教改研究的基本方法.ppt

1、一、研究的两个主要目的一、研究的两个主要目的二、研究方法分类二、研究方法分类三、常用研究方法介绍三、常用研究方法介绍主要讲三个问题主要讲三个问题研究的两个主要目的研究的两个主要目的从事物的从事物的“质质”与与“量量”的不同角度进行判的不同角度进行判断，分为断，分为“定性研究定性研究”与与“定量研究定量研究”定性研究：定性研究：研究事物的性质及其内在规定研究事物的性质及其内在规定性与规律性性与规律性定量研究：定量研究：研究事物现象之间量的关系。研究事物现象之间量的关系。学生在校学习年限与近视眼的发病率成学生在校学习年限与近视眼的发病率成正比（定性）；正比（定性）；学生在校学习年限每增加一年，近视

2、眼学生在校学习年限每增加一年，近视眼的发病率就增加的发病率就增加 2.5%2.5%（定量）。（定量）。前者拒绝任何价值判断；后者则以一定价值判前者拒绝任何价值判断；后者则以一定价值判断为依据。断为依据。前者解决前者解决“实际是什么实际是什么”的问题，后者解决的问题，后者解决“应当是什么应当是什么”的问题；的问题；前者的研究结论具有客观性；后者的研究结论前者的研究结论具有客观性；后者的研究结论受价值观影响，具有较强的主观性。受价值观影响，具有较强的主观性。实证研究与规范研究的比较实证研究与规范研究的比较关于汽车的发展关于汽车的发展健康观念：汽车的发展导致大气污染进一步加健康观念：汽车的发展导致大

3、气污染进一步加剧，肺癌发病率进一步上升。因此汽车发展是剧，肺癌发病率进一步上升。因此汽车发展是“不好不好”的现象；的现象；效率观念：汽车的发展提高了生产效率，加快效率观念：汽车的发展提高了生产效率，加快了经济发展，改变了人们的生活方式，提高了了经济发展，改变了人们的生活方式，提高了生活质量。因此汽车发展是生活质量。因此汽车发展是“好好”的现象。的现象。关于汽车的发展关于汽车的发展汽车的发展导致大气污染进一步加剧，肺癌发汽车的发展导致大气污染进一步加剧，肺癌发病率进一步上升。每增加病率进一步上升。每增加1 1万辆汽车，人类的肺万辆汽车，人类的肺癌发病率就提高癌发病率就提高0.1%0.1%。汽车的

4、发展提高了生产效率，加快了经济发展汽车的发展提高了生产效率，加快了经济发展。每生产。每生产1 1万辆汽车，效率提高了万辆汽车，效率提高了0.02%0.02%，GDPGDP增增长了长了0.1%0.1%。文献法相关说明文献法相关说明问卷的几种方式：问卷的几种方式：简单答案式：简要作答简单答案式：简要作答是非式：回答是非式：回答“是是”与与“否否”选择式：单选和多选。选最适宜的答案（打选择式：单选和多选。选最适宜的答案（打）排列式：对几种答案排序（标注：、排列式：对几种答案排序（标注：、）量表式：将答案按符合程度分级（量表式：将答案按符合程度分级（1 1、2 2、3 3、4 4、5 5、6 6、7

5、7）评判式（开放式的命题）评判式（开放式的命题）在自然（不加控制）的条件下，有目的、有计在自然（不加控制）的条件下，有目的、有计划地对自然和社会现象进行观察的一种方法。划地对自然和社会现象进行观察的一种方法。五个要素：五个要素：观察对象观察对象观察时段：抽样观察（时间抽样和阶段抽样）、追踪观察时段：抽样观察（时间抽样和阶段抽样）、追踪观察（长期、系统、全面）观察（长期、系统、全面）观察方法与手段观察方法与手段观察记载（评等法、频数法、连续记录法）观察记载（评等法、频数法、连续记录法）结果整理、分析与归纳结果整理、分析与归纳观察法观察法 观察法运用举例说明观察法运用举例说明学生英语到课情况与英语

