具体描述
内容简介
《教育统计学（第五版）》修订主要在以下几个方面：一是增加了评价的内容，以适应日益发展的教育科研的需要；二是完善了符号系统，使之更清晰地表达统计量；三是更换了某些例子，使其更接近教育科研实际，应用时更具有可模仿性；四是引导读者综合地运用统计方法分析教育问题。作者简介
王孝玲，华东师范大学教育学系教授，主编畅销教材《教育统计学》（普通高等教育“十一五”*规划教材），主要研究领域为教育统计、测量与评价。目录
第一章 绪论第一节 什么是教育统计学
第二节 教育统计学中的几个基本概念
第二章 数据的初步整理
第一节 数据的来源、种类及其统计分类
第二节 统计表
第三节 统计图
第三章 集中量
第一节 算术平均数
第二节 中位数
第三节 众数
第四节 加权平均数、几何平均数、调和平均数
第四章 差异量
第一节 全距、四分位距、百分位距
第二节 平均差
第三节 方差和标准差
第四节 相对差异量
第五节 偏态量及峰态量
第五章 概率及概率分布
第一节 概率的一般概念
第二节 二项分布
第三节 正态分布
第六章 抽样分布及总体平均数的推断
第一节 抽样分布
第二节 总体平均数的估计
第三节 假设检验的基本原理
第四节 总体平均数的显著性检验
第七章 平均数差异的显著性检验
第一节 平均数差异显著性检验的基本原理
第二节 相关样本平均数差异的显著性检验
第三节 独立样本平均数差异的显著性检验
第四节 方差不齐性独立样本平均数差异的显著性检验
第五节 方差齐性检验
第八章 方差分析
第一节 方差分析的基本原理
第二节 完全随机设计的方差分析
第三节 随机区组设计的方差分析
第四节 各个平均数差异的显著性检验
第五节 多组方差的齐性检验
第六节 多因素方差分析简介
第九章 总体b匕率的推断
第一节 比率的抽样分布
第二节 总体比率的区间估计
第三节 总体比率的假设检验
第四节 总体比率差异的显著性检验
第十章 x2检验
第一节 x2及其分布
第二节 单向表的x2检验
第三节 双向表的x2检验
第四节 四格表的x2检验
第十一章 相关分析
第一节 相关的意义
第二节 积差相关
第三节 等级相关
第四节 质与量的相关
第五节 品质相关
第十二章 回归分析
第一节 一元线性回归
第二节 一元线性回归方程的检验
第三节 一元线性回归方程的应用
第四节 多元线性回归简介
第十三章 非参数检验
第一节 符号检验
第二节 符号秩次检验
第三节 秩和检验
第四节 中位数检验
第五节 单向秩次方差分析
第六节 双向秩次方差分析
第十四章 抽样设计
第一节 抽样方法
第二节 总体平均数统计推断时样本容量的确定
第三节 总体比率统计推断及相关系数显著性检验时样本容量的确定
第十五章 主成分分析
第一节 主成分分析的基本原理
第二节 样本主成分
第三节 应用举例
第十六章 因素分析
第一节 因素分析的基本原理
第二节 因素负荷矩阵的求法
第三节 旋转变换及因素计分
第四节 应用举例
第十七章 聚类分析
第一节 距离与相似系数
第二节 系统聚类法
第三节 应用举例
练习题答案
统计用表
附表1正态分布表
附表2t值表
附表3F值表
附表4q值表
附表5Fmax界值表(哈特莱方差齐性检验)
附表6百分率的可信限
附表7x2值表
附表8r值的Zr转换表
附表9积差相关系数界值表
附表10等级相关系数界值表
附表11复相关系数界值表
附表12符号检验表
附表13符号秩次检验表
附表14秩和检验表
附表15H检验表
附表16双向秩次方差分析x2值表
附表17随机数字表
附表18由样本平均数估计总体平均数所需样本容量n
附表19样本平均数与总体平均数差异显著性检验所需样本容量n
附表20两个样本平均数差异显著性检验所需样本容量n(=n1=n2)
附表21由样本比率估计总体比率所需样本容量n
附表22√比率的反正弦转换表
附表23两个样本比率差异显著性检验所需样本容量n(=n1=n2)
附表24相关系数显著性检验所需样本容量n
用户评价
