Excel在教育统计中的应用

Excel在教育统计中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:宁波出版社
作者:朱敏
出品人:
页数:207 页
译者:
出版时间:2006年7月1日
价格:22.0
装帧:平装
isbn号码:9787806029848
丛书系列:
图书标签:
  • Excel
  • 教育统计
  • 数据分析
  • 统计学
  • 教学
  • 数据处理
  • 量化研究
  • 教育研究
  • 数据可视化
  • 统计软件
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具体描述

Excel是著名的办公自动化软件,具有强大的数据处理、分析及图表制作功能。本书根据作者几年来运用Excel开展教育科研和教育统计教学的体会,结合教育实际,详细介绍了利用Excel进行教育统计的方法。 本书运用计算机数据处理的强大功能,利用常用的办公自动化软件,以中小学教师和其他教育工作者进行教育科学研究中的定量分析为对象,运用大量的实例说明各种统计方法在教育教学研究中的应用,以实际应用为目的,力求通俗易懂,适合于自学。

深入数据分析的基石:现代统计学原理与实践 本书聚焦于当代数据科学领域的核心理论框架与前沿应用方法,旨在为读者构建一个扎实、系统的统计学知识体系,并掌握将理论应用于复杂现实问题的能力。 本书摒弃了对单一软件操作的机械化介绍,转而深入探讨统计思维的本质、概率论的严谨推导以及不同统计模型的内在逻辑与适用边界。 第一部分:统计学基础与概率论的严谨性 本部分是理解后续所有高级统计技术的基石。我们首先从描述性统计的精髓入手,不仅涵盖集中趋势和离散程度的计算,更强调数据可视化在揭示数据内在结构中的关键作用。从直方图到箱线图,再到更复杂的散点图矩阵,我们探讨如何选择最恰当的图示来传达复杂的数据信息,避免误导性解读。 随后,我们将进入概率论的核心领域。本书对概率的定义(古典、频率与主观概率)进行了清晰的区分与论述。我们详细推导了随机变量、期望值与方差的数学表达,并重点剖析了几种最核心的概率分布——二项分布、泊松分布以及连续型中的正态分布。正态分布的特性,特别是中心极限定理,将被赋予足够的篇幅进行深入讲解,因为它构成了推断统计学的理论支柱。我们还将介绍矩方法、概率生成函数等更深入的工具,以增强读者对随机过程的理解。 第二部分:推断统计学的逻辑与检验 推断统计是连接样本信息与总体结论的桥梁。本部分将严格遵循假设检验的逻辑框架。从零假设和备择假设的设定,到P值、显著性水平 ($alpha$) 的准确理解与应用,每一步都力求严谨。我们不仅讲解I型错误和II型错误的权衡,还会引入功效分析(Power Analysis),强调预先设计实验和样本量确定的重要性。 参数估计是推断的核心。本书对比了矩估计法 (Method of Moments) 和 极大似然估计法 (Maximum Likelihood Estimation, MLE) 的优劣及其收敛性。对于MLE,我们将展示其在复杂分布模型下的推导过程,帮助读者理解“最佳”估计量的数学含义。 在区间估计方面,我们将系统介绍置信区间 (Confidence Intervals) 的构造,并探究Student's t分布、卡方分布 ($chi^2$) 和 F分布在不同场景下的应用场景和自由度的确定原则。 第三部分:经典统计模型的高级构建与诊断 本部分是本书的重点,侧重于构建和评估预测性及解释性模型。 线性模型的深化:回归分析 我们对简单线性回归的最小二乘法 (OLS) 原理进行了透彻的数学推导,并扩展到多元线性回归。重点讨论了多重共线性、异方差性 (Heteroscedasticity) 和自相关等经典线性模型假设的违反情况。对于这些问题,本书提供了具体的诊断方法(如VIF、White检验、Durbin-Watson 检验)和对应的矫正技术(如加权最小二乘法 WLS)。 模型选择的艺术性将被充分探讨。我们详细比较了AIC、BIC 等信息准则,并阐述了逐步回归、变量选择的利弊,强调应基于理论和残差分析而非纯粹的统计拟合优度来做决策。 方差分析(ANOVA)的精细剖析 本书将ANOVA视为一种特殊的回归模型,深入分析其背后的线性模型框架。我们不仅处理单因素和双因素ANOVA,还会涵盖重复测量ANOVA和协方差分析 (ANCOVA),后者强调如何通过引入协变量来提高实验的统计效率。对Tukey事后检验、Scheffé检验等多种事后比较方法的适用条件进行了严格界定。 第四部分:非参数方法与分布假设的突破 统计推断的有效性往往依赖于对数据分布形态的假设。本部分专门为数据不满足正态性或方差齐性假设的情况提供了强有力的替代方案。 我们系统介绍了Wilcoxon 秩和检验、Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis H 检验等非参数方法的原理和计算步骤,并着重分析了它们在何种情况下可以作为参数检验的有效替代。对于相关性,我们将对比Pearson相关系数和Spearman 秩相关系数的应用边界。 第五部分:进阶主题:时间序列与生存分析的初步接触 为了拓宽读者的视野,本书在最后部分引入了两个应用极为广泛的领域。 在时间序列分析方面,我们聚焦于平稳性的概念,并介绍了自相关函数 (ACF) 和偏自相关函数 (PACF) 的解读方法。我们将探讨AR (自回归) 模型和MA (移动平均) 模型的基本结构,并简要介绍ARMA 模型的识别与定阶过程。 在生存分析的入门章节,本书阐释了删失数据 (Censored Data) 的处理难题,并介绍了Kaplan-Meier 估计量的计算及其在非参数估计生存概率曲线中的应用。 总结与能力培养 本书的最终目标是培养读者批判性的统计思维。在每一个模型介绍后,我们都设置了“模型诊断与限制”的章节,旨在教会读者识别模型的失效点、理解模型的局限性,并知晓何时需要转向更复杂的建模范式(如广义线性模型)。通过大量的理论推导、数学证明和案例剖析,本书致力于构建一个从基础概率到高级推断的完整、严谨且具有高度实用价值的统计学知识体系。读者将不仅学会“如何计算”,更重要的是学会“如何思考”数据背后的科学逻辑。

