问卷调查与数据分析(下)

问卷调查与数据分析(下)
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T检验结果,如果第1行的SIG值大于0.05,说明是同质,就看第1行的检验结果,看T值和df值。

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两个normial相关用卡方

一个normial一个ordinal相关用卡方

行因列自

 

 

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性别、国际、语言背景:定类变量

初级、中级、高级/优秀、良好、不及格:定序变量

定距变量:分数、(人为等距)

不少于总体的10%

考察变量之间的联系,研究对象不少于30人。

 

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1.T检验方法:

描述性统计是推断性统计的基础。

两组数据是否有显著性差异时用T检验方法。

检查两个独立样本是否有差异。

2.独立样本的T检验:

3.案例1

自变量:

因变量:

 

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投稿只看结果,DATA自己用

报告结果,同时有讨论分析,体现作者的能力,对文献是否熟悉,看分析能力,implication(自己的)

分清变量:年级/--define groups

 

 

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T检验(1)

两个班的M有差异?

P: 对的把握度

a(阿尔法):误差的度

 

 

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descriptive vs inferential statistics: 

DS: 离散趋势,集中趋势

IS: t-test, 方差分析,sd 

抽样--统计--

DS: 基础;IS: 延伸

参数与非参数针对于推断统计

定好数据的统计目标或问题

总体、样本与抽样误差

假设检验(显著性检验),<5%(0.05),level significance: 显著水平

<1%(0.01),level significance: 显著水平

P(probability)<=0.05

由自变量造成的,而非误差造成的,可理解为,忽略误差后是真空的抽样研究。

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图解与练习

:s: 平均数、标准差(方差)

正态分布曲线图适用于interval data

M v.s. SD  68%(+1SD), 95%(+2SD), 99%(+3SD)

去掉极值,M & SD更接近真实状态

K & SD(及图):可用于: 同一课程不同教学班的成绩比较;同一学生不同课程的成绩比较。

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interval data (central tendency, i.e. original data)

mean

outliner(yaoming, panchangjiang) i.e. extreme scores

dispersion: 离散  complementary description of 

variance(方差) standard deviation(标准差)

computation

正态分布:normal distributionn

一图值万言

大人、小孩儿组

 

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授课教师

北京外国语大学
北京语言大学