拿到《教育统计学（第五版）》这本书，我的第一感受就是它非常“实在”。它不像市面上很多教材那样，只是简单堆砌理论和公式，而是充满了鲜活的教育实践案例。作者在开篇就强调了统计学在现代教育体系中的“灵魂”地位，他通过大量引证和分析，生动地阐述了统计学如何帮助我们理解教育现象的本质，如何评估教育政策的有效性，以及如何指导教育实践的创新。书中对于统计概念的讲解，可以说是既深入又浅出。比如，在讲解“假设检验”时，作者并没有直接抛出复杂的数学推导，而是先用一个贴近生活的例子，比如“我们能否相信这个新发明的教学方法真的能提高学生的成绩？”，然后一步步地引导读者理解零假设、备择假设、P值等概念的意义。这种循序渐进的学习过程，让我感觉不再是被动地记忆，而是主动地思考。更让我感到惊喜的是，书中对于统计软件的运用讲解，非常详尽且实用。例如，在介绍“卡方检验”时，书中不仅解释了卡方检验的原理，还提供了SPSS软件的具体操作步骤，以及如何解读软件输出的结果。这对于我这样动手能力相对较弱的学生来说，简直是极大的帮助。我能清晰地看到，通过书中的指导，我能够独立完成一些基本的统计分析，并从中获得有价值的信息。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种能力的培养，它让我开始真正地“看懂”教育数据。
评分坦白说，《教育统计学（第五版）》这本书，是我近期阅读过的最“解渴”的一本专业书籍。在此之前，我对教育统计学的认识，停留在一些零散的知识点上，总感觉它们彼此之间缺乏联系，而且实用性不强。这本书的出现，彻底打破了我的这种固有印象。作者在开篇就非常旗帜鲜明地强调了统计学作为教育研究“基石”的重要性，他通过对教育领域中各种复杂现象的剖析，说明了只有运用统计学，我们才能对这些现象进行客观、量化的分析，从而得出科学的结论。书中对每一个统计概念的讲解，都力求做到清晰、准确，并且紧密结合教育实际。例如，在讲解“信度”时，作者并没有泛泛而谈，而是通过举例说明，比如一个测量学生阅读能力的量表，其信度如何影响到我们对学生阅读水平的判断。这种“以终为始”的讲解方式，让我能够迅速抓住核心问题。此外，书中对于统计软件的应用指导，也做得非常到位。例如，在介绍“方差分析（ANOVA）”时，作者不仅解释了ANOVA的原理和适用条件，还详细演示了如何在SPSS软件中进行单因素方差分析，并指导如何解读分析结果中的F值、P值以及事后检验。这种“理论+操作”的模式，极大地提升了我的学习效率和实践能力。我感觉这本书不仅仅是一本教科书，更像是一个充满智慧的向导，带领我一步步深入了解教育统计学的奥秘。
评分我必须承认，《教育统计学（第五版）》给我带来的冲击远超我的预期。在接触这本书之前，我对“统计学”的印象仅限于考试前突击背诵那些拗口的公式和概念，以为它只是研究者们才能驾驭的“高科技”。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者在引言部分就用一种近乎“故事化”的方式，讲述了统计学在解决教育实际问题中的重要性，通过一个个引人入胜的案例，比如如何通过数据分析来识别学习困难的学生群体，如何评估一项新的教学方法的实际效果，甚至是如何预测未来的教育政策走向。这些案例让我意识到，统计学并非脱离现实的象牙塔理论，而是实实在在地服务于教育实践。书中在讲解每一个统计概念时，都非常注重概念的清晰化和逻辑的严谨性。例如，在讲解“置信区间”时，作者并没有直接给出公式，而是先用通俗易懂的语言解释其意义，再辅以图形和表格来辅助理解。而且，对于每一个统计方法，书中都提供了如何使用SPSS等统计软件进行操作的详细指南，并附带了实际数据和输出结果的分析。这对我这样一个对软件操作不太熟悉的人来说，简直是救星。我曾经以为学习统计学就是死记硬背，但这本书让我明白，理解其背后的逻辑和思想才是关键。通过书中的例子，我能看到统计分析如何帮助研究者做出更明智的决策，如何更客观地评价教育现象。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的导师，它让我对统计学产生了浓厚的兴趣，并渴望深入学习。
评分对于《教育统计学（第五版）》这本书，我的评价是“颠覆性”的。我之前接触过的统计学教材，要么过于理论化，要么过于碎片化，总是让我感觉难以把握全局，更不用说实际应用了。这本书的作者，在编写时显然是站在一个教育研究者的角度，将统计学知识与教育实践完美地融合在一起。在开篇，作者就强调了统计学在教育决策、教育评价、教育改革等方面的不可替代的作用，他通过一系列现实而生动的案例，比如如何分析学生考试成绩的分布特点、如何评估不同教学方法的有效性、如何探究影响学生学业成就的各种因素等等，生动地揭示了统计学在解决这些教育问题中的核心价值。书中对每一个统计概念的讲解，都力求深入浅出，并且注重逻辑的连贯性。比如，在讲解“回归模型”时，作者并没有一开始就给出复杂的数学公式，而是先从“如何预测学生的期末成绩”这样的实际问题入手，逐步引导读者理解自变量、因变量、回归系数等概念，并最终构建出简单线性回归模型。这种“由易到难，由浅入深”的讲解方式，让我感觉学习过程是顺畅且富有成就感的。更让我印象深刻的是，书中对SPSS等统计软件的讲解，非常详细且实用。例如，在介绍“配对样本t检验”时，书中不仅给出了理论解释，还提供了SPSS软件的具体操作流程，以及如何解读输出结果中的t值、P值等关键信息。这大大提升了我将理论知识转化为实际操作的能力。