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读后感

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用户评价

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我一直觉得,在教育领域,数据分析是提升教学质量和管理效率的关键,但很多时候,我们都受限于专业统计软件的学习成本。而《Excel在教育统计中的应用》这本书,就像一束光,照亮了我之前探索的道路。《Excel在教育统计中的应用》这本书,提供了一个非常实用的框架,它以Excel为载体,将教育统计的理论知识和实践操作有机地结合起来。书中通过大量贴近教育实际的案例,例如分析不同教学方法的有效性、评估学生学习成果的变化趋势、探究影响学生学业表现的因素等,详细地介绍了如何利用Excel进行数据处理、统计分析和可视化呈现。作者在讲解过程中,非常注重理论与实践的融合,它不仅教会读者如何操作Excel,更重要的是,它会解释这些操作背后的统计原理,以及如何解读分析结果,并将其应用于教育决策中。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的讲解,它展示了如何利用Excel的各种图表类型,将复杂的数据转化为直观易懂的图形,从而更好地传达信息和支持沟通。例如,如何用箱线图来展示不同班级学生的成绩分布差异,如何用散点图来探索两个变量之间的相关性。这些技巧对于我来说,极大地提升了数据分析的效率和信息的传达能力。读完这本书,我感觉自己掌握了一套非常强大的工具,能够更科学、更深入地去分析教育数据,为教育的优化和发展提供有力的支持。