6、成绩的相关分析学生英语到课情况与英语成绩的相关分析观察对象：样本学生（迟到、早退与到课率）观察对象：样本学生（迟到、早退与到课率）观察时段：英语课上课期间观察时段：英语课上课期间观察方法与手段：考勤法（定点跟踪、监控录观察方法与手段：考勤法（定点跟踪、监控录像等）像等）观察记载：连续记录法与频数法观察记载：连续记录法与频数法分类整理与分析分类整理与分析研究对象研究对象相关经验与参观资料相关经验与参观资料总结的内容与计划总结的内容与计划经验的具体事实经验的具体事实分析、综合与论证分析、综合与论证成果总结（上升到理论层面）成果总结（上升到理论层面）高校高校 课程案例教学经验课程案例教学经验研究对象

7、：案例教学方法研究对象：案例教学方法相关经验与参考资料：兄弟高校的经验资料、相关经验与参考资料：兄弟高校的经验资料、该校的该校的教学计划、该校关于教学计划、该校关于 课程的说明、该校政策要课程的说明、该校政策要求等求等总结的内容与计划总结的内容与计划：（：（1 1）教材与大纲分析；（）教材与大纲分析；（2 2）案例）案例库分析；（库分析；（3 3）课时计划与教案分析；（）课时计划与教案分析；（4 4）课堂教法分）课堂教法分析；（析；（5 5）学生作业分析；（）学生作业分析；（6 6）学生课堂状态分析；（）学生课堂状态分析；（6 6）学生考核成绩分析；（）学生考核成绩分析；（7 7）补充内容的调

8、查（问卷、）补充内容的调查（问卷、访谈）。访谈）。经验的具体事实：上述计划的执行记录经验的具体事实：上述计划的执行记录分析、综合与论证（领导、师生、同行、专家等）分析、综合与论证（领导、师生、同行、专家等）总结成果（主要载体：研究报告等）总结成果（主要载体：研究报告等）比较的主题；比较的主题；比较的标准（统一标准或参照标准）；比较的标准（统一标准或参照标准）；比较的内容；比较的内容；比较的结论比较的结论比较法运用举例说明比较法运用举例说明专业人才培养模式国内外比较专业人才培养模式国内外比较比较主题：比较主题：专业人才培养的特定形式与运行方专业人才培养的特定形式与运行方式。式。比较标准（参照标准

9、）：比较标准（参照标准）：依比较的内容确定依比较的内容确定比较内容比较内容:（1 1）人才培养方案；（人才培养方案；（2 2）教师队伍状况）教师队伍状况；（3 3）教育与教学的内容、方法与手段；（）教育与教学的内容、方法与手段；（4 4）教）教育与教学实施的途径与方法；（育与教学实施的途径与方法；（5 5）教育与教学的运）教育与教学的运行、管理与保障；（行、管理与保障；（6 6）毕业生的状况。）毕业生的状况。比较结论：比较结论：分项结论；总结论分项结论；总结论实验法相关解析（实验法相关解析（3 3）等组实验法举例说明等组实验法举例说明在南航大一新生中进行公共英语统一初测后在南航大一新生中进行公

10、共英语统一初测后,从中抽取英从中抽取英语成绩相当的两个班级（或重组两个初测成绩相当的班语成绩相当的两个班级（或重组两个初测成绩相当的班级）级）,由同一老师分别施以不同教学法由同一老师分别施以不同教学法,半年后进行复本半年后进行复本测验，如下表所示。问两种教学法对学生英语的影响是测验，如下表所示。问两种教学法对学生英语的影响是否有区别？否有区别？实验实验对象对象初次初次测验测验实验因子实验因子（教学法）（教学法）末次末次测验测验变化变化（C C）实验实验结果结果A A班班62.362.3因子因子1 1（启发式）（启发式）77.577.5C C1 1=15.2=15.2C C1 1-C C2 2=

11、3.7=3.7B B班班62.262.2因子因子2 2（灌输式）（灌输式）73.773.7C C2 2=11.5=11.5无关因子的控制（如果选教学法为实验因子无关因子的控制（如果选教学法为实验因子，则教师、教材等就是无关因子）；，则教师、教材等就是无关因子）；人为偏向（情绪、好恶等）的控制；人为偏向（情绪、好恶等）的控制；实验因子转移影响的控制；实验因子转移影响的控制；时间影响的控制；时间影响的控制；实验情形的详尽记载；实验情形的详尽记载；实验结果准确性的检验（信度与效度、实验实验结果准确性的检验（信度与效度、实验系数、重复实验等）系数、重复实验等）实验情况的控制实验情况的控制集中量数集中量

