有水平針對性作好教學安排 學生是否具備成功學習這一課程或單元必須的基本知識和技能 對于學習的內容 已經了解和掌握那些內容 提示教師處理教材 不同學生的學習能力興趣習慣特點是什么 提供教學模式教學安排 形成性測驗形成性測驗 教 學進行過程中用于檢查學生掌握知識和進步情況 覆蓋單元中有限的學習內容 用于改進學習和教學 為師生雙方提供有關學習成 敗的連續反饋信息 對成功的學習起強化作用 暴露學習中不足以便改正與完善 診斷性測驗診斷性測驗 探測與確定學習困難原因 區別 注 重于與診斷相關的目標 對每一特定的目標需要包括大量題目 每個題目之間只有很小的差別 測驗題目依據于對成功學習特殊技 巧的詳細分析以及常見的學習錯誤 的分析研究 題目難度較低 重在確定學生所犯學習錯誤的類型以及學習困難根源所在 限于課 堂教學中有限部分內容 按若干部分的測驗分數與測驗記錄來分析 終結性測驗終結性測驗 課程結束或教學大周期結束 確定教學目標達到程 度和學生對預期學習結果掌握程度的測驗 目的目的 對學生的學習作出全部的檢查總結 平定分數或等級 評價教師教學的有效性 預 測學生以后學習情況 特點特點 包含廣泛的教學內容 是一門課程或一個學期教學內容的有效抽樣 具有更高的概括水平 不僅檢查基 本術語概念原理方法的掌握 還要從教學內容教學目標上檢查運用知識分析解決問題的綜合能力 題目內容有廣泛性和代表性 題 目的難度分布全距相對大一些 常模參照測驗常模參照測驗 參照著常模使用相對位置描述測驗成績水平的一種測驗 鑒別與評價學生的能力發 展水平 有利于個別差異的診斷與研究 用于教育工作中的選拔與分餾的決策 標準參照測驗標準參照測驗 跟一組規定明確的知識能力標準或 教學目標內容對比時 對學習者的測驗成績做出解釋的測驗 用途用途 說明學習者掌握所規定的教學內容的程度 以便做出掌握和未 掌握 合格和不合格的分類決策 通過標準參照測驗給學習者一個成績 提供出學習者學習經歷和已達水平的證明資料 評價課堂 教學與課程編制的有效性 口頭測驗 口頭測驗 使用特定語言回答問題的能力 綜合有關信息提出問題的能力 闡述觀點為自己的觀點作解 釋與辯護的能力 口頭表達時思維及概括能力 知識理解的廣度與深度 態度氣質情感的特殊表現 方法方法 高聲朗讀 教師提問 題 目簽中隨即抽選回答 按預設問題發言 小組討論隨意發言 一般會談 根據圖片或設置的情景講故事 角色扮演 紙筆測驗紙筆測驗 提 我自考網整理 高測驗效率 大團體測驗 完整記錄學生在題目上做答的反應 便于實測和平分過程的規范化標準化 提高學業成就測驗的信度和 效度 便于對測驗題目信息做分析 缺點缺點 不能對學生的回答或觀點做及時的詢問 測量的教學目標 局限于認知領域 對于動作 技能情感目標難以測量 對發展性目標中的心智技能重視不夠 操作測驗操作測驗 實踐性為主原則 全面性原則 客觀化原則 編制命題編制命題 雙向細目表的步驟雙向細目表的步驟 關于考試和考查目標的雙向列聯表 是關于一門課程教學內容和掌握層次兩個維度下的考試 編制命題細目表 通常以教學大綱或考試大綱為依據 主要步驟是 1 確定考試內容要目并把它排列在表中最左邊一欄上 按教材章節名稱羅列 根 據教學內容知識塊羅列 2 界定該科目考查的掌握目標層次從低到高排在表中頂端第一行有關格子上 3 確定各項考試內容要目 下的分數比重 4 把每一項考試內容的分數比重逐一分配到若干必要的考查目標即掌握層次上去 形成網格的分數分配方案 心理心理 測驗 測驗 通過對一組標準刺激所引起的行為樣組的客觀分析 對人們的心理特征及個別差異進行估測 描述和診斷的方法 瑞文標準瑞文標準 推理測量的特點推理測量的特點 張厚粲教授主持 根據英國心理學瑞文 1938 年設計的 標準圖形漸進測驗 修訂的一種非文字智力測驗 適用的年 齡范圍寬 測驗對象不受文化 種族與語言的限制 還可以用于生理缺陷者 測驗可個別進行 也可團體實施 適用方便 省時省 力 結果解釋直觀簡單 測驗具有較高的信度與效度 顯著性水平顯著性水平 在統計假設檢驗中 公認的小概率實踐的概率值被稱為統計假 設檢驗的顯著性水平 值常取兩個水平 值小 假設檢驗的顯著性水平高 小概率事件小概率事件 概率取值小于 0 05 或小于 0 01 的隨機事 件 假設檢驗的步驟假設檢驗的步驟 1 根據題目的設問提出檢驗假設 2 選定顯著性水平 a 3 根據檢驗目的和已知條件找到相應的抽樣分布 4 寫出檢驗統計量計算公式并按已知數據條件計算檢驗統計量值 5 根據顯著性水平在抽樣分布中確定臨界值和危機域 6 將求 得的檢驗統計量值域臨界值作比較 根據其是否進入危機域作出是否拒絕虛無假設的統計結論 單側檢驗單側檢驗 為了推斷某個總體參數 是否大于或小于某個定值 或者是為了推斷某兩個總體參數之間有無大于或小于的關系的檢驗 在抽樣分布的一個尾側設有臨界值 危機域只有一塊 雙側檢驗雙側檢驗 為了判斷某個參數是否等于某個定值 或者是為了推斷某兩個參數是否相等的檢驗 統計決策的兩種統計決策的兩種 錯誤 控制降低犯錯誤的因素 錯誤 控制降低犯錯誤的因素 在統計假設檢驗決策時可能犯的錯誤由兩種類型 一種是虛無假設屬真而被拒絕的錯誤 這種錯誤 統計上稱為 I 型錯誤 又稱為 拒真 錯誤 另一種是虛無假設實偽而未被拒絕的錯誤 稱為 型錯誤 又稱為 納偽 錯誤 要降低犯 I 型錯誤就是提高顯著性水