教育研究方法形考作业3答案

1、教育研究方法形考作业3答案第七章参考答案一、 填空题：1.实验设计，2.控制，3. 环境变量，4.无关变量，5.干涉变量，6.检查点、实验处理，7.随机化和配对法，8.无关变量的消除、无关变量保持恒定9.配对法，10.事后回溯设计， 二、 名词解释：1. 环境中可以作为自变量研究对象的环境因素。例如，不同学校、不同地区、不同班级等不同环境因素。2. 无关变量又称控制变量、参变量、额外变量等。一是说：除自变量之外，一切能够影响实验结果，而实验中需要加以控制的变量；另一是说：一切与所研究的条件和行为无关，但在实验中又是影响反应变量（行为，又称实验结果）的因素。3. 采用控制组（对照组）与实验组，或

2、多个实验组的设计方法，又称组间设计。4. 配对法是将两组被试除自变量之外其他条件尽量保持相等，这就要求将被试依据某些特质两两配对，这种方法理论上可取，但实际执行起来有很大困难，常顾此失彼。5.在实验之后采用统计分析的方法，把影响实验结果的因素分析出去，用统计技术来达到控制无关变量的方法，称为“统计控制”。6. 完全随机设计，是依据概率的原则，用随机分派的方法，使各组无关变量保持相等。7. 区组设计，是将被试按区组分类，使每一区组的被试尽量保持同质，然后将区组内被试随机分派到各个实验处理中去，这里有两种方式，一种是以每一个被试为区组，使其保持同质。另一种方式是配对，即根据研究的要求，将影响研究结

3、果的某些因素水平相同的被试配对，这样可得到不同水平的被试对。8. 指在实际的社会情境中，不能用真正的实验设计来控制无关变量，但可以对一些影响实验结果的无关变量进行分类，将其作为自变量因素纳入，使用真正实验设计的某些方法搜集、整理、统计分析资料，类似或近似真正的实验设计。准实验设计方案大致有如下几种：不相等实验组、控制组事前事后测定设计。相等时间样本设计，9. 统计结论效度是指由统计方法适切性所引起的统计结论有效性的程度，它主要反映统计量与总体参数之间的关系。三、简答题：1. 对自变量控制得如何，直接影响研究的成功与失败，控制包括两方面：给自变量规定操作定义， 规定自变量的不同水平检查点或实验处

4、理。2. 实验中规定操作定义有以下三个好处：（1）可以使研究者的思考具体而清晰，（2）操作定义可以增进科学研究者之间沟通的正确性。（3）操作定义可减少一门学科所用概念或变量的数目。因为只有在操作定义明显不同时，才增加新概念或新变量。3. 事前测定，是指在实验处理实施前对被试进行有关研究内容方面的测定，事后测定是指在实验处理实施后对被试进行有关研究内容方面的测定，前后两次测定的差异，就被认为是实验处理的结果。这种设计的优点是有了两次测定可以进行比较，缺点是由于先后两次是在不同的时间测定的，因而对于历史因素、身心变化，测量工具，评价人员标准的变化，练习效果及多种因素的交互作用等，都难以得到良好的控

5、制，因而对结果解释的效度降低。4. 完全随机化设计是指用随机数字表或抽签的方法将被试随机分组，使各组在接受实验处理之前保持各方面相等，并随机安排实验处理的设计。随机化区组设计与完全随机化设计的不同之处是：首先把被试按某些特质分到不同的区组内，使各区组内的被试比区组间的被试更接近同质。将被试分好区组后，然后再将各区组内的被试随机分到各不同的实验处理或实验组、控制组内。因此称作随机化区组设计。这样，由于事前对被试配对，因此，控制组、实验组，这两组被试就更接近完全相等。在保证被试接近完全相等这一点上，比完全随机化分组设计更有把握。其次，是所用的统计方法不同，它是用相关样本的方差分析或检验的方法分析不

