2010年10月20日 星期三

數位學習研究方法1020






























統計圖的偏態:













  • 負偏態:平均數最為穩定,眾數>中位數>平均數。
  • 正偏態:平均數>中位數>眾數。




















變項的意義:變項是科學研究的基本單位,變項的屬性在質或量上具有自由變動的值。因此,變項是可以測量的。變項是指進行實驗研究時控制、操弄或觀察的因素、特徵或條件。

  • 名義變項(nominal variable):當吾人使用數字來辨認任何事物或類別時,這些事物便成為名義變項。名義變項也可以用來表示類別之不同。例如:在實驗設計中,將教學法這個變項分為「演講法」、「討論法」、「自學輔導法」等三類,此時名義變項又稱為類別變項(classification variable),類別變項只有類別之分,而無次序大小之別。

  • 次序變項(ordinal variable):可以就某一特質之多少或大小次序將團體中各份子加以排列的變項,謂之次序變項。例如:國文老師評作文成績時打甲乙丙丁,是一種次序變項。此類變項不但賦予名稱來區別各份子之間的不同,而且排出各份子在某一特質方面的多少或大小次序,但並不描述份子與份子之差異的大小量(magnitude)。在態度量表上,受試者(subject)須就「很不贊成、不贊成、無意見、贊成、很贊成」加以評定,乃依據次序變項的原理。

  • 等距變項(interval variable):除了可以說出名稱和排出大小次序之外,還可以算出差別之大小量的變項,是為等距變項。等距變項有一項基本特性是「相等單位」(equal unit),亦即系列上各段之基本單位的間隔應完全相等。等距變項沒有絕對的零點,其量數可以加減,但不能乘除。

  • 比率變項(ratio variable):除了可以說出名稱、排出次序、和算出差距之外,還可以說某比率和某比率相等的變項,是為比率變項。比率變項最重要的條件是要有絕對零點(absolute zero),亦即所使用的數量須代表從自然原點(natural origin)開始起算的一段距離。比率變項可以加減,亦能乘除。

  • 質的變項與量的變項:
  • 質的變項(qualitative variable)包括名義變項和次序變項。有時,質的變項又可分為次序變項和非次序變項。
  • 量的變項(quantitative variable)包括等距變項和比率變項。有時,量的變項又可分為連續變項和間斷變項。
上述變項種類參考資料:林清山(1992)。心理與教育統計學。臺北:東華書局。

homework:
「如果讓我重新做一個研究生」.王汎森 
精典十句:
  1. 論文應該有所創新
  2. 由接受知識到創造知識,是身為一個研究生最大的特色
  3. 必須要有個問題取向的學習
  4. 提出一個重要的問題,跨越一個重要的領域,將決定你未來的成敗
  5. 學習是跟生活合在一起的
  6. 循序漸進地練習論文寫作
  7. 要每隔一段時間就給自己一個挑戰,挑戰一個你做不到的東西
  8. 選對一個有意義、有延展性、可控制、可以經營的題目是非常重要的。
  9. 責任感與罪惡感
  10. 留下時間,精緻思考

心智圖範例:
一、我與數位學習研究方法
二、如果讓我重新做一個研究生
三、西洋音樂



「我與數位學習研究方法」 心智圖







「西洋音樂」心智圖


2010年10月13日 星期三

數位學習研究方法1013

ex~魏式智商測驗(M=100;SD=15):

六個標準差距:55  70  85  100  115  130  145
55-70;130-145=3%(佔有比率~面積)
70-85;115-130=13.5%
85-100;100-115=34%

在標準的集中情形,data除以6=SD,涵蓋99%的資料

 上述曲線圖屬分散情況相同(SD相同、M不同),其它例子如就寢時間的比較(日班上班族vs大學生)或是平均體重(美國人vs非洲人)等等。主要可歸納為依兩個族群性質不同,針對同個現象的表現。



上述曲線圖屬集中情況相同(M相同、SD不同),其它例子如家庭用電量(大家庭vs小家庭)或是
就業服務站來站客數(周一vs周五)。較常見可視為針對同一族群,在不同現象(時間、地點)的表現。
 
整體來說,以發生在自然界上的集中相異、分散相同的例子應該多於集中相同、分散相異的。

2010年10月12日 星期二

數位學習網站紀錄


教育與科技共舞


正搜尋有關e-learning 設計資料,數位學習的blog,分享之~

2010年10月6日 星期三

數位學習研究方法1006

集中量數:常態分配

變異量數(Measures of Variation):