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我一直认为,教育统计学在实践层面的应用,常常会因为工具的门槛而受阻。然而,《Excel在教育统计中的应用》这本书,以一种非常亲民的方式,打通了这一环节。书中没有充斥着令人望而生畏的数学公式和复杂的统计术语,而是通过大量生动、贴切的教育案例,逐步引导读者掌握Excel在教育统计中的各项应用。我尤其欣赏书中对于数据可视化部分的讲解,作者非常细致地介绍了如何利用Excel的各种图表类型,将教育数据中蕴含的趋势、模式和差异清晰地呈现出来。比如,在分析学生成绩分布时,如何使用直方图和箱线图来揭示数据的集中趋势、离散程度以及异常值;在比较不同教学干预效果时,如何运用柱状图和折线图来直观地展示效果的差异和变化。这些可视化技巧不仅让数据本身“说话”,也极大地增强了信息传达的有效性。更重要的是,书中非常注重对统计结果的解释和应用,它不仅仅告诉你“怎么做”,更告诉你“做出来之后说明什么”,以及“如何将这些发现应用到教育教学的改进中”。这种理论与实践的深度融合,让这本书的价值得到了极大的提升。我感觉通过这本书,我不仅学会了Excel的统计功能,更重要的是,我学会了如何用数据来驱动教育的决策和改进。

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不得不说,这本《Excel在教育统计中的应用》给我带来了太多的惊喜。在我看来,教育领域的数据分析往往被一些更为专业的统计软件所主导,导致许多教育工作者因为门槛过高而望而却步。而这本书的出现,就像是一座桥梁,将Excel这个我们日常工作中极其熟悉的工具,与严谨的教育统计分析紧密地联系起来。书中对于统计概念的解释,摒弃了过于晦涩的学术术语,而是用更加贴近教育实践的语言来阐述,这对于我这样背景的读者来说,极大地降低了学习难度。例如,在讲解如何构建和解释相关性分析时,书中选取了学生考试成绩与课外活动参与度之间的关系作为案例,这种贴近生活和工作的例子,让枯燥的统计原理瞬间变得生动起来。更重要的是,书中的每一个案例都经过精心设计,不仅展示了Excel的具体操作步骤,更侧重于分析结果的意义和如何在教育决策中应用这些分析结果。我特别喜欢书中关于如何运用Excel进行数据可视化部分的讲解,通过不同类型的图表,如散点图、箱线图、柱状图等,作者展示了如何将复杂的统计数据转化为直观易懂的图形,这对于向学校领导或家长汇报研究成果时,提供了极大的便利。这本书不仅仅是一本操作手册,更是一本能够启发思考、指导实践的宝贵教材。它让我看到了Excel在教育评估、教学效果分析、学生发展趋势预测等方面的巨大潜力,也激发了我进一步探索教育数据分析的兴趣。

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这本书,我必须说,它的价值远超我的预期。在我过去的工作经验中,虽然接触过一些教育统计的课题,但总是受限于工具的复杂性,导致很多分析工作无法深入开展。直到我读了《Excel在教育统计中的应用》,我才真正体会到,原来我们触手可及的Excel,竟然蕴藏着如此强大的统计分析能力。书中在介绍各种统计方法时,非常注重理论与实践的结合。举个例子,在讲解假设检验时,作者并没有简单地给出几个公式,而是从实际的教育情境出发,比如“新的教学方法是否比传统方法更有效?”,然后一步步引导读者如何利用Excel构建假设、设置显著性水平、计算p值,并最终解读结果。这种“问题—方法—操作—解读”的逻辑链条,非常清晰,也让我更容易理解统计方法背后的逻辑。书中对Excel数据透视表和数据透视图的运用,更是让我大开眼界。我之前虽然知道这两个功能,但总觉得它们只是用来汇总数据的。这本书却展示了如何利用它们进行多维度的数据交叉分析,例如分析不同年级、不同性别、不同学科的学生在某一指标上的表现差异,并且能够迅速生成可视化的图表,这极大地提升了我处理和分析大量教育数据的效率。读完这本书,我感觉自己掌握了一套非常实用的工具,能够更科学、更深入地去理解和解决教育领域中的各种问题。

