991020數位學習研究方法上課筆記和心智圖

估計值

    假設一個班級，這次考試分數是80分，那考82分機率是多少？

越遠機率越低。

一個小學有一個班，這次平均分數是84分，下次考會不會84？

基測考400分，第一次考360，第二次考220分，機率可以算得出來？

百分等級(Percentile Rank ，簡稱PR值)：

1.      係指原始分數低於某個分數的人數百分比，且只取整數值。百分等級是應用最廣的測驗分數表示方法。也就是分數高過多少百分比的人數。

2.      而百分等級即為排名序列之間的一範圍，旨在比較該範圍相對於全體資料的大小。

累積百分比

累積次數及累積百分比可以很快的知道有多少個案是分配在某個組距以下。

常態分配曲線

n      常態分配是統計學中最重要的一個分配，亦為連續分配中最重要的一個分配。

n      常態分配的圖形（次數分配曲線）是一個對稱的鐘形曲線，稱常態曲線。

台北市的高中，考前三志願，你的PR值要在兩個標準差內。

建中要三個標準差。

落榜也是三個標準差。

平均分數

以五十分為標準，是T分數。

以100分為標準差，智力測驗，一個標準差為15。

學習時間、反映時間。

標準分數，標準模式，另一種方式，是用機率去推論。

常態化

依照等面積裁切，上面是標準化，下面是實際的。

偏態。用它的尾巴。

查正、負偏態圖型。

如果常態分配的時候，它的平均數=中數=眾數。

紅色線為負偏態，藍色線為正偏態。

負偏態

中數、眾數、平均數都會往右邊移動。

平均數是最穩定的狀態，移動的最慢。眾數移動的最快，只要稍有變化就會移動。

平均數<中數<眾數

正偏態

中數、眾數、平均數都會往左邊移動。

眾數<中數<平均數

如果平均數=中數=眾數就是常態，就不會偏了。

如果說分數是非常偏的，就可以用標準分數轉換。標準分數可用Z分數或T分數。

使用時機

眾數-

特色：沒有次序

例如：姓名

中數-

有次序性、但沒有絕對0的。

例：身高、體重

1. 名義變項(mominal variable)：所謂名義變項(nominal variable)，是指利用名稱或數值來分辨人、事、物之類別的變項。例如：宗教、血型、教學方法、學生學號，及國家發展程度等都是名義變項。
2. 次序變項(ordinal)：所謂次序變項(ordinal variable)，是指可利用數值或名稱來加以排序或賦予等第的變項。次序變項雖具有多少或優劣的次序和方向性，但並不說明多少或優劣之間差異的大小量。例如，前述的操行成績就是一種次序變項，中小學畢業獎項、段考名次都算是次序變項。
3. 等距變項(interval)：所謂等距變項(interval variable)，是指可以賦予名稱(類別)並加以排序，而且還可計算出期間差異之大小量的變項。等距變項須具有相等單位(equal unit)這一特性；所謂相等單位，是指在差異大小量的系列上各段之基本單位的間隔應完全相等(林清山，民81)。例如，溫度、燈光照明度、喇叭的音量。
4. 等比變項(ratio variable)：所謂等比變項(ratio variable)，是指可以賦予名稱、排序，並計算出差異大小量，還可以找出某比率(倍數)等於某比率的變項。等比變項必須具備有「絕對零點」，所謂絕對零點是指沒有數量存在的點。例如年齡、身高、體重、薪資。

http://chenchunlin.blogspot.com/2008/10/assignment-ch2-4.html

作業

心智圖

Freemind 腦力激盪

聯想。找出三個主題，回家想想(聯想)，把同樣的東西延伸到量很多，增加節點。

用freemind把結構弄出來。

主題一：王泛森院士「如果讓我重做一次研究生」，只要寫十句。

目的：有結構性、回家讀全文，看完把論點摘要，重要觀點在結構。

主題二：汽車car

主題三：新竹教育大學

主題四：優秀是習慣

下禮拜會有小考，考一些觀念。把所有敘述統計的問題帶來問老師。

資料來源：

周文欽，民93，研究方法 -實徵性研究取向。

http://chenchunlin.blogspot.com/2008/10/assignment-ch2-4.html

http://test.sjjh.tyc.edu.tw/.../397_百分位數與百分等級教學疑義之解析.doc

http://logmgt.nkmu.edu.tw/teaching/.../統計學Ch07(海科大運籌系).ppt

http://www3.nccu.edu.tw/~soci1005/CH2.DOC