教育统计学考核知识点
第一章 绪论
1、统计规律
2、统计方法的宗旨
3、教育统计学的主要内容 4、计数数据与测量数据
5、数据测量的四种量化水平 6、总体、个体与样本 7、总体参数与样本统计量 8、抽样的原则 9、统计分类的原则 10、次数分布表 11、次数分布图
第二章 集中量数与差异量数
1、算数平均数
2、算术平均数的性质 3、几何平均数 4、调和平均数
5、中位数
6、标准差与方差
7、作为总体标准差估计值的样本标准差 8、百分位数与百分位差
第三章 概率分布与统计推断
1、随机事件
2、事件之和与事件之积 3、互不相容与相互独立 4、概率与频率
5、概率的基本性质
6、概率的加法与概率的乘法 7、概率分布 8、二项分布 9、正态分布
10、标准分z与正态分布表 11、抽样分布与标准误
12、关于样本平均数X抽样分布的几点结论 13、总体参数的点估计
14、置信区间及其置信度
15、统计检验的研究假设与虚无假设 16、统计假设检验的基本思路
17、显著性水平
18、统假设检验的两类错误
第四章 总体平均数的推断
1、统计量的自由度 2、统计量t与t分布表 3、总体平均数的区间估计 4、样本容量n与置信区间的长度 5、样本平均数X的显著性检验 6、双侧检验与单侧检验 7、相关样本与独立样本
8、关于样本平均数之差X1?X2的抽样分布的几点结论 9、相关样本平均数之差X1?X2的显著性检验
10、方差齐性假定下的独立样本平均数之差X1?X2的显著性检验 11、方差齐性假定及方差齐性检验
12、不能假定方差齐性时独立样本均数差异X1?X2的校正t?检验
第五章 总体比率的统计推断
1、关于样本比率p抽样分布的的几点结论 2、总体比率p的区间估计 3、样本比率p的显著性检验
4、相关样本比率差异p1?p2的显著性检验
5、关于独立样本比率之差p1?p2的抽样分布的几点结论 6、独立样本比率差异p1?p2的显著性检验
第六章
2?2检验
1、适合性检验与独立性检验 2、?的基本形式及其基本特性 3、?分布及?分布表 4、一般适合性检验 5、正太适合性检验 6、独立性检验
22第七章 相关分析
1、散点图
2、正相关与负相关、高相关与低相关 3、相关系数的统计意义 4、积差相关
5、一元线性回归 6、等级相关 7、点二列相关 8、二列相关 9、品质相关 10、偏相关
第八章 方差分析
1、完全随机化设计
2、完全随机化设计离差平方和的分解
3、完全随机化设计的方差分析（全局检验机器之后的逐对检验） 4、随机区组设计
5、随机区组设计离差平方和的分解 6、随机区组设计的方差分析 7、拉丁方设计
8、拉丁方设计离差平方和的分解 9、拉丁方设计的方差分析 10、析因设计
11、析因设计离差平方和的分解 12、析因设计的方差分析
第九章 非参数检验方法
1、符号检验方法
2、大样本资料符号检验的正态近似方法 3、符号秩次检验方法
4、大样本资料符号秩次检验的正态近似方法 5、秩和检验方法
6、大样本资料秩和检验的正态近似方法
教育统计学考核知识点整理
第一章 绪论
1、统计规律
随机现象在大数量观察结果中所表现出来的规律性，称为统计规律。 2、统计方法的宗旨
由个别到一般，由对局部的观察去推断无法直接把握的未知总体，是一切统计方法的宗旨。
3、教育统计学的主要内容
教育统计学的研究内容，从不同角度来分，可以分成不同的类别。从功能来分，包括三个方面：
①描述统计，它研究如何整理、简缩数据。包括用统计图、表形象而直观地展示，或者是用统计量数（譬如说平均数、标准差、相关系数，等等）来概括数据的分布特征。 ②推断统计，它是统计学方法的核心内容。推断统计研究如何由对局部的观察结果去把握总体的真实情况，推断统计又包括参数（总体的数量特征）估计和假设检验两个方面。
③实验设计，它研究如何抽取、如何配置被试，如何控制实验条件，如何有效地获取、分析实验数据，以及实验研究的步骤。
4、计数数据与测量数据
计数数据：是通过点计个数得到的。测量数据：是依据一定的法则指派给观察对象的。 5、数据测量的四种量化水平
由低到高：（1）类别数据（2）顺序数据（3）等距数据（4）比率数据
6、总体、个体与样本
总体(又称为母体)由具有研究所关心的某种特征的全部对象构成，总体是相对于具体的研究任务而言的。个体是指总体当中的每一个基本的观察单元。样本是由总体中的部分个体构成。
7、总体参数与样本统计量
总体的数量特征我们称之为总体参数，简称参数。样本的数量特征称为样本统计量，简称统计量。 8、抽样原则
（1）随机化原则是指总体中每一个个体都独立地具有相等的被抽中的机会。 （2）抽样的类型：返回抽样与不返回抽样
（3）抽样方法：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样与阶段抽样。 9、统计分类的原则
（1）由研究的目的确定分类的依据，具体来说就是由研究的问题来规定分类的标志； （2）每一个分类标志都是“单向”的。分类标志的单向性是指每一个分类标志都是建立在对象的某一种特征上的。分类标志的单向性的两个必要条件：①每一个分类标志下的类别都是周延的；②每一个分类标志下的类别都是互斥的。
10、次数分布表
次数分布表又称频数分布表，是一种常用的统计表。编制简单次数分布表的一般步骤：（1）求全距；（2）根据全距确定组数、组距和组限；（3）登记次数；（4）登记频率。 11、次数分布图
次数分布图是最常用的统计图。常见类型：（1）条形图(分类标志是类别或顺序即离散变量时采用);（2）直方图(分类标志是等距或比率即连续变量时采用);（3）折线图。
第二章 集中量数与差异量数
1、算数平均数
算术平均数等于该群数据量的总和除以其次数的总和所得的商，简称为平均数或均数。 算术平均数的计算：（1）原始数据俱在时X?2、算术平均数的性质
算术平均数是一群数据的“重心”，样本算术平均数X具有如下一些基本性质： (1) 数据量的总和一定等于其算术平均数与数据数目的乘积，即?X?X?n。
(2) 某一数据与其所属样本的算术平均数之差X?X称作为离均差，样本中离均差之和一定等于零，即?(X?X)?0。
(3) 样本中的每一个数据都加上一个常数之后，它们的平均数就等于原来的平均数加上这一个常数，即
?nX；（2）数据已分组时X??Xfn。
?(Xn?C)?X?C。
(4) 样本中的每一个数据都乘以一个常数之后，它们的平均数就等于原来的平均数乘以这一个常数，即
?(Xn?C)?X?C。
(5) 如果k个部分的容量分别是n1,n2,?,nk，而它们的平均数分别是X1,X2,?,Xk，那么由这k个部分合并而成的样本总的平均数X?n1X1,n2X2,?,nkXkn1?n2???nk。
(6) 样本平均数的数学期望就等于其所来自总体的平均数，即E(X)??。 3、几何平均数
几何平均数一般用符号MG表示，它是n个数据连乘积的n次方根，即MG?nX1?X2???Xn。几何平均数又称作为对数平均数。
4、调和平均数
调和平均数一般用符号MH表示，它表示数据的倒数的算术平均数的倒数，即
MH?1(1n?1X)。调和平均数又称倒数平均数。
5、中位数
中位数又称为中数，一般用符号Md表示。它也是一种常用的集中量数，中位数的意义