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我必须承认,《Excel在教育统计中的应用》这本书,彻底颠覆了我过去对Excel的认知。我之前一直认为Excel只是一个简单的数据录入和图表制作工具,对于严谨的统计分析,总觉得需要更专业的软件。然而,这本书用大量的实操案例和清晰的讲解,让我看到了Excel在教育统计领域的巨大潜力。书中非常注重理论与实践的结合,例如在讲解如何进行学生学习成效的分析时,它不仅教会你如何使用Excel的各种函数计算平均分、标准差、百分位数,更重要的是,它会告诉你这些统计指标的含义,以及如何根据这些指标来评估教学效果、分析学生个体差异。我特别欣赏书中关于数据可视化部分的讲解,作者详细介绍了如何利用Excel的各种图表,如柱状图、折线图、散点图、饼图等,将复杂的教育数据转化为直观易懂的图形,这对于向教育管理者、家长或学生传达研究结果非常有帮助。而且,书中还涵盖了诸如方差分析、回归分析等更高级的统计方法,并且用非常贴近教育实践的案例进行演示,让你在操作的同时,也能理解这些统计方法的原理和适用场景。读完这本书,我感觉自己不仅仅是学会了Excel的一些统计功能,更重要的是,我学会了如何用数据去思考教育问题,如何利用Excel这个强大的工具,更科学、更有效地分析教育现象,为教育的改进提供数据支持。

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我一直对教育统计的应用非常感兴趣,但常常苦于缺乏合适的工具和方法。直到我发现了《Excel在教育统计中的应用》这本书,我才觉得找到了一条通往实践的捷径。《Excel在教育统计中的应用》这本书,给我最直观的感受就是,它将Excel这个我们日常工作中几乎人人都会使用的工具,与教育统计学紧密地结合起来,并且提供了一套非常系统和实用的方法论。书中选取了大量的教育领域实际会遇到的数据分析场景,比如如何分析学生的学习动机与学业成绩之间的关系,如何评估不同教学干预措施的效果,如何进行学生成绩的横向和纵向比较等等。对于每一个场景,作者都详细地演示了如何利用Excel的内置函数和数据分析工具,从数据的预处理、清洗,到描述性统计、推断性统计,再到结果的呈现和解释,都进行了非常清晰的步骤化讲解。我特别受益于书中关于数据透视表的使用技巧,它能够帮助我快速地对海量的教育数据进行多维度、多角度的分析,发现隐藏在数据中的规律和趋势。而且,书中还非常注重对统计结果的解读,它不仅仅告诉你“如何操作”,更重要的是告诉你“这些操作的结果意味着什么”,以及“如何将这些分析结果应用到实际的教育教学改进中”。这本书,对我而言,不仅仅是一本操作指南,更是一本能够激发我深入思考教育数据价值的启蒙之作。

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这本书给我最大的启发,在于它将Excel这个我们日常工作中再熟悉不过的工具,赋予了教育统计分析的强大能力。在此之前,我总觉得教育统计分析需要一套专门的、可能比较复杂的软件。但《Excel在教育统计中的应用》这本书,用一种非常务实和易于理解的方式,展示了Excel在数据处理、统计分析和结果呈现方面的巨大潜力。书中非常注重案例驱动的学习方式,选取了许多教育领域中非常贴近实际的场景,比如如何分析学生的考试成绩分布,如何评估不同教学策略的效果,如何预测学生的学业发展趋势等等。然后,作者非常细致地引导读者一步步完成数据的录入、清洗、整理、统计计算,直至最终的图表绘制和结果解读。我尤其喜欢书中关于数据透视表和数据透视图的讲解,通过这两个功能,可以非常方便地对多维度的数据进行交叉分析,快速地发现数据中的模式和关联,这对于教育研究者来说,无疑是提高了工作效率和分析的深度。此外,书中对于统计假设检验和回归分析的讲解,也是非常到位,它不仅仅教你操作,更重要的是告诉你这些统计方法背后的逻辑和意义,以及如何去解读分析结果,并将其应用于教育实践中。读完这本书,我感觉自己仿佛掌握了一把解锁教育数据价值的钥匙,能够更自信、更有效地利用Excel来探索教育现象,支持教育决策。