评分《教育统计学（第五版）》这本书，为我打开了教育研究领域的一扇新视界。我原本对统计学抱着一种敬畏之心，总觉得它是一门晦涩难懂的学科，需要高深的数学功底才能掌握。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者在书中用一种非常生动、贴近教育实践的方式，将原本枯燥的统计概念变得易于理解。他通过大量教育研究的案例，展示了统计学在分析教育问题、评估教育干预、预测教育趋势等方面的关键作用。例如，在讲解“相关分析”时，书中并没有直接给出公式，而是通过分析“学生的家庭经济背景与学业成绩是否存在关联”这样的具体问题，来引出皮尔逊相关系数的概念，并详细解释了相关系数的含义和解释方法。这种“问题导向”的学习模式，让我能够快速理解统计知识的实际意义。更让我称赞的是，书中对统计软件的应用指导，非常细致。例如，在介绍“独立样本t检验”时，书中不仅给出了理论讲解，还提供了SPSS软件的详细操作步骤，并附带了实际数据和结果解读。这大大降低了学习门槛，让我能够轻松地将理论知识转化为实际操作能力。通过这本书，我不再感到统计学是遥不可及的，而是充满了实用性和挑战性。我开始期待运用这些统计工具，去探索和解决教育领域中的各种问题。
评分《教育统计学（第五版）》这本书，可以说为我打开了一扇通往教育数据世界的大门。在我接触这本书之前，我对统计学总有一种“高不可攀”的感觉，觉得那些复杂的公式和理论只属于数学专业人士。但这本书却用一种非常平易近人的方式，将抽象的统计概念具象化，并且与教育研究紧密结合。作者在开篇就花了很大篇幅来阐述统计学在教育领域的应用价值，他列举了许多生动的案例，比如如何利用统计数据来分析不同地区学生的学业差距，如何评估一项新的教学改革是否真正提高了教学质量，甚至是如何利用统计模型来预测未来的教育人才需求。这些案例让我意识到，统计学并非仅仅是学术研究的工具，更是洞察教育现状、优化教育决策的利器。书中的内容组织非常有条理，从最基础的描述性统计，到更复杂的推断性统计，循序渐进，环环相扣。特别是对于每一个统计方法，书中都不仅仅给出了理论解释，更重要的是提供了详细的SPSS等统计软件操作指南，以及对输出结果的深度解读。例如，在讲解“回归分析”时，书中不仅解释了回归方程的含义，还详细演示了如何使用SPSS来构建回归模型，如何解读回归系数和R方值，以及如何判断模型的拟合优度。这种“理论+实践”的学习模式，大大降低了学习的难度，让我能够将所学知识快速应用于实际操作。我对这本书的价值越来越肯定，它不仅教授了知识，更培养了我运用统计学解决教育问题的能力。
评分《教育统计学（第五版）》这本书，给我带来的不仅仅是知识的增长，更多的是一种思维方式的启迪。我一直认为，统计学是一门枯燥乏味的学科，充满了冰冷的数字和复杂的公式。然而，这本书却以一种极其生动、贴近教育实际的方式，让我重新认识了统计学。作者在书中，花费了大量的篇幅来阐述统计学在教育研究中的重要性，他通过分析一系列典型的教育案例，比如如何通过数据分析来诊断学生的学习困难，如何科学地评估一项教学改革的成效，甚至是如何预测教育资源的未来需求，向我展示了统计学强大的应用价值。书中对每一个统计概念的讲解，都力求做到通俗易懂，并且注重逻辑的严谨性。例如，在讲解“抽样调查”时，作者并没有直接抛出抽样方法和误差理论，而是先用一个例子，比如“我们如何才能了解全校学生的学习兴趣，而不需要去询问每一个人？”，来引出抽样的概念，并逐步解释了代表性、随机性等关键要素。这种“从实际出发，回归理论”的学习方式，让我能够深刻地理解统计知识的实际意义。尤其让我感到受益匪浅的是，书中对SPSS等统计软件的操作指导，非常详尽和实用。例如，在介绍“独立样本t检验”时，书中不仅解释了其原理和适用条件，还提供了SPSS软件的具体操作步骤，并详细地指导如何解读输出结果中的P值、置信区间等关键信息。这让我能够轻松地将理论知识转化为实际操作，并从中获得有价值的分析结果。
