教育统计学学科

教育统计学学科主要分为两大类：描述统计学和推断统计学。

描述统计学致力于数据的简化和描述，通过表格、图形和特征数值（如集中量数、差异量数、相关系数）来揭示数据的典型性、波动范围和相互关系，以揭示教育现象的内在规律。例如，学业考试的平均成绩、优秀率等数据，通过统计表和图示进行分析。

推断统计学则利用数据进行统计检验和预测，以部分数据推断更广泛的情况。20世纪初，心理学家E.L.桑代克引入统计学研究教育，著作如瑟斯顿的《统计学纲要》和加勒特的《心理学与教育中的统计法》主要涉及描述统计内容。40年代以后，数理统计方法被广泛应用，引入了小样本理论、统计估计等，教育统计学逐渐以推断统计为主，如林奎斯特的《教育研究中的统计分析》等。

电子计算机的普及推动了教育统计学的发展，引入了非参数方法，如波帕姆和塞罗蒂尼克的《教育统计学》和吉尔福德与弗鲁奇特的《心理学与教育中的基础统计学》。此外，教育统计学与教育测量学紧密相连，测量数据的效度和信度分析、量表编制等都离不开统计学知识。

中国的教育统计学在辛亥革命后引进，课程曾是必修，但50年代后因课程精简而暂停。近年来，随着教育研究的深入，电子计算机的应用使得统计学内容有所更新，如简化计算公式、引入电子计算机处理数据和多元统计分析等，这将决定教育统计学的未来趋势，即更加注重实用性和效率提升。

扩展资料

教育统计学是运用数理统计的原理和方法研究教育问题的一门应用科学。它的主要任务是研究如何搜集、整理、分析由教育调查和教育实验等途径所获得的数字资料，并以此为依据，进行科学推断，从而揭示蕴含在教育现象中的客观规律。但是从研究内容来说，教育调查和教育实验课题的提出，内容的界定，对象范围的确定，假设的建立，结论的得出以及分析，却不是教育统计学的研究任务，因为这些问题还要依靠与研究内容有关的教育专业知识来解决。