6、同实验处理间的差异，这种统计方法可将被试的变异估计出来，可将它从误差变异中排除，使误差变异变得最小，而使实验处理的变异变大。5. 拉丁方设计的特点是：每个因素在每个被试的实验次数相同；每个顺序在每个因素的实验次数相同；每个顺序在每个被试的实验次数相同。故拉丁方设计能够抵消实验中因实验顺序、被试差异等所造成的无关变量效果。四、论述题：1. （1）自变量的操作定义，（2）规定自变量的的不同水平（检查点或实验处理）。2. （1）规定好反映的操作定义，（2）因变量应具备的特点，（3）反映指标的平衡。3. （1）操作控制的方法（无关变量的消除和无关变量保持恒定），（2）设计控制的方法(无关变量效果的平衡

7、、无关变量的抵消、随机化方法和配对法、统计方法)。4. 影响内在效度的一些因素：历史因素；选择，这是指没有用随机取样的方法选择实验对象或进行分组； 成熟，是指随着时间的经过，被试者内部发生改变，而影响了实验结果的真实性； 测验经验的成长，测验经验是指对教育研究中常用的测验量表的应答技巧； 测量工具的稳定性； 统计回归因素，是指在取样时，选取某些特质位于两极端的被试，而这些被试在前后两次测试时，出现最高分和最低分的被试其得分向中间回归； 被试亡失； 选择与成熟之交互作用，选择不同被试可能与成熟之间存在交互作用，故也影响效度； 前测与实验处理的反作用效果；（10）霍桑效应、安慰剂效应、要求特征；（

8、11）疲劳因素，由重复安排实验所产生的影响实验结果的因素。上述几方面都在不同程度上影响实验结果的内在效度，在研究设计上应予以严格控制。5. 影响统计结论效度的因素：统计检定力低（决定统计检定力大小的一些因素有：a、样本大小，样本小统计检定力低。b、显著性水平的大小。越小，错误就越大，统计检定力降低。因此显著性水平的大小要合适，一般为.05，但有些研究其统计推论错误不会造成严重后果或教育方面的研究，允许显著性水平为0.10。c、因变量的误差变异（标准差）的大小，标准差越大，标准误也大，达到显著水平时，错误增大。以上因素会影响统计检验能力，使之偏低，易犯第二类型错误。）（2）选用的统计方法依据的各

9、种假设条件满足的程度。例如一般统计方法建立在随机变量的基础上，若数据本身不是随机变量，此时所用统计方法的依据不能满足，因而，其统计结论效度自然降低或没有效度。再如检验，检验，方差分析等都要求数据为随机的等距或等比的变量，总体分布为正态，其抽样分布亦为正态分布或分布，或方差齐性，才可应用。（3）多重比较和误差变异（如果实验误差太大，标准误也大，实验处理的层次增加，摒弃虚无假设的可能性增加，错误也增加。）（4）测量工具的信度；（5）实验处理执行的信度，即实施实验时遵守设计要求的程度。（6）实验环境内，无定性非相关事故的影响；（7）被试者的随机变异。上述后四种因素，皆影响误差变异的大小，如果误差变异

10、增大，使错误（型错误）增大，如果误差变异太小，又易犯第类型（）错误，因此，选择好样本，严密研究设计，选择正确的统计检验方法，利用可靠的测量工具等会增加统计结论效度。6. （1）克服实验的过份人工情景化；（2）增加样本的代表性，这要求取样时一定注意随机化和代表性问题，增加取样的层次，会使样本代表性增大。另外，研究推论的范围不要超出取样的范围和层次；（3）保证测量工具的效度，研究中所使用的各种工具，必须能够正确的表达或显示所欲测定的特质，无论是仪器，还是教育测验量表，必须有效，才能保证研究的效度。第九章参考答案一、填空题：1. 加权算术平均数2. 数值范围介于3. 总体作为研究对象4. 线性关系5

11、. 小于30二、名词解释：1. 自由度是反映分布或数据差异信息的个数，即误差的个数。自由度(Degree of Freedom)的字面解释是：由于在n个数据中，当样本的数据总值确定后，只有n1个数据可以自由取值，第n个不能自由取值。另一方面，抽样样本总是与总体存在一定的误差，采用自由度的方法是为了对样本数据进行一定的修正，使其能够接近总体的情况。2.零相关：两种变量值变化方向无一定规律，即一种变量值变化时，另一种变量值可能变化也可能不变化，并且不变或变大、变小的机会趋于相等，这两种变量之间的关系称为零相关。3. 度量、描述离中趋势的统计量称为差异量数，差异量越大，表示数据分布的范围越广，越不集

