时间 | 8-4-2021
地点 | 腾讯会议
参与人员 | 姚继军、王克定、罗飞、孙蓉、许建铭、李云松、王鹏、麦磊
会议议题
1. 组员汇报研究现状，导师答疑；
2. 导师提出下一阶段项目研究、论文写作等科研任务要求；
3. 研究方法训练：实验数据处理（一）平均数分析及T检验
会议结论
l 组员将课题、论文发导师邮箱，提出问题，导师将予以个别指导；
l 组员充分利用暑期完成各自研究计划
l 经过课堂教学，课后巩固练习t检验
问题及任务跟踪
o 填写问题或任务，完成时间 @负责人员
o 继续填写，完成时间 @负责人员 I 完成进度100%
注：会议后要将上述问题整理到问题跟踪表中。
- 会议记录 -
会议前指导下载安装统计软件
会议记录
一、组员汇报研究现状
王克定校长：有关中职学生语文学习研究
计划编制和发放调查问卷，选取一个班级学生的学业水平测试试卷，抽样对口单招成绩形成调查报告，在调查结果的基础上制定下一步研究计划
姚教授：
统考有达标标准，需要明确调查问卷的目的是什么？样本容量？
建议：做问卷之前要明确研究目的，可能的方向包括成绩影响因素的研究（包括可能的影响因素）对“现状”进行操作性定义（比如可以包括满意度、兴趣爱好，课堂表现）可以考虑现成的量表，不主张自编量表。目前研究计划的样本容量太小，一般需要200-300以上，较易通过显著性检验，具有一定的代表性。可以用全校抽样（注意抽样方法）
罗飞主任：正在准备课题申报，方向为生活体验教育课程，疑问在于如何选题，切口小一点。
姚教授：
申报课题的思路需要从问题入手。课题申报专注选题（创新性，价值）需要明确解决什么问题，（比如：和传统课程做比较，指向什么，指向学生职业素养？技能？职业情感、认知。是否提升职业满意度。对师生关系的影响，针对中职特点，学徒制，比普教的师生关系师生关系更紧密，师生共同建构对关系的影响）
孙蓉：有省中职电子商务技能学考数据，目前仅限描述性统计，
姚教授：
建议可以分析当前技能培养的现状、问题及改进策略——基于***的试卷分析。建立一个电商专业技能框架，其中分类，十几个指标（考核维度），以得分代表素养发展状况，比如不同项目失分差异的原因分析，定量与定性结合的研究，给予解释，发调查问卷，做相关性分析，在不同维度上的相关分析。反思当前教育策略，资源配置，考虑改革方向。
许建铭：十三五课题结题的报告，论文，在互联网的背景下将企业精神融入班级管理
文章包括1、现状分析，2、班级管理的重要性，3、融入企业管理的模式，（1）（模式企业化、角色企业化，制度企业化）（2）班级管理信息化、制度网络化，活动、制度、文化网络化。疑问是如何将实践经验上升为理论。
姚教授：目前论文的框架完整，需要明确问题意识，突出亮点创新。
答疑：如何选题
研究的主题往往有三个来源：一是自己的教育实践中遇到了某些问题，需要通过研究来解决这些问题；二是在阅读他人的研究成果或听课时发现有待进一步研究的问题；三是研究者本人的学术兴趣，这种兴趣不仅影响研究者的研究主题，而且影响研究者选择具体的研究途径。
可能的选题捷径： 1、可以先从他人的研究成果那里获得启示。当研究者不知道研究什么主题时，可以参阅相关的教育著作，看别人在做什么研究，这种研究有什么进展，是否留出了需要进一步研究的问题。
阅读期刊与专著他人的专著包括教育经典名著和现当代教育著作。对中小学老师来说，深入、大量的经典名著几乎不太可能，但至少应该选择两到三本教育经典名著比如杜威的《民主主义与教育》、罗素的《论教育》、联合国教科文组织编写的《学会生存》等作为重点阅读的文本。当然，也可以阅读时下流行的比较有影响的某个当代研究者的著作。除了阅读教育著作之外，教师需要重点阅读几本专业学术期刊。与专著相比，专业学术期刊对选题具有更重要的意义。有质量的专业学术期刊总是大量地发表相关的课题研究报告。这些课题研究报告不见得都能够引起某个具体的研究者的共鸣，但是，一般而言，研究者总能在这些课题研究报告中找到自己感兴趣的主题。