12、数算术平均数、加权平均数、几何平均数算术平均数、加权平均数、几何平均数 等等差异量数差异量数平均差、方差、标准差平均差、方差、标准差 等等差异系数差异系数 （应用于等比量表测量结果（应用于等比量表测量结果,如身高与体重如身高与体重）标准分数标准分数 （无实际单位）（无实际单位）相关系数相关系数 （如年龄与（如年龄与身高、数学与物理成绩）身高、数学与物理成绩）CV=100%XXZ=XXXr=XyXXYYn“标准分数标准分数”的应用的应用将原始分数转换成标准分数；将原始分数转换成标准分数；确定录取分数线；确定录取分数线；确定等级评定人数；确定等级评定人数；品质评定数量化品质评定数量化。标准分数的应

13、用举例标准分数的应用举例下面是甲、乙两个高考学生三门科目的成绩和标准分数：下面是甲、乙两个高考学生三门科目的成绩和标准分数：按总分比较：乙生将优先录取；甲生次之。按总分比较：乙生将优先录取；甲生次之。按标准分比较：甲生将优先录取；乙生次之。按标准分比较：甲生将优先录取；乙生次之。按总分排名：乙生在先；甲生在后。按总分排名：乙生在先；甲生在后。按总标准分排名：甲生在先，乙生在后。按总标准分排名：甲生在先，乙生在后。考试考试科目科目原始分数原始分数全省全省平均分平均分全省分数全省分数标准差标准差标准分数标准分数在全省的位置在全省的位置甲甲乙乙甲甲乙乙甲甲乙乙语文语文5959515150504 42

14、.252.250.250.250.987780.987780.598710.59871数学数学75757979747410100.100.100.500.500.539830.539830.691460.69146外语外语6363727267679 9-0.440.440.560.560.329970.329970.712260.71226总和总和1971972022021.911.911.311.31总平总平均均0.640.640.440.440.738910.738910.670030.67003总体分布、样本分布、抽样分布总体分布、样本分布、抽样分布举例说明：举例说明：全国全国80080

15、0名学生数学建模竞赛的分数作为一个总体，名学生数学建模竞赛的分数作为一个总体，其其800800个分数的频数分布就是个分数的频数分布就是总体分布总体分布；若从中随机抽取若从中随机抽取5050个分数作为样本，这个分数作为样本，这5050个分数的频个分数的频数分布就是数分布就是样本分布样本分布；如果将所抽到的如果将所抽到的5050个分数计算其平均数及标准差以后个分数计算其平均数及标准差以后再还回总体中，再随机抽取再还回总体中，再随机抽取5050个分数，再计算其平均个分数，再计算其平均数及标准差，这样反复下去，就获得数及标准差，这样反复下去，就获得n=50n=50的一切可能的一切可能个样本的平均数及标

16、准差，若将这一切可能个样本的个样本的平均数及标准差，若将这一切可能个样本的平均数及标准差分别进行频数分布，就形成一个实验平均数及标准差分别进行频数分布，就形成一个实验性的平均数及标准差的性的平均数及标准差的抽样分布抽样分布。几个重要概念几个重要概念几种常用的统计检验方法几种常用的统计检验方法Z Z检验：检验：用正态分布的理论来推论差异发生的概率（误差用正态分布的理论来推论差异发生的概率（误差发生的概率），从而比较两个平均数的差异是否显著。发生的概率），从而比较两个平均数的差异是否显著。Z Z检验适用于大样本。检验适用于大样本。t t检验：检验：用用t t分布的理论来推论差异发生的概率，从而比较

17、分布的理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。两个平均数的差异是否显著。t t检验适用于小样本（检验适用于小样本（N N3030）。）。卡方检验：卡方检验：适用于计数资料的检验。卡方检验是实得次数适用于计数资料的检验。卡方检验是实得次数（观察次数）与理论次数（期望次数）偏离程度的差异显（观察次数）与理论次数（期望次数）偏离程度的差异显著性检验。著性检验。所谓计数资料是指我们不宜用数量分类而只能按品质分类的资料所谓计数资料是指我们不宜用数量分类而只能按品质分类的资料，如：按性别分男与女；按家庭经济状况分好、中、差；按意愿，如：按性别分男与女；按家庭经济状况分好、中、差；按意愿