12、中，差异量越小，表示数据分布得越集中，变动范围越小。常用的差异量数有平均差、方差、标准差等。4. 集中量数是代表一组数据典型水平或集中趋势的统计量。集中量数也称平均的数，平均的数也是次数分布中的一个点，反映大量数据向某一点集中的情况，可以说明典型观察值的特征。常用的集中量数包括算术平均数、加权平均数、几何平均数、中位数、众数等，它们的作用都是度量次数分布的集中趋势。 5. 加权算术平均数是具有不同比重的数据（或平均数）的算术平均数。比重也称为权重，数据的权重反映了该变量在总体中的相对重要性，每种变量的权重的确定与一定的理论经验或变量在总体中的比重有关。6. 次数分布也称为频数分布，指的是一批数

13、据中各个不同数值所出现的次数情况，或者是指一批数据在按等距划分的各个区域（组）内出现的次数情况。用专业语言来说，某一个随机事件在n次实验中出现的次数情况称为该随机事件的次数，各种随机事件在n次实验中出现的次数分布情况称次数分布。三、选择题：1. A；2. D；3. A；4. D；5. C。四、简答题：1. 等级相关的使用条件两列观测数据都是顺序变量数据，或其中一列数据是顺序变量数据，另一列数据是连续变量的数据。像对学生的绘画、书法作品、体育项目测试成绩排名次等，就属顺序变量数据。两个连续变量的观测数据，其中有一列或两列数据的获得，主要依靠非测量方法进行粗略评估得到。像语文基础知识水平可用精心编

14、制的掌握测验加以测量，但学生的课文朗读水平却只能根据若干准则由教师给予大体的评估；有些情况下，对书画作品也是由教师进行大体的评估，得到一个粗略的分数。这些类型的数据，经过适当转换后，可采用等级相关法。2. 积差相关法是计算线性相关的基本方法。其使用条件：两种变量都是由测量获得的连续性数据。例如，百分制分数可视为测量获得的连续性数据。两种变量的总体都呈正态分布，或接近正态分布，至少是单峰对称的分布。 必须是成对的数据，而且每对数据之间是相互独立的。两种变量之间呈线性关系（在坐标轴中图形呈现为直线）。样本容量n30，计算出的积差相关系数才具备有效的意义。要排除共变因素的影响。3. 方差和标准差的优

15、点反应灵敏，随任何一个数据的变化而变化；严密确定，一组数据的方差及标准差有确定的值；计算简单，适合代数计算，不仅求方差和标准差的过程中可以进行代数运算，而且可以将几个方差和标准差综合成一个总的方差和标准差；用样本数据推断总体差异量时，方差和标准差是最好的估计量。它们在避免两极端数值影响方面超过其他方式。例如，在避免绝对值方面，优于平均差。方差和标准差的缺点是：不太容易理解，易受大小两极端数值的影响，有个别数值不清或缺失时，无法计算。4. 算术平均数的优点： 反应灵敏。一组数据中任何一个数值发生或大或小的变化，所计算出来的算术平均数也会随之变大变小，能灵敏地反应出来。 严密确定。由同一组数据计算

16、出来的算术平均数是同一个值。 简明易懂，计算简便。算术平均数的意义简单明了，容易理解。计算时，只需用简单的四则运算。 适合代数运算，例如，可以通过几个平均数求它们的总平均数等。 受抽样变动的影响较小，从同一个总体中随机抽取的容量相同的样本，所计算出的算术平均数与其它集中量指标相比，抽样误差较小。算术平均数的缺点： 容易受极端数值（极大或极小）的影响，如果一组数据中绝大多数数值都较高（或较低），而其中只有一个数值极低（或极高），由于每个数据都参加运算的结果，使所计算出来的算术平均数大大下降（或上升），这时，算术平均数就不足以代表这组数据的典型水平。 一组数据中某个数值的大小不够确切或缺失，这时就