1、除了考虑他人的研究成果之外，还可以向相关的研究者请教和间接地查看他人的建议。他人的研究成果既可能显示为相关的专著和专业杂志中，也可能隐含在研究者的专业讲座中。这需要研究者在“听讲座”的过程中形成“倾听”与“提问”的习惯。倾听意味着听讲者欣赏、领会讲座者的主题和意义；提问意味着听讲者从讲座中提出自己感兴趣的问题，而这些问题很可能会形成自己的选题或成为自己论文研究的一个重要观点。对那些尚未形成阅读习惯的人来说，听“讲座”比“读书”可能更有利于发现问题和选择课题。他人的建议也可能显示为“课题指南”。研究者可以从不同部门的“课题指南”中获得启示：哪些问题是当下值得研究的？哪些问题是“过期”的、“过气”的课题？各个地方都有教育科学研究管理机构或教育科研规划领导小组，这些研究管理机构或部门会定期或不定期地发布一些教育科研“课题指南”，比如全国、省级、市级教育科学研究的规划年度课题指南。研究者可以根据自己的专业兴趣和实际条件从这些“课题指南”中选择某个“课题意向”，然后逐步将这个“课题意向”化为具体的研究课题。
3、留意有争议的问题历史常常有惊人的重复现象。现实生活中的很多问题很可能在历史中已经出现。当代学者研究的课题很可能在历史中曾经发生过激烈的争论。真实的教育道理总是隐含在教育冲突之中，教育实践不过是教育冲突的某种妥协或变形。教育历史实际上是一个充满有教育争议的地方。整个教育史，不过就是一个意见纷争、众说纷纭的展览馆。凡是有教育争议的地方，就隐含了相关的教育道理和值得研究的主题。这需要阅读教育史的人能够从大量的教育事件中发现、领会其中看得见的和看不见的纷争和诉讼。在这些不同的意见中，某个意见很可能成为研究的主题。教育学已经分化为多种学科，有一个学科永远是重要的，这就是教育史学以及与之相关的中国教育史、外国教育史和比较教育学。教育史是一个没完没了的研究领域，这导致教育史的著作每隔一段时间就会出现新的版本。对中小学教师来说，完整地阅读中外教育史也不太可能，但中小学教师至少可以就某个主题试探性地考察中外教育史中的相关意见。严格地说，一个研究者在研究某个主题时，如果没有到中外教育史中寻找相关的研究和相关的意见，这个研究就是不完整的、残缺的研究。一般而言，所研究的主题应该是一个具体的问题，尽量避免研究“宏大”的课题。
二、姚教授提出要求：
课题、论文。问题和困难可以和老师及时联系。要交学习体会和总结。需要脚踏实地的学习和研究。
选题是果，要先解决问题意识、研究方法。需要课后练习。将原理，讲方法，需要大家用模拟数据操作，上次作业做出来是U型线，不是倒U型。
三、实验数据处理（一）平均数分析及T检验
（一）方法概述
Hypothesis Testing是数理统计学中由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。主要原理是小概率不可能发生。
（二）T检验基本思路
1. 确定检验目的
T检验可以分为三种，分别是单样本T检验、配对样本T检验、独立样本T检验。它们本质上都是对比均值，但在不同的分析场景应选择不同的T检验，具体的分类如下：
单样本T检验
三种T检验中，单样本T检验比较好理解，主要用于比较一组数据与一个特定数值之间的差异情况。问卷研究中比较少用到，一般可以用来分析整体的态度倾向，如对比用户对新产品的满意程度是否与设想的满意度一致。
配对T检验与独立T检验
其中比较容易混淆的是独立样本t检验和配对样本t检验。
两者的主要区别在于：配对样本t检验需要两组样本数相等，且要求每对配对数据之间要有一定的对应关系，而独立样本t检验两组数据的样本个数可以不等。
常见的配对研究包括几种情况：
实际上大多数的问题都出现在方法选择上，区分不清独立样本t检验和配对样本t检验，导致选不对方法，只要选出方法后面的操作和分析都是很简单明确的。
2. 正态性检验
无论是哪种T检验，都要数据服从正态或近似正态分布。
正态性有多种检验方法，常见方法如：正态图、正态性检验、P-P图/Q-Q图等。
正态性的判断标准可以查看之前的文章：多种判断正态性的方法详细说明.
3. 非正态时处理方法
若数据满足正态性则不用考虑此步，直接选择对应方法分析。
若不满足，则可考虑使用非参数检验，三种T检验对应的不同的处理方法，具体说明如下。
从功能上讲，它们的区别仅在于数据是否正态。除此之外，非参数检验的检验效率不如参数检验，因而在实际研究中，可能即使数据非态，也会使用基于正态分布的参数检验。
4. SPSSAU操作
t检验操作步骤较为简单，以独立样本t检验为例（其他方法可查看对应方法帮助手册）：
左侧方法栏点击【通用方法】→【单样本T检验】；
将用于分组的自变量X放入【X(定类,仅两组)】框；
因变量放入【Y（定量）】框；
点击开始T检验分析。
指标解读
分析步骤参考SPSSAU输出结果中的“分析建议”及“智能分析”.