18、分同意、不同意、不能确定，等等。分同意、不同意、不能确定，等等。F F检验：检验：在方差分析的基础上进行的，是一种综合检验，在方差分析的基础上进行的，是一种综合检验，主要检验各种平均数之间是否有显著差异。主要检验各种平均数之间是否有显著差异。总体平均数的显著性检验总体平均数的显著性检验举例：九江学院历届毕业生的四级英语平均成绩为举例：九江学院历届毕业生的四级英语平均成绩为6666分，分，标准差为标准差为11.711.7。现从应届毕业生中抽取。现从应届毕业生中抽取1818份试卷，算得平份试卷，算得平均分为均分为6969分，问该校应届与历届毕业生四级英语成绩是否分，问该校应届与历届毕业生四级英语成

19、绩是否一样？一样？（一个样本平均数与总体平均数的差异显著性）（一个样本平均数与总体平均数的差异显著性）检验步骤检验步骤：（1 1）提出假设：）提出假设：（2 2）选择检验统计量并计算其值：学生四级英语成绩可以假定是）选择检验统计量并计算其值：学生四级英语成绩可以假定是从正态总体中抽出的随机样本，并已知标准差从正态总体中抽出的随机样本，并已知标准差 。样。样本统计量的标准记分（检验统计量）并求其值为：本统计量的标准记分（检验统计量）并求其值为：（3 3）确定检验形式：双侧检验）确定检验形式：双侧检验（4 4）统计决断：查正态分布表得：）统计决断：查正态分布表得：。因此：因此：，说明：，说明：。所

20、以检验结果是：在。所以检验结果是：在0.050.05平水上差异不显著（接受零假设，拒绝平水上差异不显著（接受零假设，拒绝备择假设）。故结论为：该校应届与历届毕业生英语四级成绩无显备择假设）。故结论为：该校应届与历届毕业生英语四级成绩无显著差异。著差异。01H66H66：；：=11.769661.0911.718oXZn0.051.96Z 0.051.09ZZ=1.960.05P平均数差异的显著性检验（平均数差异的显著性检验（1 1）例：宜春学院某系将某专业大一学生两两配对分成例：宜春学院某系将某专业大一学生两两配对分成1010组，随机分入数学组，随机分入数学课课“实验组实验组”与与“对照组对照

21、组”。实验组施以启发式教学法，对照组施以灌。实验组施以启发式教学法，对照组施以灌输式教学法。教学结束后统一测验，结果如下：输式教学法。教学结束后统一测验，结果如下：问：这两种教学法对学生数学成绩的影响有无显著区别？问：这两种教学法对学生数学成绩的影响有无显著区别？（根据两个样（根据两个样本平均数之差检验两个相应总体平均数之差的显著性）本平均数之差检验两个相应总体平均数之差的显著性）组别（组别（1 1）实验组（实验组（2 2）X X1 1（启发式）（启发式）对照组（对照组（3 3）X X2 2（灌输式）（灌输式）差数值（差数值（4 4）D D=X X1 1 X X2 2差数值平方（差数值平方（5

22、 5）D2D21 19393767617172892892 272727474224 43 3919180801111121121101070707272224 4总和总和 X X1 1=795=795 X X2 2=710=710 D=85D=85 D2=1267D2=1267平均数差异的显著性检验（平均数差异的显著性检验（2 2）检验步骤：检验步骤：（1 1）提出假设：）提出假设：（2 2）选择检验统计量并计算其值：因为选择检验统计量并计算其值：因为:n=10:n=103030为小样本，于是为小样本，于是样本的差数平均数与差数的总体平均数的离差统计量呈样本的差数平均数与差数的总体平均数的离

23、差统计量呈t t分布。其分布。其检验统计量为：检验统计量为：（3 3）确定检验形式：双侧检验）确定检验形式：双侧检验（4 4）根据）根据dfdf=n-1=10-1=9=n-1=10-1=9，查，查t t值表值表 因此，在因此，在0.010.01显著性水平上拒绝显著性水平上拒绝H H0 0，而接受，而接受H H1 1。故结论为：启发式。故结论为：启发式教学与灌输式教学对学生数学成绩的影响有极其显著的差异。由于教学与灌输式教学对学生数学成绩的影响有极其显著的差异。由于启发式教学的平均分数启发式教学的平均分数X X1 1=79.5=79.571=X71=X2 2，所以启发式教学法显著优，所以启发式教

