spContent=当您听到“统计学”时是不是担心数学基础不好就望而却步了？当您面对纷繁复杂的数据时是不是觉得无从下手？当您想要开展教育调查时是不是又担心难以对数据进行分析？......Don't worry，让我们一起来学习教育统计学吧！这门课尤其适合于数学基础薄弱的学生及社会人士哦。让我们开始学习吧！
当您听到“统计学”时是不是担心数学基础不好就望而却步了？当您面对纷繁复杂的数据时是不是觉得无从下手？当您想要开展教育调查时是不是又担心难以对数据进行分析？......Don't worry，让我们一起来学习教育统计学吧！这门课尤其适合于数学基础薄弱的学生及社会人士哦。让我们开始学习吧！
—— 课程团队
课程概述
我们身处大数据时代，能够被记录和分析的数据无处不在。但数据本身并不能产生价值，只有经过有效的数据分析才能挖掘出隐藏在大量数据背后的富含价值的信息，而数据分析的基础就是统计学。但当您听到“统计学”时是不是担心数学基础不好就望而却步了？当您面对纷繁复杂的数据时是不是觉得无从下手？当您想要开展教育调查时是不是又担心难以对数据进行分析？......Don't worry，让我们一起来学习教育统计学吧！
这是一门运用数理统计的原理和方法研究教育问题的应用性学科，本课程将教育统计学课程按照MOOC的要求进行内容分解，录制系列视频，力争每节视频短小精悍，内容生动有趣，授课风趣幽默，资源丰富多样，学习过程轻松愉悦，打造融娱乐性、通俗性和严谨性于一体的MOOC课堂。以生动的教育实践案例作为开篇导入，主要内容讲述中引用的例子也紧贴生活，紧密结合学生们关心的教育现象与教育问题，增强课程的趣味性和现实感，使学生可以在轻松有趣的氛围下完成较为枯燥的理论学习和软件操作。尤其是借助SPSS这款超级好用的“傻瓜”软件，能够实现强大的数据分析功能，尤其适合于数学基础薄弱的学生及社会人士哦。让我们开始学习吧！
课程大纲
第一章 绪论
课时目标：理解为什么学习教育统计学，了解教育统计学的定义、内容、发展，掌握教育统计学的基本概念，并初步了解SPSS统计软件。
1.1 为何学习统计学
1.2 什么是教育统计学
--1.2.1 教育统计学的定义
--1.2.2 教育统计学的内容
--1.2.3 教育统计学的发展
1.3 教育统计学中的几个基本概念
--1.3.1 数据的类型
--1.3.2 变量与随机变量
--1.3.3 总体与样本
--1.3.4 参数与统计量
1.4 初识SPSS
--1.4.1 SPSS的发展历史
--1.4.2 SPSS的特点
--1.4.3 SPSS的主要窗口
--1.4.4 SPSS实操：数据文件的建立
--1.4.5 SPSS实操：数据文件的处理
--1.4.6 SPSS实操：随机过程的实现
第二章 统计图表
课时目标：熟悉整理统计数据的排序与分组方法，了解各种统计图表的基本结构及制作，熟练绘制各种统计图表，能够针对不同的数据类型和研究需求，灵活运用统计图表，并能够运用SPSS绘制统计图表。
2.1 数据的来源
2.2 数据的整理
2.3 统计表
--2.3.1 统计表的定义与种类
--2.3.2 频数分布表
--2.3.3 SPSS实操：频数分布表的绘制
2.4 统计图
--2.4.1 统计图的定义
--2.4.2 定性变量的统计图
--2.4.3 定量变量的统计图
--2.4.4 SPSS实操：统计图的绘制
第三章 集中量
课时目标：理解各种集中量的含义、性质和作用，熟练掌握集中量的计算方法，恰当地应用集中量描述一组数据的集中趋势。
3.1 算术平均数
3.2 中位数
3.3 众数
3.4 其他集中量
--3.4.1 加权平均数
--3.4.2 几何平均数
--3.4.3 调和平均数
第四章 差异量
课时目标：识记各种差异量的含义，理解各种差异量的性质和作用，掌握各种差异量的计算方法，熟练运用差异量描述数据的离中趋势。
4.1 全距与百分位距
--4.1.1 全距
--4.1.2 四分位距与百分位距
4.2 平均差、方差与标准差
--4.2.1 平均差
--4.2.2 方差与标准差
4.3 标准差的应用
--4.3.1 差异系数
--4.3.2 标准分数
4.4 偏态量与峰态量
第五章 相关量
课时目标：识记相关、散点图、相关系数的类别和含义；理解各类相关系数的意义和适用条件；熟练掌握常用相关系数的计算方法；恰当应用各类相关系数进行相关分析。
5.1 相关、相关系数与散点图
--5.1.1 相关
--5.1.2 相关系数和散点图
5.2 积差相关
--5.2.1 积差相关的概念
--5.2.2 积差相关的计算
--5.2.3 SPSS实操：积差相关
5.3 等级相关
--5.3.1 斯皮尔曼等级相关
--5.3.2 斯皮尔曼等级相关计算
--5.3.3 SPSS实操：斯皮尔曼等级相关
--5.3.4 肯德尔等级相关
--5.3.5 SPSS实操：肯德尔等级相关
--5.3.6 肯德尔和谐系数
--5.3.7 SPSS实操：肯德尔和谐系数
5.4 质量相关
5.5 品质相关
5.6 相关系数的选用与解释
第六章 概率分布
