具体描述
《教育统计学及其Excel方法》主要内容包括：绪论、Excel简介、数据整理与表达、集中量数、差异量数、相对量数、相关量数、概率分布及应用、参数估计、参数检验、方差分析、回归分析、计数数据分析方法、非参数检验、多元统计分析方法等，涵盖了现代教育统计学的主要内容。《教育统计学及其Excel方法》的特点是在讲清楚教育统计学基本方法基础上，充分结合广泛使用的Excel软件，对每种统计分析方法都给出了具体实例和较为详尽的操作方法。《教育统计学及其Excel方法》在写作时力求概念清楚、公式推导详尽，语言通俗易懂，实例分析透彻。目的是透过《教育统计学及其Excel方法》的学习，可以使教师、教育管理工作者尽快掌握教育统计学理论和方法，无需掌握高深的专业软件如SPSS，SAS等，即可将教育统计学方法熟练地应用于教育研究实践，以提高教育教学研究和教学管理的水平。
《教育统计学及其Excel方法》适用于师范院校在校学生、高校教师和高校教学管理工作者教学或参考。
教育统计学及其Excel方法（上册） 本书作为教育统计学领域的入门与进阶指南，旨在帮助读者系统掌握教育研究中常用的统计学原理与方法，并通过Excel这一普及性工具进行实际操作。本书上册内容侧重于统计学基础概念的梳理，以及描述性统计和推论性统计的核心内容，并结合Excel的实用技巧，将理论与实践紧密结合，为读者构建扎实的统计学知识框架。 第一部分：统计学基础与数据准备 在正式进入统计分析之前，理解统计学的基本概念至关重要。本部分将从统计学的定义、研究范畴入手，阐述统计学在教育研究中的重要作用和意义。我们将深入探讨： 统计学的基本概念： 介绍总体与样本、变量的类型（定类、定序、定距、定比）及其特点，以及数据收集的各种方法和原则。 数据录入与整理： 重点讲解如何在Excel中高效地进行数据录入，包括数据源的识别、变量的命名、数据格式的设置等。我们将演示如何利用Excel的单元格格式、数据验证等功能，确保数据的准确性和一致性，为后续分析奠定坚实基础。 数据的初步审视： 在进行复杂分析前，对数据进行初步审视是必不可少的步骤。本部分将介绍如何利用Excel的筛选、排序、查找等功能，快速浏览数据集，发现潜在的数据错误或异常值。同时，我们将初步介绍数据分布的概念，为后续的图表展示和统计检验做铺垫。 第二部分：描述性统计——数据的可视化与概括 描述性统计是统计分析的起点，其核心在于用简洁、直观的方式概括和展示数据的特征。本部分将带领读者掌握描述性统计的各种方法，并学会利用Excel将这些方法付诸实践： 集中趋势的度量： 详细讲解平均数（均值、中位数、众数）的计算原理、适用场景及Excel中的实现方法。我们将分析不同集中量在描述数据中心位置时的差异，并提供选择最佳集中量的指导。 离散程度的度量： 阐述全距、四分位距、方差、标准差等离散程度指标的意义，以及它们如何反映数据的变异性。通过Excel的函数，读者将学会计算这些指标，并理解它们在评估数据稳定性、研究个体差异方面的作用。 数据的分布形态： 介绍偏度和峰度等概念，用以描述数据分布的对称性和尖锐程度。我们将演示如何在Excel中计算这些统计量，并结合图表直观地展示不同分布形态的特征。 图表展示： 图表是描述性统计中最直观的呈现方式。本部分将重点教授如何利用Excel创建各类统计图表，包括： 频数分布图： 如柱形图、条形图，用于展示定性或离散数据的频数分布。 直方图： 用于展示连续性数据的频数分布，帮助直观理解数据分布的形状。 折线图： 用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。 散点图： 用于探索两个变量之间的关系，观察是否存在相关性。 饼图： 用于展示各部分在整体中所占的比例，适用于展示定类数据的构成。 箱线图（盒须图）： 用于展示数据的五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值），直观地反映数据的集中趋势、离散程度和异常值。 我们将指导读者根据数据类型和分析目的，选择最合适的图表类型，并对图表进行美化，使其更具信息量和可读性。 第三部分：推论性统计——从样本到总体的推断 描述性统计是对已有数据的总结，而推论性统计则是利用样本数据来推断总体的特征。本部分将深入浅出地介绍推论性统计的核心内容，并辅以Excel的实际操作指导： 概率与概率分布： 介绍概率的基本概念，以及几种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布和正态分布。我们将阐述正态分布在统计推断中的核心地位，并介绍如何利用Excel中的概率函数（如BINOM.DIST, POISSON.DIST, NORM.DIST）进行相关计算。 抽样分布： 解释抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布，以及中心极限定理的应用。这将为后续的参数估计和假设检验奠定理论基础。 参数估计： 点估计： 介绍样本统计量如何作为总体参数的点估计，并分析点估计的优良性。 区间估计： 重点讲解置信区间（confidence interval）的概念，以及如何计算总体均值、总体比例的置信区间。我们将通过Excel的公式和图表，直观展示置信区间的意义，以及它如何反映估计的精确度。 假设检验： 假设检验是推论性统计的核心方法之一。本部分将详细介绍假设检验的基本原理、步骤和逻辑： 原假设与备择假设的设定： 学习如何根据研究问题提出恰当的假设。 检验统计量的选择与计算： 介绍常见的检验统计量，如Z统计量、t统计量、卡方统计量等，并演示如何利用Excel的统计函数（如Z.TEST, T.TEST, CHISQ.TEST）计算这些统计量。 P值的解读： 详细解释P值（p-value）的含义，以及如何根据P值与显著性水平（α）的关系来做出拒绝或不拒绝原假设的决策。 常见假设检验的应用： 单样本Z检验与t检验： 用于检验单个样本均值是否等于已知总体均值。 独立样本t检验： 用于比较两个独立样本均值是否存在显著差异。 配对样本t检验： 用于比较同一组对象在不同处理或时间点的均值差异。 方差齐性检验（F检验）： 用于检验两个样本方差是否相等，是进行独立样本t检验的前提。 卡方检验： 包括拟合优度检验（检验观测频数与期望频数的拟合程度）和独立性检验（检验两个分类变量之间是否独立），在教育研究中常用于分析分类数据的关系。 在讲解假设检验时，我们将穿插大量的Excel操作示例，指导读者如何利用Excel的内置函数和数据分析工具（如“数据分析”工具库中的“t-Test”、“ANOVA”等）来完成各种假设检验，并正确解读结果。 通过对以上内容的系统学习和实践，读者将能够： 深刻理解教育统计学的基本概念和核心原理。 熟练掌握利用Excel进行数据整理、统计计算和图表可视化的基本技能。 能够独立完成描述性统计分析，清晰地概括和展示教育研究数据。 初步掌握推论性统计的基本方法，能够对样本数据进行有效的统计推断，并做出合理的解释。 本书上册为读者构建了坚实的统计学基础，为进一步学习更高级的统计方法（如回归分析、方差分析等）打下坚实基础。通过理论讲解与Excel实践的有机结合，本书力求让枯燥的统计概念变得生动易懂，让复杂的统计操作变得简便高效，帮助读者真正掌握统计工具，提升教育研究的科学性和严谨性。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有