24、学法显著优于灌输式教学法。于灌输式教学法。012112:(0);:(0)DDHH或或002228.503.456127685 1010 10 11DDDtSDDnn n 9 0.059 0.012.262;3.2503.459,0.01.tttP则方差分析方差分析前面介绍的平均数差异的显著性检验，是对前面介绍的平均数差异的显著性检验，是对两个平均数的比较，在实际研究工作中，往两个平均数的比较，在实际研究工作中，往往需要对两个以上平均数进行比较。为此，往需要对两个以上平均数进行比较。为此，需要采用方差分析。需要采用方差分析。方差分析的基本功能就在于对多组平均数差方差分析的基本功能就在于对多组平均

25、数差异的显著性进行检验（异的显著性进行检验（F F检验）检验）两个总体方差的比值称为两个总体方差的比值称为F F比值，即：比值，即：F F比值的抽样分布称为比值的抽样分布称为F F分布。分布。2212FSS几个重要概念几个重要概念因素：因素：实验中的自变量称为因素（单因素、多因素）实验中的自变量称为因素（单因素、多因素）水平：水平：某一个因素的不同情况称为因素的水平某一个因素的不同情况称为因素的水平处理：处理：按各个按各个“水平水平”条件进行的重复实验称为各种处条件进行的重复实验称为各种处理理单因素方差分析：单因素方差分析：用方差分析法检验某一因素对因变量用方差分析法检验某一因素对因变量的作用

26、，称为单因素方差分析的作用，称为单因素方差分析多因素方差分析：多因素方差分析：用方差分析法检验某几个因素对因变用方差分析法检验某几个因素对因变量的作用，称为多因素方差分析量的作用，称为多因素方差分析完全随机设计的方差分析完全随机设计的方差分析(1)(1)例：从昌大、师大、财大、农大、交大五所大学的大二学生中，随机抽取例：从昌大、师大、财大、农大、交大五所大学的大二学生中，随机抽取3 3名学名学生进行英语测验，成绩如下表如示。问这五所高校学生的英语成绩有无区别？生进行英语测验，成绩如下表如示。问这五所高校学生的英语成绩有无区别？序号序号A AB BC CD DE E1 1767678788686

27、838373732 2737381818484828274743 370708181858587877878n n3 33 33 33 33 3219219240240255255252252225225737380808585848475751600516005192061920621677216772118221182168891688915987159871920019200216752167521168211681687516875XX2X2Xn15nnk1191X 294959X 294905Xn 完全随机设计的方差分析完全随机设计的方差分析(2)(2)检验步骤：检验步骤：（1 1）

28、提出假设：）提出假设：（2 2）选择统计量并计算其值：五组测验分数假定是从五个相应的正）选择统计量并计算其值：五组测验分数假定是从五个相应的正态总体随机抽出的独立样本。故可用组间与组内方差的态总体随机抽出的独立样本。故可用组间与组内方差的F F比值来检验比值来检验五个总体平均数差异的显著性。下面分步求五个总体平均数差异的显著性。下面分步求F F值（简略）值（简略）（3 3）统计决断：根据）统计决断：根据 ，查，查F F值表得：值表得：，则则P P0.010.01。于是，在。于是，在0.010.01显著性水平上显著性水平上拒绝拒绝H H0 0而接受而接受H H1 1。因此，检验结论为：五所高校至

29、少有两所高校大二。因此，检验结论为：五所高校至少有两所高校大二学生的英语成绩有极其显著性差异学生的英语成绩有极其显著性差异。0123451:;:HH至少有两个总体平均数不相等339.6;54;393.615 14;15 3 110;13 5 114;339.6 415.7254 10bwtbwtbbwwSSSSSSdfKdfK ndfnKSSdfFSSdf 组间平方和组内平方和总平方和4bdf 10wdf(4,10)0.054,10 0.013.48,5.99FF4,10 0.0115.725.99FF卡方检验（卡方检验（）卡方检验是对样本的卡方检验是对样本的频数分布频数分布所来自的总体分布是

