具体描述
《教育统计学》的内容包括数据归纳处理、相关分析、t检验、F检验等，并有较多的实际应用的例子。在写作中，作者以实例引入理论、方法，不会让初学者对枯燥难懂的统计学方法产生畏难、影响学习的积极性和兴趣，并确切感受到教育统计学的应用价值。
作者简介
目录信息
第一讲 教育与统计数字
第二讲 统计的材料与方法
第三讲 观察与取样
第四讲 从混乱中建设秩序
第五讲 三种常用的中心量数
第六讲 参差量数
第七讲 个体在团体中的地位
第八讲 次数分配的形式——偏斜度与峻峭度
第九讲 二项分配与常态分配
第十讲 取样误差的估计与重要性的考验
第十一讲 方差分析法
第十二讲 相关量数
第十三讲 相关问题续论
中西名词对照
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读后感
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用户评价
这本书的书写风格可以说是非常独特的，它不是那种刻板的教科书模式，而是更像一位经验丰富的教育研究者在娓娓道来。他很少使用艰涩的术语，即使有，也会立刻用非常生动形象的比喻来解释清楚。我印象最深的是，在讲解方差分析的时候，作者并没有一开始就抛出F检验的公式，而是先用一个大家都能理解的场景——不同教学班级的学生成绩差异——来引出“组间差异”和“组内差异”的概念。他会非常细致地分析，为什么我们要比较组间差异和组内差异的大小，以及这种比较能告诉我们什么。 他还会用一些日常的例子来辅助说明，比如比较不同水果篮子里的水果数量，或者比较不同学校学生的平均身高。这些贴近生活的例子，让我在理解统计学概念时，不再感到费力，反而充满了乐趣。这本书让我感觉，统计学并不是遥不可及的学科，而是可以融入到我们生活和工作的方方面面的。它就像一位睿智的朋友，用最简单易懂的方式，教会我分析和理解世界。
评分这本书在讲解统计学概念时，非常注重培养读者的批判性思维。它不是简单地告诉你“是什么”，而是引导你去思考“为什么”以及“怎么样”。我印象最深的是，在讲解统计显著性时，作者并没有简单地告诉我们p值小于0.05就认为有显著差异，而是会深入地探讨，统计显著性并不等同于实际意义上的重要性，并且会结合教育研究中的实际案例，说明即使一个统计检验结果是显著的，我们也需要结合研究的背景和实际情况来做出判断。 他会提醒读者，要警惕“唯统计显著性论”的倾向，并且要关注效应量等指标，来更全面地评估研究结果的实际意义。这种严谨的学术态度，以及对潜在问题的警示，让我觉得这本书不仅是在传授知识，更是在培养我成为一个有独立思考能力的教育研究者。它让我明白，统计学的使用需要智慧，而不仅仅是技巧。
评分这本书给我带来的最直观的感受，就是它极大地提升了我对教育数据的敏感度。在阅读之前，我可能会看到一些教育数据，比如学生成绩的平均分、考试的通过率等，但往往只是停留在表面的数字。而通过这本书的学习，我开始能够更深入地理解这些数字背后可能隐藏的信息。比如，在讲解描述性统计时，作者不仅仅是教我如何计算均值、中位数、众数，更重要的是，他会引导我去思考，这些不同的集中趋势指标，在描述不同类型的数据分布时，各自的优势和局限。 他会举例说明，在描述学生收入分布时，中位数可能比均值更能反映大多数人的情况。这种对数据特征的细致洞察，让我感觉自己看待教育数据时，仿佛多了一双“火眼金睛”。它帮助我能够更准确地捕捉到数据的内在规律，从而在分析教育现象时，能够做出更具洞察力的判断。这本书让我觉得，统计学是解锁教育数据价值的金钥匙。
