教育测量数据处理

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1、第六章教育测量数据处理教学目标理解基本概念掌握测量数据的统计描述方法掌握测量数据的统计检验方法掌握测试数据的结构分析方法掌握测量的质量分析方法了解项目反映理论第六章　教育测量数据处理参考书目“教育测量”相关《SPSS在教育统计中的应用》（杨晓明高等教育出版社）《教育技术学研究方法基础》（谢幼如，李克东高等教育出版社）《教育技术学研究方法》（李克东北京师大出版社）第六章　教育测量数据处理第一节基本概念-教育测量·教育测量物理测量:对物质现象的测量心理测量:对精神现象的测量教育测量是依据一定的法则（标

2、准），用数值来描述与教育活动直接相关的事物的属性。教育测量是教育评价的基础。第六章　教育测量数据处理第一节基本概念-教育测量·教育测量数据类别1.名义尺度2.序数尺度3.距离尺度4.比例尺度第六章　教育测量数据处理P17-18第一节基本概念-教育测量·教育测量的误差1.误差:随机误差、系统误差2.设，观察分数X,真分数T，则误差E=X-T相对误差=E/T最大相对误差=E/X3.误差来源测量本身实施过程被试第六章　教育测量数据处理第一节基本概念-教育测试·教育测试测试是教育测量的主要工具.指对学习者

3、的学习信息进行有组织、有系统地收集，并通过对这些信息的处理作出确切判断和适当决定的科学手段和工具。测试的目的是实现个人、集团的技能、知识、能力、适应性的测定。第六章　教育测量数据处理第一节基本概念-教育测试·测试分类1.器具测试与纸笔测试:2.客观测试与非客观测试:3.综合测试与分析测试:4.标准测试与非标准测试:5.集团基准测试与达到基准测试:第六章　教育测量数据处理第一节基本概念-教育测试·测试理论1.经典的测试理论:基于统计2.项目反应理论:基于参数第六章　教育测量数据处理第一节基本概念-经

4、典测试理论(CTT)·经典测试理论基本假设1.心理特质是可测的2.CTT的误差模型测试得分X与真分T之间是线性关系即X=T+E(1)若平行测试的次数足够多，则误差平均值趋于“0”，即ε(X)=T或ε(E)=0(2)测试得分与误差相关,真分与误差相互独立(3)各平行测试上的误差相互独立第六章　教育测量数据处理第一节基本概念-统计描述方法数据检查数据分类数据排序特征参数计算数据统计表数据图示法第六章　教育测量数据处理第二节测量数据的统计描述·特征参数－集中量:平均数X：中数：一组大小排列的数据中位置居

5、中的数。奇数个数：偶数个数：最中间两数的平均众数：一组数据中出现次数最多的数第六章　教育测量数据处理第二节测量数据的统计描述·特征参数－差异量:全距：最大值-最小值方差(分散)Sx2：-P112标准差(标准偏差)Sx：-P113差异系数：标准差Sx平均数XCV<9%,基本无分化CV>20%,分化严重第六章　教育测量数据处理CV=第二节测量数据的统计描述·特征参数－频数分布次数分布表次数分布曲线:峰的数量：峰的高低：高峰态，低峰态峰的对称性：正态分布、偏态分布第六章　教育测量数据处理标准差较小、分数

6、分布高窄、集中在平均数两侧标准差较大、分数分布低阔单峰、对称两头底、中间高钟形曲线第二节测量数据的统计描述·X-S平面特征数据分析模型第六章　教育测量数据处理第二节测量数据的统计描述·测试数据转换原始分数与导出分数:百分排位:=（累积频度/被试人数）*100Z分数:Z=(X-X)/ST分数:T=10Z+50GEEB分数:=100Z+50TOEFL分数:=70Z+500离差智商:=15Z+100多级评定值:第六章　教育测量数据处理第二节测量数据的统计描述·相关量:两组数据间的关系协方差(共分散)Sx

7、y-P113相关系数rxy-P114第六章　教育测量数据处理相关强度：强(>0.8)、中等(0.4～0.79)、弱(0.2～0.39)、极弱(<0.2)相关方向：>0正相关<0负相关确定系数：=r2*100%第三节测量数据的统计检验是先对总体的分布规律作出某种假说，然后根据样本提供的数据，通过统计运算，根据运算结果，对假说作出肯定或否定的决策。第六章　教育测量数据处理第三节测量数据的统计检验基本原理：概率论中的“小概率事件实际上的不可能性”原理。一般方法：如果现要检验实验组和对照组的平均数（μ1和

8、μ2）有没有差异，其步骤为：1.建立虚无假设，即先认为两者没有差异，用H0:μ1=μ2表示；2.通过统计运算，确定假设H0成立的概率P；3.根据P的大小，判断假设H0是否成立。第六章　教育测量数据处理第三节测量数据的统计检验Z检验-大样本（样本容量大于30）平均数差异的显著性检验1.建立虚无假设H0:μ1=μ2，即先假定两个平均数之间没有显著差异。2.计算统计量Z值：3.依据计算所得Z值、Z值与差异显著性关系表作出判断。4.结合以上分析和具体情况，作出结论。第六章　教育测量数据处理