关于学习《教育统计学》的心得体会

  教育统计学是运用数理统计的原理和方法研究教育问题的一门应用科学。它的主要任务是研究如何搜集、整理、分析由教育调查和教育实验等途径所获得的数字资料，并以此为依据，进行科学推断，从而揭示蕴含在教育现象中的客观规律。目前，使用的教育统计指标并不多，主要仍集中在平均分和“三率”的计算，对于标准分这样的统计量也鲜有学校使用，其原因主要是学校领导和一线教师对常用的统计量缺乏必要的认识。在本学期的网络教育学习中，又再一次系统学习了《教育统计学》，其教材选用了华东师范大学王孝玲教授编写的《教育统计学》。下面，就常规的教育统计方法和相关统计量归纳如下。  

  一、计算平均值和标准差 在教育测试中，采集的原始数据首先就是计算平均值和标准差。此处的平均值是指算术平均数，算术平均数简称为平均数或均值，符号为M（Mean）,有总体均数和样本平均数之分。算术平均数是由所有数据之和除以数据个数所得的商数，算术平均数是一个良好的集中量数，它简明易懂，计算方便，受抽样变动的影响较小，在计算方差、标准差、相关系数以及进行统计推断时，都要用到它。但算术平均数也有其缺点，主要体现在：易受两极端数值（极大或极小）的影响，一组数据中某个数值的大小不够确切时就无法计算其算术平均数。  标准差是一种精确的、重要的差异量数。标准差是方差的平方根，作为统计量用S或SD表示，作为总体参数用σ表示。标准差的单位和原始数据的单位是一致的.在运用标准差时，必须是“同质数据”才能用标准差来比较数据离散程度的大小。对于考试成绩分数来说，只有同学科、同一次考试的分数才属于同质数据。还需注意，即使是同质数据，当两组数据的平均数相差很大时，也不用标准差直接比较它们的离散程度。这是因为，若两组数据的平均数相差很大，说明它们的整体水平明显不同，直接比较标准差的大小是没有意义的。比如，同年级的两个班在同一次考试中，甲班的平均成绩是91分，乙班的平均成绩只有65分，在这种情况下，比较两个班成绩标准差的大小就没有实际意义了，在教学中我们更加关注的是采取什么措施来提高乙班的整体水平。     

  二、其它的集中量集中量数是代表一组数据典型水平或集中趋势的统计量。集中量数也称平均的数，平均的数也是次数分布中的一个点，反映大量数据向某一点集中的情况，可以说明典型观察值的特征。常用的集中量数包括算术平均数、加权平均数、几何平均数、中位数、众数等，它们的作用都是度量次数分布的集中趋势。在教育统计中还会经常用到中位数和众数。1、中位数  中位数又称中数，它也是一个集中量数。中数是划分一组数据中较大的一半和较小的一半的数目界线，是一组数据中由小到大排列最中间的那个数。中数用Md表示。

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