评分这本书最打动我的地方，在于它始终以一种“服务于教育”的视角来讲解统计学。作者似乎不是在教你一个独立的数学分支，而是在告诉你，如何用统计学的“眼睛”去看待和理解教育世界。在讨论样本量大小对研究结果的影响时，他并没有仅仅停留在样本量计算公式上，而是会生动地阐述，为什么样本量太小会导致研究结果不可靠，从而影响到教育政策的制定，或者为什么需要根据研究的具体目的和群体特征来确定合适的样本量。 他甚至会举例说明，如果一项关于学生阅读能力的研究，只选取了少数几个班级的学生作为样本，那么它的结论可能就无法推广到整个年级甚至整个学校。这种对统计学方法在教育研究中的意义的强调，让我更加深刻地认识到，统计学不仅仅是一种工具，更是一种思维方式，它能够帮助我们做出更科学、更合理的教育决策。这本书让我感觉，统计学是连接教育理论与教育实践的重要桥梁。
评分这本书的叙述方式可以说是独树一帜，它不像传统的教科书那样，将理论知识孤立地呈现。相反，作者更倾向于通过引入一个实际的教育问题，然后逐步引出解决问题所需的统计学工具。我特别喜欢它在讲解统计推断的部分，作者并没有上来就讲复杂的数理公式，而是先用一个生动的例子，比如“我们能否根据一个班级的平均成绩来推断整个年级的平均成绩？”，然后通过这个例子，自然而然地引出了置信区间和假设检验等概念。 这种“问题导向”的学习方式，让我觉得统计学不再是抽象的理论，而是解决实际教育问题的有力武器。它让我能够更好地理解，为什么我们需要学习这些统计方法，以及这些方法在教育研究和实践中到底能发挥怎样的作用。这本书让我感觉，统计学就像一位经验丰富的向导，带领我探索教育世界的奥秘。
评分这本书给我最大的触动，在于它将那些看似高深的统计学理论，以一种润物细无声的方式融入到了对教育现象的深刻洞察之中。在阅读过程中，我常常会陷入沉思，不仅仅是思考书中讲解的统计方法本身，更是思考这些方法背后所承载的教育意义。比如，在探讨相关性和因果关系时，作者并没有简单地给出一个定义，而是通过一系列引人入胜的教育研究案例，生动地展示了两者之间的细微差别以及混淆两者可能带来的严重后果。他会提醒读者，仅仅看到两个变量之间存在关联，绝不能轻易断定其中一个变量是另一个变量的原因。 他甚至会引导读者思考，在教育过程中，有哪些因素可能看似相关，实则并非直接因果，而认识到这一点，对于我们理解学生发展、设计教学策略至关重要。这本书让我意识到，统计学不应该仅仅是冷冰冰的数学公式，而应该是理解和改进教育实践的强大工具。它帮助我跳出了“知其然”的层面，去思考“所以然”，去探究现象背后的深层逻辑，从而在面对复杂的教育问题时，能够更加清晰、有条理地进行分析和判断。
评分我一直觉得，很多理论性的书籍，在学习过程中最容易让人产生“学了等于没学”的感觉，因为理论和实际应用之间往往隔着一道巨大的鸿沟。而《教育统计学》这本书，在这方面做得尤为出色。作者在讲解每一个统计概念时，都会紧密结合教育领域的实际案例。比如，在讨论抽样方法时，他不仅仅是介绍不同的抽样技术，而是会分析在教育研究中，为什么需要抽样，不同的抽样方法在实际操作中会遇到哪些困难，以及如何通过合理的抽样来保证研究结果的代表性。他甚至会举例说明，如果抽样不当，可能会导致什么样的结论偏差，以及这些偏差会给教育决策带来怎样的负面影响。 更令我惊喜的是，书中在讲解假设检验的时候，作者竟然用了一个非常接地气的例子——“某个新教学方法的有效性”。他详细地阐述了如何设定零假设和备择假设，如何计算检验统计量，以及如何根据p值来做出决策。这个过程被他描述得如同侦探破案一样，充满逻辑性和趣味性。他会提醒读者，在教育实践中，很多时候我们需要做出基于证据的判断，而假设检验就是一种科学的判断方法。这本书让我明白，统计学不仅仅是研究方法，更是提升我们批判性思维和科学决策能力的重要途径。