评分阅读《教育统计学（第五版）》的过程，对我而言是一次意外的“洗礼”。我原本抱着一种“填鸭式”的学习心态，期望能够快速掌握一些考试需要的知识点。然而，这本书的编写风格和内容深度，却让我放慢了脚步，开始真正地思考统计学与教育研究之间的联系。作者在书中反复强调，统计学是教育研究者进行科学探究的“语言”，没有统计学的支撑，很多教育现象将无法被深入理解和解释。他通过对大量经典教育研究的引用和分析，生动地展示了统计学在这些研究中的核心作用。我印象最深刻的是关于“信度和效度”的章节，书中用非常具象化的例子，比如用射击的靶子来比喻，清晰地解释了这两个概念的区别和联系，以及它们对于教育测量工具的重要性。这远比单纯的文字描述要容易理解得多。而且，书中对于不同统计方法的适用条件、假设前提以及结果的解读，都进行了非常详尽的阐述。比如，在讲解ANOVA（方差分析）时，作者不仅给出了公式和操作步骤，更重要的是，他详细解释了ANOVA能够帮助我们回答哪些类型的问题，以及在什么情况下应该选择ANOVA而不是其他方法。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地提升了我对统计学的理解深度。我开始认识到，统计学不仅仅是数学工具，更是一种严谨的科学思维方式。这本书让我从一个被动接受者，转变为一个主动探索者，我对教育统计学的兴趣被极大地激发了。
评分拿到《教育统计学（第五版）》这本书，我的第一感受就是它非常“厚重”，不仅仅是纸张的厚度，更是知识的厚度。在我看来，统计学一直是一门令人望而生畏的学科，充满了各种抽象的概念和复杂的公式。然而，这本书却以一种非常温和且富有启发性的方式，将我引入了教育统计学的殿堂。作者在开篇就用极具说服力的方式，阐述了统计学在现代教育研究中的“生命线”作用，他通过引用大量教育研究的实例，生动地展示了统计学如何帮助我们揭示教育现象的本质，如何客观地评估教育决策的效果，以及如何为教育创新提供科学依据。书中对每一个统计概念的讲解，都做到了深入浅出，并且注重逻辑的递进。例如，在讲解“方差”这个概念时，作者并没有直接给出数学定义，而是通过对比两组学生成绩的离散程度，来生动地解释方差所代表的意义，以及它与“平均数”的互补关系。这种“化繁为简，以小见大”的讲解方式，让我能够轻松地理解和掌握这些核心概念。更让我惊喜的是，书中对于统计软件的运用讲解，非常详细且具有指导性。例如，在介绍“回归分析”时，作者不仅解释了回归方程的含义和解释方法，还详细演示了如何使用SPSS软件来进行线性回归分析，并指导如何解读分析结果中的R方值、回归系数以及P值。这种“理论与实践并重”的学习模式，极大地提升了我对统计学的掌握程度，让我不再惧怕面对数据。
评分拿到《教育统计学（第五版）》这本厚重的书，心情有些复杂。一方面，我深知统计学在教育研究中的重要性，它是量化分析、理解教育现象、评估教学效果的基石。另一方面，我个人对数字和公式一直抱着敬而远之的态度，总觉得它们是抽象而难以捉摸的。然而，这本书的第五版，带着一丝“升级”的承诺，让我决定再次挑战自我，深入这个领域。从翻开第一页开始，我就被它清晰的排版和相对友好的语言所吸引，这对于初学者来说无疑是巨大的福音。作者在开篇就强调了统计学在现代教育领域不可或缺的角色，通过大量的实际案例，生动地展示了统计方法如何帮助我们解决教育实践中的各种难题，例如分析学生的学习差异、评估教学干预的有效性、预测未来的教育趋势等等。书中不仅涵盖了基础的描述性统计，如均值、中位数、标准差等，还深入探讨了推断性统计，包括假设检验、回归分析、方差分析等。最让我感到惊喜的是，作者并没有将这些概念枯燥地罗列出来，而是通过大量的图表、统计软件的应用示例，让理论知识变得更加直观和易于理解。例如，在讲解t检验时，书中提供了详细的SPSS操作步骤，并附带了输出结果的解读，让我能清晰地看到如何运用软件来完成分析。这种理论与实践相结合的方式，极大地降低了学习门槛，让我觉得统计学并非遥不可及。更重要的是，这本书让我认识到，统计学并非仅仅是冰冷的数字游戏，它背后蕴含着深刻的逻辑和推理过程，是发现教育规律、推动教育进步的强大工具。我对这本书的后续内容充满了期待，希望能通过它的指引，真正掌握这门重要的学科。
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