t检验（参数检验）一般通过使用平均值±标准差，描述各组数据。非参数检验可以使用中位数来描述。
除此之外，还可以通过效应量深入研究差异幅度，具体可查看t检验帮助手册。
5. 数据格式
数据格式是一个容易混淆的部分，独立样本t检验和配对样本t检验所需要的数据格式不一致，上传数据时要特别注意。
配对t检验仅适用于实验研究数据，其余数据并不合适。录入时每一行为一对配对数据，分析时按列进行对比。
而独立样本t检验格式要求要有一列用于分组的数据，进行对比的两组数据应当放在同一列里。
6. 方差齐检验
对于独立样本t检验，除了要满足正态性，还需要满足方差齐的前提条件。即方差齐的情况下，才可以使用t检验。如果方差不齐，则应采用校正T检验。
例如上图，在spss软件中，会分别输出方差相等与不相等时T检验的结果，如通过Levene's检验结果即p>0.05，则说明两组数据方差齐。
上图中只有③喜欢产品这一变量不满足方差齐条件，因此应该使用校正t检验，也就是看方差不相等时的结果。
在做t检验时，Spssau会自动完成方差齐检验，并根据检验结果，自动判断结果输出哪一种结果，因此研究者不需要再单独检验方差齐性。
以上就是T检验的分析流程梳理，无论配对t检验还是独立样本t检验，都只适用于两组数据的对比，如果数据超过两组，需要使用方差分析。
（三）课堂练习
适用于：对成绩的分析。有达标线的，分数是否存在显著差异（原始假设为0，不存在差异，需要验证可以在多大程度上推翻这个假设，证明差异显著）。
T检验是基础的检验方法，相关分析，方差分析也需要T检验技术。
T检验的类型：
（1）单个总体均值的T检验（单个样本t检验）
比如将样本按地域分类，检验与总体之间的差异是否显著。
条件：存在常模（标准线）。比如一个学校的身高有全国模型可以比较。
必要性：四个班，达标线120，四个班平均分都是122，如何判定单个总体均值差异？T检验比较的是数据的分布，正态分布的条件，平均分相同，但分布可能不同，t检验要求正态分布，和常模差异不大，均值差异不大。
已知总体，检验部分与总体的差异。
•针对的问题：在已知某类研究对象总体均数的情况下，检验具体的研究样本均数与总体均数差异的显著性。
•比如，已知某省高中办学规模的平均值为1800人。调查得到某市35所高中的办学规模，检验该市高中办学规模是否显著（高于或低于）差异于全省均数。
课堂实验：调用“学生学习成绩及学校规模关系”数据
操作命令：分析—均值比较—单一样本检验
检验变量设置：“检验变量”为学校规模，检验值为整体均数1800人
结果判读：根据P值的取值，判断差异是否显著。
（2）独立样本成组T检验（两组样本t检验）
比较两个班级，成绩是否存在显著差距。
两组样本容量尽可能一致，以提高分析精度
样本是否为方差齐性，需采取不同的检验方法。允许方差不齐性。
首先需要判断，样本要符合方差齐性假设。
•独立样本：又叫非配对样本或成组样本。指两组样本之间没有任何关系，即两组样本数据的相互独立的，按照不同的机制形成数据。
•比如，有两个学校（班级）分别采用不同的教育教学模式，其成绩是否存在显著差距。
在做独立样本成组T检验时，需注意（1）两组样本容量尽可能一致，以提高分析精度；（2）要注意样本是否为方差齐性，需采取不同的检验方法。
•课堂实验：
•数据的构建：
•1）启动SPSS，进入定义变量工作表，分别命名两变量：组别、成绩。其中组别1、2亦可表示干预措施。
•2）进入数据视图工作表，输入数据
•窗口命令：
•Analyze---compare mean----indendent samples T test
•Test variable（输入）:成绩
•Grouping Variable（输入）：组别
•Define Groups----定义要检测的两组代码
•Group1:输入1 1代表A料
•Group2:输入2 2代表B料
•Continue
•OK
•1）方差齐性检验（leneve检验），通过F统计量及伴随概率P值进行判断，如P不显著>0.05，则结论为两组方差差异不显著，说明方差齐性；如显著，则说明方差不齐。
•2）如两组方差齐性，故应选择Equal Variance assumed(假设方差齐性)一行的结论，通过T值和P值判断两组差异是否显著。
•3）若方差齐性检验是显著地，说明两组方差差异显著，应选择Equal Variance not assumed(假设方差不齐)一行的结论。
（3）独立样本成对T检验
配对检验，比如上课前后满意度检验。
案例：接种前后体温值
•配对样本：又称成对样本，是指两组样本彼此不独立。常见的情况是，同一实验对象，经历两次测试（前测、后测）形成的数据，即为配对样本。
•数据输入：
•举例：分析儿童接种疫苗前后体温变化。接种前测一次体温，形成前测数据；接种后，测一次体温，形成后测数据。
•课堂实验：
•Analyze（分析）—Compare Mean（比较均数）---Paired Samples T Test(成对样本t检验)
•Paired Variables:前测—后测
先后单击变量名即可成对选入
•OK
注意：不能完全相信P值——要求尽量大的样本，因为容易通过检验，但同时也是操纵结果的方式。要引入“效用量”。