评分这本书的名字是《教育统计学》，看到这个书名，我本来以为会是一本枯燥乏味的工具书，充斥着各种公式和符号，读起来会让人头晕目眩。然而，当我真正翻开它，却被深深地吸引住了。作者的文笔极其生动，虽然是讲解统计学，但却能用非常形象的比喻和贴近生活的例子来阐述那些原本抽象的概念。例如，在介绍平均数时，作者并没有直接抛出数学公式，而是通过一个班级学生考试成绩的例子，让读者直观地理解平均数在描述群体特征时的作用。接着，他又引申到实际教育情境中，比如如何通过分析班级平均成绩来评估教学效果，或者如何根据不同年级的平均成绩来制定教育政策。这些联系让统计学不再是冰冷的数字，而是充满了现实意义的工具。 尤其让我印象深刻的是，书中关于数据可视化部分的讲解。我一直觉得统计图表很难理解，但这本书却用非常直观的方式，一步步地教我如何解读和绘制各种图表，比如直方图、折线图、饼状图等等。作者不仅仅停留在“如何画”，更重要的是“为何要画”，以及“画出来的图表能告诉我们什么”。他会分析不同类型的图表适合展示的数据类型，以及如何通过图表的形状、颜色、比例来传达信息，甚至是如何避免图表误导读者。读完这一部分，我感觉自己看待任何数据图表都有了一种全新的视角，能够更敏锐地捕捉到其中隐藏的信息，并且能更自信地使用图表来表达自己的观点。
评分不得不说，这本书在内容的深度和广度上都给我带来了极大的惊喜。它不仅仅涵盖了教育统计学的基础概念，比如描述统计、推论统计，更是在一些关键的统计方法上进行了深入的探讨。我特别喜欢关于回归分析的部分，作者用非常清晰的逻辑，一步步地带领我理解简单线性回归、多元线性回归的原理和应用。他不仅仅解释了如何建立回归模型，更重要的是，他会分析如何解释回归系数，如何检验模型的拟合优度，以及在教育研究中，回归分析可以用来预测哪些教育现象。 他会举例说明，比如如何通过分析学生的家庭背景、学习习惯等变量来预测他们的学业成绩，或者如何通过分析教师的教学行为来预测学生的学习投入程度。这些具体的应用场景，让我觉得统计学不再是枯燥的公式堆砌，而是充满了解决实际问题的力量。这本书让我深刻地认识到，统计学在揭示教育现象背后的复杂关系，以及为教育实践提供科学指导方面，扮演着不可或缺的角色。
评分在阅读《教育统计学》的过程中，我有一个非常鲜明的感受，那就是它在讲解统计方法的同时，始终没有忘记“教育”这个根本。很多统计学书籍，在讲到数据分析方法时，可能会变得非常纯粹的数学化，而这本书则始终将统计学置于教育研究的语境下。比如，在介绍信度时，作者不仅仅讲解了如何计算克朗巴赫系数，更重要的是，他会深入分析，为什么在教育评价中，信度如此重要，一个测量工具信度不高，可能会对教育决策带来怎样的影响。 他会举例说明，如果一个考试的信度不高，那么它所反映出的学生成绩就可能不稳定，这样我们基于这个考试成绩做出的关于学生能力评估、教学改进等决策，可能就会出现偏差。这种将统计学方法与教育实践紧密结合的讲解方式，让我受益匪浅。它帮助我理解，统计学不仅仅是一种技术，更是提升教育研究严谨性和科学性的重要保障。通过这本书，我更能体会到，如何运用统计学工具，来更客观、更准确地评估教育过程和教育结果。
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