30、否服从某种理论分布所来自的总体分布是否服从某种理论分布或某种假设分布所作的假设检验。或某种假设分布所作的假设检验。卡方检验就是根据样本的频数分布来推断总体的分布。卡方检验就是根据样本的频数分布来推断总体的分布。测量数据的假设检验，其数据属于测量数据的假设检验，其数据属于连续变量连续变量；而卡方检验的数据属于点；而卡方检验的数据属于点计而来的计而来的间断变量间断变量。测量数据所来自的总体要求呈正态分布；而卡方检验的数据所来自的总测量数据所来自的总体要求呈正态分布；而卡方检验的数据所来自的总体分布是未知的。体分布是未知的。测量数据的假设检验是对总体参数或几个总体参数之差所进行的假设检测量数据的假设

31、检验是对总体参数或几个总体参数之差所进行的假设检验；而卡方检验在多数情况下不是对总体参数的检验，而是对总体分布验；而卡方检验在多数情况下不是对总体参数的检验，而是对总体分布的假设检验。的假设检验。卡方检验属于自由分布的卡方检验属于自由分布的非参数检验非参数检验。卡方检验统计量的基本形式为：。卡方检验统计量的基本形式为：2x检 验2020tttffxfff表示实际频数;表示理论频数(期望频数)双因素的卡方检验双因素的卡方检验例：家庭经济状况属于好、中、差的高考学生，对于是否愿意报考师范例：家庭经济状况属于好、中、差的高考学生，对于是否愿意报考师范院校有三种不同的态度（愿意、不愿意、未定），其人数

32、分布如下。问院校有三种不同的态度（愿意、不愿意、未定），其人数分布如下。问高考学生是否愿意报考师范院校与家庭经济状况是否有关系？（表中括高考学生是否愿意报考师范院校与家庭经济状况是否有关系？（表中括号内的数据为理论频数号内的数据为理论频数 )经计算：经计算：因此，应在因此，应在0.050.05显著性水平上拒绝显著性水平上拒绝H0H0而接受而接受H1H1。故结论为：高考学生是。故结论为：高考学生是否愿意报考师范院校与家庭经济状况有关。否愿意报考师范院校与家庭经济状况有关。222(4)0.05(4)0.0110.7;9.49;13.28.xxx由于9.4910.713.28,则:0.01P0.05

33、.家庭家庭经济状况经济状况对于报考师范院校的态度对于报考师范院校的态度总和总和愿意愿意不愿意不愿意未定未定好好1818（20.5320.53）2727（19.4319.43）1010（15.0315.03）55=n55=nr1r1中中2020（22.0322.03）1919（20.8520.85）2020（16.1316.13）59=n59=nr2r2差差1818（13.4413.44）7 7（12.7212.72）1111（9.849.84）36=n36=nr3r3总和总和56=n56=nc1c153=n53=nc2c241=n41=nc3c3150=N150=Ntrcfn nN相关分析相关

34、分析（重要概念与提示）（重要概念与提示）平均数、标准差是对单变量进行描述的特征量。平均数、标准差是对单变量进行描述的特征量。若对两个变量之间变化关系进行描述，需要用若对两个变量之间变化关系进行描述，需要用相关量相关量。相关关系：相关关系：两个变量之间不精确、不稳定的变化关系称为两个变量之间不精确、不稳定的变化关系称为相相关关系关关系。相关关系与函数关系的区别：相关关系与函数关系的区别：相关关系的两个变量不是一一相关关系的两个变量不是一一对应得那样精确、稳定；函数关系则相反。对应得那样精确、稳定；函数关系则相反。相关系数：相关系数：用来描述两个变量相互之间变化方向及密切程度用来描述两个变量相互之

35、间变化方向及密切程度的数字特征量称为相关系数。一般用的数字特征量称为相关系数。一般用r r表示。表示。相关系数只能描述两个变量之间的变化方向及密切程度，并相关系数只能描述两个变量之间的变化方向及密切程度，并不能揭示两者之间的内在联系。不能揭示两者之间的内在联系。存在相关关系的两个变量，不一定存在因果关系。存在相关关系的两个变量，不一定存在因果关系。相关系数的显著性检验（略）相关系数的显著性检验（略）回归分析回归分析重要概念：重要概念：回归分析：利用数学方程式，由自变量的值来估计、预测回归分析：利用数学方程式，由自变量的值来估计、预测因变量的估计值，这一过程称为回归分析。因变量的估计值，这一过程