17、无法计算其算术平均数。根据上述对算术平均数的特性及其优缺点的分析，可以看出，它所适用的条件是：一组数据中每个数据都比较准确、可靠，无极端数值的影响。5. 几何平均数（Geometric Mean）是算术平均数的一种变形形式。在教育科学研究中，当需要处理的数具有以下两种特点时，一般都是用几何平均数来表示数据的集中趋势。 一组数据中任何两个相邻数据之比接近于常数，即数据按一定比例关系变化。在教育科学研究中，求平均变化率、或对等距与等比量表实验的数据处理，均应使用几何平均数。 当一组数据中存在极端数据，分布呈偏态时，算术平均数不能很好地反映数据的典型情况，此时应使用几何平均数或其它集中量数（如中数、

18、众数）来反映数据的典型情况。6. 简单次数分布表，通常简称为次数分布表，其实质是反映一批数据在各等距区组内的次数分布结构。编制次数分布表的主要步骤：求全距、决定组数、确定组距、确定组限和计算组中值、归类和登记。五、计算题：1. 用加权平均数公式进行计算：将平时作业成绩为X1=90分，期中测验成绩为X2=84分，期末考试成绩为X3=86分；代入上式，则该学生的综合考评成绩为：（分）2. 用平均数公式进行计算：3. 先求出总平均数，再将表9.2中的数据代入到公式中，则 4. 将表9.3中的数据代入到标准差公式中，则5. 列表9.5计算，再将表9.4中的数据代入公式进行计算。 计算积差相关系数表格序

19、号15960-1936126164-1522518336265-1419646266-1316956368-1112166369-1010010276470-98186471-864 96572-749106673-636117074-52516127176-39137277-24147278-11157379001674801117748239187682391978834162078834162179856362279867492380889812480889812582891010088268389101009827859011121288593141962987941522520730

20、899617459总计平均数21962370790029402457计算结果显示出30个学生的语文考试成绩和数学考试成绩的积差相关系数为r= 0.961，因此，这两个科目成绩之间存在着较高程度的正相关。教育研究方法形考作业4答案第十章参考答案一、填空题：1. 虚无假设（或零假设），2. 错误，3.小概率事件，4. 正态分布，5. t分布，6. F检验和z检验，7. 卡方检验（2），8. 符号法、符号秩次法 ，9. 秩次检验法、中数检验法，10. t检验，11. 非正态分布，12. 卡方检验、百分数检验等，13. ，14. 非参数方法、参数方法，15. 四分相关 二、名词解释：1. 虚无假设 H

21、o，在推论研究假设之前所提出来的与研究假设相反的假设。这一假设是不存在的，故称之为虚无假设。2. 研究假设 H1，研究中所欲证明的假设，又称为科学假设、对立假设。一般为假设两个总体参数之间有差异。即12或12。3.错误又称为显著性水平，型错误，是指在否定虚无假设、接受对立假设时所犯的错误，即是将属于没有差异的总体推论为有差异的总体时，所犯的错误。4.错误是指在接受H0为真时所犯的错，在接受H0为真，而拒绝H1时，势必有一部分属于H1总体的部分样本，被视为H0的部分，而被否定在H1之外。5.6. 样本分布指样本统计量的分布情况和形态，例如正态分布等。它是统计推论的重要依据。三、简答题：1. 建立

22、假设、选择单测或双测检验方式；计算标准误、计算临界比率CR；查表进行推论等。2. 概率统计的小概率事件的理论，小概率事件的出现被认为是随机误差造成的，而不是系统误差造成的，可以忽略。3. 使用的样本标准误由两个总体或样本的标准差经过数学变换组成；两总体都为正态分布；存在相关问题等。4. 可以用来同时检验一个因素两项或多项分类的实际观测数据与某理论次数分布是否相一致的问题，或有无显著差异的问题；还可用于检验两个或两个以上因素各有多项分类之间是否有关联或是否具有独立性的问题。5. 非参数检验法与参数检验法相比其特点：（1）非参数检验一般不需要严格的前提假设；（2）非参数检验特别适用于顺序资料；（3