標準差(SD,Standard Deviation ):資料的分散、分佈情形,數字愈大分散較大,反之亦然。
  • 資料中每一樣本與平均數之差平方的總和,再除以個數開根號。
  • 數列中各數~平方的總和 - 總合的平方
標準差標準公式:


運用EXCEL計算標準差函數(STDEV)

母群:population,浮動的概數,會變化的,有時包含固定已知或未知不固定的。
樣本:固定已知的(N)
我們將從母群中取出樣本(抽樣),進行計算,這過程稱為敘述統計。

決定樣本大小:
http://www.lis.ntu.edu.tw/~pnhsieh/epapers/no33.htm

計算樣本數工具:
Sample Size Calculator

推論統計:具有預測的功能。

六個標準差(6 Sigma):是1986年由摩托羅拉公司的比爾·史密斯提出的概念是指在完美情況下每10億個量測值中,其缺點只有2 個機會,亦即2PPB(Part Per Billon),也就是良品率有99.9999966%。

6 Sigma有三個層次的含義: 首先是統計學上的意義,即產品質量屬性的標準差小於客戶要求規格的6倍,即為百萬分之3.4的缺陷率; 其次是改進的過程,即定義、測量、分析、改進、控制5個階段或步驟; 最後是一套科學的質量改進方法集,包含了質量改進所需的各種工具方法。如,新老7種QC工具、QFD、FMEA等。

T檢定(T-test)
單因子變異數分析(ANOVA)

2010年10月2日 星期六

數位學習研究方法0929

課堂筆記:

統計是指處理數字資料。

現象是具連續性。
資料是具代表性(取樣)。

集中量數:

於一有代表性的資料中,其中最具代表性的數字,

特性一:樣本數會朝該數集中

特性二:該數可能不存在

其中有:

平均數(Mean:所有分數的總和除以N)

中位數(Median:當我們將資料中所有個案的分數依大小順序排列,站在中間位置的個案的分數)

眾數(Mode:是指資料中出現最多次的數值)

常態分配~(常模:一個具有代表性的樣本團體,在測驗上實際得到的分數之分佈)

資料的數量大、誤差小

老師網站:

http://elt-researchmethod.blogspot.com/

http://140.126.36.92/

利用EXCEL尋找眾數、中位數、以及平均數的相對應函數

眾數:MODE()
(註:眾數於excel中作函數計算時,無法統計藉RAND亂數產出的資料)

算數平均數:AVERAGE()

中位數:MEDIAN()




2010年9月27日 星期一

心理與教育統計之spss的接觸與操作

        這學期同時選修了別校的統計分析技術,課程中單純介紹spss的操作與功能,故在尋找有關統計的資料時,同時就會有些許的共鳴,雖說spss是一套知名且功能強大的統計軟體,不過運用相同的網路搜尋方式,一樣可以有許多的範例檔案(畢竟不是人人都已經寫好前五章了)以及軟體介紹、指令運用等資料~

第一章SPSS系統總論與基本操作
第二章資料轉換與處理(Data)
第三章SPSS的統計圖形製作

多變量分析—SPSS的操作與應用(書籍中的範例檔案)
~資料僅供學習使用~


      有了範例檔,其實能運用的範圍也很廣,接下來才能實際去操作到底....什麼叫T檢定、作ANOVA(變異數分析)了,時間真是一分一秒不等人啊~~~。

2010年9月22日 星期三

心理與教育統計之blog分享

作者blog:http://kurtghost.blogspot.com/search/label/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%B8

該blog中所列文章標題:
統計1 統計的用途
統計 第一章 序論
統計 第二章 集中量數
統計 第三章 變異量數與分佈形狀
統計 第四章 常態分布
統計 第五章 間段機率分布
[統計] 第六章 連續機率分佈
[統計] 第七章 抽樣分佈與估計式

在網路世界中瀏覽人們所整理、撰寫的資料,往往會落到一困境:學海無涯,或許先不判斷該資料是正確錯誤,最少會認定自己所知的確是有限,需要多作思索及學習,就如同上述blog中內容,由上至下瀏覽,的確相對應出來的keyword以及更深入的資料,我想真的不是簡單就能說明,光看教統的教科書就這麼厚,的確有時會冒出三條線,在文字敘述的過程中,可以循序地瞭解,但當進入符號計算的同時,應該需要有統計軟體等相關的資料繼續作研讀了。