36、称为回归分析。回归线：一条最能代表散点图上分布趋势的最优拟合线。回归线：一条最能代表散点图上分布趋势的最优拟合线。回归方程：确定回归线的方程称为回归方程。如：回归方程：确定回归线的方程称为回归方程。如：回归系数：回归方程中的各个参数称为回归系数。回归系数：回归方程中的各个参数称为回归系数。Yab X线性回归的检验线性回归的检验一元线性回归方程的检验（在回归方程应用之一元线性回归方程的检验（在回归方程应用之前应进行显著性检验，有三种方法）前应进行显著性检验，有三种方法）对回归方程进行方差分析；对回归方程进行方差分析；对两个变量的相关系数进行与总体零相关的显著性对两个变量的相关系数进行与总体零相关

37、的显著性检验；检验；对回归系数进行显著性检验。对回归系数进行显著性检验。二元线性回归的检验（两个方面）二元线性回归的检验（两个方面）检验回归方程的显著性；检验回归方程的显著性；检验两个偏回归系数。检验两个偏回归系数。多元线性回归方程中自变量的选择多元线性回归方程中自变量的选择在多元线性回归方程中偏回归系数不显著在多元线性回归方程中偏回归系数不显著 的自变量在回归方程中不起作用，应当从方程中剔除出的自变量在回归方程中不起作用，应当从方程中剔除出去。因为最好的多元线性回归方程，应当是整个方程显去。因为最好的多元线性回归方程，应当是整个方程显著，且每个偏回归系数也显著。著，且每个偏回归系数也显著。为

38、了建立最好的多元线性回归方程，必须对自变量进行为了建立最好的多元线性回归方程，必须对自变量进行选择。选择。两种选择方法（借助计算机）两种选择方法（借助计算机）：通过每一个自变量与因变量建立一元线性回归方程加以选择；通过每一个自变量与因变量建立一元线性回归方程加以选择；逐步回归：按每个自变量对因变量的作用，从大到小逐渐地引入逐步回归：按每个自变量对因变量的作用，从大到小逐渐地引入回归方程，每引入一个自变量，都要对回归方程中的自变量逐个回归方程，每引入一个自变量，都要对回归方程中的自变量逐个进行检验（即对偏回归系数进行显著性检验）。对于不显著的自进行检验（即对偏回归系数进行显著性检验）。对于不显著

39、的自变量应当剔除，直至将所有的自变量都引入，并剔除不显著自变变量应当剔除，直至将所有的自变量都引入，并剔除不显著自变量，最后形成的回归方程就是最优方程。量，最后形成的回归方程就是最优方程。0)(总体回归系数非参数检验非参数检验假设检验的方法有两种：参数检验和非参数检验；假设检验的方法有两种：参数检验和非参数检验；Z Z检验、检验、t t检验、检验、F F检验都是参数检验，即根据样本的信检验都是参数检验，即根据样本的信息对相应的总体参数息对相应的总体参数 的假设检验；的假设检验；卡方检验属于非参数检验；卡方检验属于非参数检验；其它非参数检验还有：其它非参数检验还有：符号检验；符号检验；符号秩次检

40、验；符号秩次检验；秩和检验；秩和检验；中位数检验；中位数检验；单向秩次方差分析；单向秩次方差分析；双向秩次方差分析。双向秩次方差分析。2(等)历史法：历史法就是从事物发生、发展和消亡历史法：历史法就是从事物发生、发展和消亡的过程探索其本质和规律性的方法；的过程探索其本质和规律性的方法；测量法：根据某种规则把观察的对象的属性予测量法：根据某种规则把观察的对象的属性予以数值化的过程；以数值化的过程；表列法与图示法：对量化的统计资料用表列和表列法与图示法：对量化的统计资料用表列和图示的方法予以表现；图示的方法予以表现；内容分析法：对于明显的传播内容，作客观而内容分析法：对于明显的传播内容，作客观而有系统的量化，并加以描述的一种研究方法。有系统的量化，并加以描述的一种研究方法。其它方法其它方法谢谢大家请批评指正！