23、）非参数检验很适用于小样本，并且计算简单；（4）非参数检验法最大的不足是没能充分利用数据资料的全部信息；（5）非参数检验法目前还不能用于处理因素间的交互作用。6. 小样本，虽然总体标准差未知，但知道样本标准差，总体是正态或近似正态分布，两独立样本的总体标准差被认为相等（）等。7. 单侧检验指按分布的一侧计算显著性水平概率的检验。用于检验大于、小于、高于、低于、优于、劣于等有确定性大小关系的假设检验问题。这类问题的确定是有一定的理论依据的。假设检验写作：12。双侧检验指按分布两端计算显著性水平概率的检验， 应用于理论上不能确定两个总体一个一定比另一个大或小的假设检验。一般假设检验写作H1：12。

24、8. 分为两种情况：一个是样本方差与总体方差差异的检验，用卡方检验；另一个两个样本方差差异性的检验，用F检验。9.（1）样本相关系数与总体相关系数差异的显著性检验，在总体相关为零的假设下，用t检验；在总体相关不为零的假设下，将相关系数做正态性转换然后用Z检验；（2）两个样本相关系数差异性的检验，在两个样本相互独立时，用Z检验，当两个相关系数由同一组被试算得，用t检验。10. 错误又称为显著性水平，型错误，是指在否定虚无假设、接受对立假设时所犯的错误，即是将属于没有差异的总体推论为有差异的总体时，所犯的错误。根据统计学原则，规定为5%-1%。因为5%以下的概率事件统计上称为小概率事件。小概率事件

25、在一次抽样中是不易出现的。而每一个研究都视作无限多样本或总体的一次抽样，故的概率一般取5%。错误是指在接受H0为真时所犯的错，在接受H0为真，而拒绝H1时，势必有一部分属于H1总体的部分样本，被视为H0的部分，而被否定在H1之外。11.12.四、计算题：1. 解：， ； ，或 查表，。结论：在显著性水平时，差异显著。否定，接受。新教法好于旧教法。也可以查表，因为，结论同前。2. 解：由于测验考核是否符合正态分布并不确定，且男生和女生彼此独立，因此应当用秩和法进行差异检验。排等级： 等级12345+678+910111415男生48626572758184女生4652546272788188计算

26、秩和（等级和）T=2+5.5+7+8.5+10+12.5+14=59.5（即男生的秩和）查附表14，当 n1=7、n2=8时，T1=39，T2=73 (表中值为单侧检验，故这里查0.025时的临界值)；3959.573， 即T1 T T2 ，所以男女生成绩的差异不显著。3. 解：， ，由于在中已设，即，所以，（一般可以写成），1.870.05，即该地区男女生的体重没有显著差异或差异不显著。4. 解：，校正公式：其中 查表 （） （）因此，在这项社会认知能力上独生与非独生子女无显著差异。5. 解： ， ， 计算： （理论次数） 自由度，对于0.05的显著性水平，查卡方分布表得：，因为5.645.

27、99，所以在0.05的显著性水平下，持各种不同态度的人数不存在显著差异。6. 解：列表， 两校初二学生的数学成绩表 及格不及格小计甲校352055乙校301545小计6535N=100用简化公式计算， 自由度，查自由度为1的卡方分布表，得到，0.020.05，因此接受，两种识字教学效果差异不显著。11.解：，对应的，对应的，对于给定的显著性水平，查单测检验的正态分布表，得，,所以这两个相关系数不存在显著差异。第十一章：一、填空题：书面鉴定和会议鉴定两种。二、名词解释：1.评价：评价是在一定的研究范式的框架内，依据其所认定的价值标准，通过一定的程序，对科研的过程与成果进行价值判断的过程。评价判断的是“好不好”。2.鉴定：是指通过一定的形式、程序对科研成果进行严格的审查，并对其科学价值、技术水平、成熟程度、实用意义、应用范围、推广前景及社会经济效益等作出恰如其分的判断的过程。鉴定确认“是不是”。3.范式：是指从事科学研究的科学家群体所共同遵从的世界观和科学活动的方式。它涉及本体论、认识论和方法论，即事物存在的真实性问题、知者与被知者之间的关系问题、研究的方法问题。4赋值评分法：是一种量化的评价方法。其程序是