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这本书给我最大的感受是,原来Excel这个我们日常工作中最熟悉的工具,竟然隐藏着如此强大的教育统计分析能量。在我过去的经验中,提到教育统计,总是会联想到一些专业性极强的统计软件,而Excel似乎只是一个简单的表格工具。但《Excel在教育统计中的应用》这本书,彻底改变了我的看法。书中选取了很多教育领域实际会遇到的问题,例如学生学习动机与学业成绩的关系、不同教学方法对学生学习效果的影响等,然后详细演示如何利用Excel的各种功能,如数据排序、筛选、条件格式化、查找重复项等,进行初步的数据整理和探索性分析。更让我惊喜的是,书中还深入浅出地讲解了如何使用Excel进行更高级的统计分析,例如方差分析(ANOVA)和回归分析。作者在讲解这些内容时,非常注重理论基础的铺垫,用通俗易懂的语言解释了统计假设、自由度、P值等关键概念,并通过具体的Excel操作步骤,让读者能够亲手实践。书中的案例选择非常贴近教育工作者的实际需求,比如如何分析学生的出勤率与成绩的关系,如何评估一项新的教学项目是否有效,这些都让我觉得非常有学习的动力和价值。读完这本书,我感觉自己掌握了一套非常实用的技能,能够利用Excel这个强大的工具,更科学、更有效地进行教育数据的分析和研究,从而为教育教学的改进提供有力的支持。

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我最近入手了《Excel在教育统计中的应用》,说实话,在翻阅之前,我对Excel在统计学方面的应用有着一种模糊的期待,总觉得它只是一个做表格的工具,最多能做些简单的数据录入和图表展示。然而,这本书彻底颠覆了我的认知,让我看到了Excel作为一款强大统计分析工具的巨大潜力。书中通过大量详实的案例,循序渐进地展示了如何利用Excel的内置函数和数据分析工具,对教育数据进行深入的挖掘和解读。从基础的描述性统计,如平均数、中位数、标准差的计算,到更复杂的推断性统计,如t检验、方差分析、回归分析,书中都提供了清晰的操作步骤和理论讲解。尤其让我印象深刻的是,作者并没有仅仅停留在“如何操作”层面,而是非常注重“为什么这么操作”的原理阐释。比如,在讲解ANOVA时,书中不仅给出了具体的Excel操作流程,还详细解释了F检验的原理、假设条件以及结果的解读,这使得我能够真正理解统计方法的逻辑,而不是生搬硬套。此外,书中还涵盖了如何使用Excel进行数据清洗、数据可视化,以及如何利用Excel的VBA宏功能自动化一些重复性的统计任务,这些内容对于提高我的工作效率有着不可估量的价值。阅读这本书的过程,我感觉自己像是在接受一位经验丰富的教育统计学教授的指导,他不仅传授知识,更引导我思考,让我从一个Excel的使用者,蜕变为一个能够运用Excel解决实际教育统计问题的分析师。这本书的出版,无疑填补了教育领域对Excel统计应用技能培养的一个重要空白。

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在我看来,《Excel在教育统计中的应用》这本书,最大的价值在于它打破了教育统计分析的“技术壁垒”。很多时候,我们对教育数据的敏感度很高,但却缺乏将这种敏感度转化为科学分析的能力,往往是因为专业统计软件的学习曲线过于陡峭。这本书的出现,恰好弥补了这一遗憾。它充分利用了Excel这个我们熟悉且易于上手的平台,将复杂的统计概念和操作流程,转化为一系列清晰、可执行的步骤。书中选取了非常具有代表性的教育统计问题,比如如何分析学生成绩的分布情况,如何检验不同教学方法的效果是否存在显著差异,如何探索影响学生学习表现的关键因素等。针对这些问题,作者都进行了非常详尽的Excel操作演示,从数据的录入、清理,到使用Excel的统计函数(如AVERAGE, MEDIAN, STDEV, CORREL等),再到数据可视化(如直方图、箱线图、散点图等),以及更高级的统计方法(如t检验、ANOVA、回归分析等),都进行了循序渐进的讲解。我尤其欣赏书中对每一个统计分析结果的解读部分,作者非常注重将统计学的专业语言,转化为教育工作者能够理解的含义,并给出实际的应用建议。这使得我不仅学会了“怎么做”,更重要的是理解了“为什么这么做”,以及“做出来之后能用来做什么”。这本书,为我打开了一扇利用Excel进行教育数据分析的大门。

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