1.概念
将数理统计学的理论和方法应用于教学实际、通过对所获得数据分析和处理，达到探索教学规律、制定方案、作出决策和预测。
2.性质
应用性：更重应用，不细究数理
方法性：只是工具，不负责研究何种现象、提出何种假设、结论是否正确等。
3.分类
描述统计（descriptive statistics）
描述数据全貌。包括数据分组，使用统计图表描述数据的分组和分布，计算数据参数 。
推断统计（inferential statistics）
依据随机样本数据，从局部推断总体特征。包括参数检验和非参数检验、方差分析、回归分析、因子分析等。
4.基本概念
4.1变量（variable）
研究活动中的关键因素。相对于常量而言（在研究过程中始终保持不变的特征或条件）。
自变量(independent variable)：教学方法
因变量(dependent variable):学生成绩
中间变量(interdependent variable):学习风格
如：研究者经常在课题的研究对象（某一层次的学习者）中安排不同风格的学习者。当某个自变量（如教学方式）变化时，可以观测到因变量（学习成绩）的相应变化及其规律。然后针对不同学习风格的研究对象（中间变量），再观察上述教学现象规律有何变化 。
4.基本概念
4.2总体(population)、个体(individual)、样本（sample）
研究对象的全体为总体，组成总体的基本单元为个体，按照一定规则从总体中抽取的一部分个体为样本。
4.3样本容量（sample size）
无严格的数量界限。一般把样本容量小于30（50、100）的样本称为小样本，大于等于30（50、100）的为大样本。
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