课时目标：了解掌握有关概率的基本知识，理解常用概率分布的基本特征，掌握二项分布与正态分布的具体应用。
6.1 随机事件及其运算
--6.1.1 随机试验与样本空间
--6.1.2 随机事件
--6.1.3 随机事件间的关系与运算
6.2 概率的基本概念
--6.2.1 古典概率
--6.2.2 统计概率
--6.2.3 主观概率
--6.2.4 概率的性质
6.3 概率分布
--6.3.1 概率分布的定义
--6.3.2 二项分布
--6.3.3 均匀分布
--6.3.4 正态分布
--6.3.5 Z分布
--6.3.6 T分布
--6.3.7 卡方分布
--6.3.8 F分布
第七章 参数估计
课时目标：了解参数估计的类型，理解参数估计的意义和原理，掌握点估计与区间估计方法。
7.1 点估计、区间估计与标准误
--7.1.1 点估计
--7.1.2 区间估计与标准误
7.2 总体均值的区间估计
--7.2.1 Z分布与总体均值的区间估计
--7.2.2 T分布与总体均值的区间估计
7.3 标准差与方差的区间估计
第八章 假设检验
课时目标：理解假设检验的一般原理和步骤，掌握均值的显著性检验，掌握均值差的显著性检验，掌握方差齐性检验，掌握卡方检验的原理、配合度检验和独立性检验。
8.1 假设检验的原理
--8.1.1 假设与假设检验
--8.1.2 假设检验的步骤
--8.1.3 假设检验中的两类错误
8.2 均值的显著性检验
--8.2.1 总体正态分布，总体方差已知
--8.2.2 总体正态分布，总体方差未知
8.3 均值差的显著性检验
--8.3.1 两个正态总体的方差已知
--8.3.2 两个正态总体的方差未知
8.4 方差齐性检验
8.5 卡方检验
--8.5.1 拟合优度检验
--8.5.2 独立性检验
8.6 SPSS实操-参数检验
--8.6.1 单样本T检验
--8.6.2 独立样本T检验
--8.6.3 配对样本T检验
8.7 SPSS实操-非参数检验
--8.7.1 卡方检验
--8.7.2 曼恩-惠特尼U检验
--8.7.3 威斯康星检验
--8.7.4 克鲁斯卡尔-华利斯检验
--8.7.5 弗里德曼检验
第九章 方差分析
课时目标：掌握方差分析的基本原理，掌握完全随机设计的方差分析。
9.1 方差分析概述
9.2 完全随机设计的方差分析
9.3 SPSS实操：方差分析
选学：回归分析
课时目标：了解回归分析的概念和价值，初步掌握一元线性回归、多元线性回归和Logistic回归分析的方法。
1. 回归分析概述
2. 一元线性回归分析
3. 多元线性回归分析
4. Logistic回归分析
选学：调查问卷设计与统计分析实务
课时目标：掌握问卷设计与分析的基本方法。
1. 如何设计问卷
--1.1 调查问卷概述
--1.2 问卷设计步骤
--1.3 问题及选项设计
2. 如何进行抽样
--2.1 抽样概述
--2.2 概率抽样法
--2.3 非概率抽样法
3. 如何进行预试
--3.1 预试概述
--3.2 项目分析
--3.3 信效度分析
4. 如何分析问卷
--4.1 描述性分析
--4.2 差异分析
--4.3 关系分析
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证书要求
为积极响应国家低碳环保政策， 2021年秋季学期开始，中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书，仅提供电子版的认证证书服务，证书申请方式和流程不变。
电子版认证证书支持查询验证，可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询，或者访问 https://www.icourse163.org/verify，通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。
完成课程教学内容学习和考核，成绩达到课程考核标准的学生（每门课程的考核标准不同，详见课程内的评分标准），具备申请认证证书资格，可在证书申请开放期间（以申请页面显示的时间为准），完成在线付费申请。
认证证书申请注意事项：
1. 根据国家相关法律法规要求，认证证书申请时要求进行实名认证，请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。
2. 完成实名认证并支付后，系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。
参考资料
主要参考资料：
1.张厚粲、徐建平，《现代心理与教育统计学》（第5版），北京师范大学出版社，2020.
2.杨晓明，《SPSS在教育统计中的应用》，高等教育出版社，2012.
3.吴明隆，《问卷统计分析实务——SPSS操作与应用》，重庆大学出版社，2010.
4.蓝石，《基于变量类型 做好统计分析——SPSS实例示范》，重庆大学出版社，2014.
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