교육평가 교육통계

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교육평가 교육통계에 대한 보고서 자료입니다.

목차

목 차
제 1장 ....................Ⅰ. 교육평가의 기초

제 2장 ...................Ⅱ. 교육평가의 유형

제 3장.......................... Ⅲ. 검사문항

제 4장 ............. Ⅳ. 문항분석(문항의 양호도 검증)

제 5장 ...........Ⅴ. 평가도구의 양호도

제 6장 ...........Ⅵ. 통계의 기초적 이해

제 7장 ...........Ⅶ. 통계적 분석

본문내용

말함.
가. 명명척도
⑴ 수의 특성을 전혀 갖고 있지 않고 분류 기능을 수행하는 것(주민등록번호, 운동선수의 Back number, 극장좌석번호)
⑵ 대표값 : 최빈값
⑶ 가감승제가 불가능하고 분류의 기능밖에 없다.
⑷ 교차분석이 가능
나. 서열척도
⑴ 분류와 서열의 기능(석차)
⑵ 서열상관계수 : 서열간의 상관을 나타냄(성적순, 키순)
⑶ 간격이 일치하지 않음
⑷ 대표값 : 중앙값
⑸ 가감승제가 불가능
다. 동간척도
⑴ 분류, 서열, 간격이 같음(온도계의 눈금, IQ점수, 고사의 원점수 등)
⑶ 대표값 : 평균값(절대영점이 없다)
⑷ 가감이 가능, 절대영점이 없으므로 승제는 불가능
라. 비율척도
⑴ 분류, 서열, 간격, 비율 등 모든 분석이 가능한 척도(무게, 길이, 시간, 백분율, 표준점수 등의 단위)
⑵ 절대영점이 있음.
⑶ 가감승제가 가능
2. 대표값(집중경향치)
; 집단의 특성을 나타내는 하나의 값, 즉 한 집단의 점수분포를 하나의 값으로 요약, 기술해주는 지수
가. 최빈치
⑴ 한 분포에서 가장 빈도가 많은 점수
⑵ 집중경향을 빨리 알거나, 대략 짐작하고 싶을 때 사용,
⑶ 가장 신뢰성이 낮다.
나. 중앙치
⑴ 서열상 50%의 위치에 있는 값, 즉 측정치를 그 크기의 순서로 배열해 놓았을 때 정확히 절반으로 나누는 값.
⑵ 분포가 극도로 편포되어 이 극단치의 영향을 배제하고 싶을 때
⑶ 편포인 경우 신뢰할 수 있음.
다. 평균
⑴ 한 집단의 모든 점수를 사례수로 나눔
⑵ 분포가 좌우대칭(정상분포)일 때
⑶ 변산도, 상관도 등의 후속적 계산이나 정보가 필요할 때
⑷ 가장 안정되고 신뢰로운 집중경향치를 원할 때
⑸ 정적편포 : 평균〉중앙치〉최빈치
정상분포(영편포) : 평균=중앙치=최빈치
부적편포 : 평균〈중앙치〈최빈치
⑹ 편포 = 평균-최빈치/표준편차
3. 변산도
; 점수의 흩어진 정도, 즉 한 집단의 점수분포의 정도를 나타내는 것(변산도↑ 이질집단, 변산도↓ 동질집단).
가. 범위
⑴ 점수분포에서 최고점수에서 최하점수까지의 거리를 의미
⑵ 계산 R= 최대값 - 최소값 + 1
⑶ 극단점수 있을 때 성격파악이 어렵다(표집에 따른 변동 심하다)
⑷ 양 극단 값의 영향을 많이 받으므로 안정성이 없다.
⑸ 표집에 따른 변화가 크고 계산하기 쉽다(최빈치의 특성)
⑹ 극단의 위치에만 관심있고, 그 안의 분산정도에는 관심 없다.
나. 사분편차
⑴ 각 점수를 4분(25%, 50%, 75%, 100%)하여 75%값에서 25%값을 뺀 값의 1/2의 값
⑵
⑶ 양 극단값을 배제할 수 있다.
⑷ 극단적인 편포현상을 보이고 있는 자료의 경우에 유용하게 사용된다.
⑸ 서열상 25%미만, 75%이상은 분석에서 제외하므로 신뢰할 수 있다.
⑹ 20 , 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110
Q = 90-40/2 = 50/2 = 25
다. 표준편차(SD)
⑴ 평균으로부터 편차점수를 자승하여 합하고 이를 사례수로 나누어서 그 제곱근을 얻어낸 것이다.
⑵ 가장 신뢰로운 변산도
⑶ 한 집단의 모든 점수에 일정한 점수를 더하거나 빼도 표준편차는 변화하지 않는다. 그러나 모든 점수에 일정한 상수 C를 곱하면 표준편차도 C배 만큼 증가한다.
⑷ 정상분포곡선에 관련된 해석을 원할 때 적합
⑸ 표준편차와 정상분포의 관계
±1SD는 총 사례의 약 68%가 이 점수 사이에 포함
±2SD는 총 사례의 약 95%가 이 점수 사이에 포함
±3SD는 총 사례의 약 99%가 이 점수 사이에 포함
4. 원점수와 표준점수
가. 원점수
⑴ 측정결과에서 얻어진 원래의 점수를 그대로 사용하는 방법
⑵ 기준점이 없어서 한 점수의 상대적인 위치도 알 수 없다.
⑶ 두 집단간의 교육적 성취도를 비교할 수 없다.
나. 백점만점
⑴ 인위적으로 0점과 100점을 의거점으로 삼고 있는 성적 표시 방법
⑵ 집단끼리 비교할 수 없다.
다. 등위점수
⑴ 서열이나 순위를 나타내는 점수, 즉 어떤 점수의 원점수를 최고점에서부터 차례로 1, 2, 3...과 같은 식으로 석차를 붙이는 방법
⑵ 집단끼리 비교할 수 없다.
라. 백분위점수(백점만점+등위점수)
⑴ 어떤 점수분포에서 한 점수의 누가적 위치를 백분율로 나타낸 것이다. 즉, 한 점수가 분포상에서 서열로 따져 몇 %상에 위치하고 있는가를 표시하는 것이다.
⑵ 서로간의 비교는 가능하지만, 동간척도가 아니기 때문에 가감승제가 불가능하다.
⑶ 100을 기준으로 했기 때문에 집단의 크기나 평가의 종류가 다르더라도 서로 비교가능.
마. 표준점수
⑴ 통계적 절차를 통해서 어떤 척도로 옮겨 놓은 것으로 가장 신뢰롭고 유용한 척도이며, 절대영점과 동간성이 있어 가감승제가 가능한 점수이다.
⑵ 전체사례 속에서 자신의 위치를 객관화한 점수
⑶ 종류
① Z점수(기본적인 표준점수)
Z = X-M/SD (X: 개별점수, M: 평균, SD: 표준편차)
단점 : 마이너스 점수가 너무 많다(대부분).
소숫점 아래 점수가 나온다.
② T점수
T = 50 + 10Z(M=50, SD=10)
Z점수의 단점 해결
보통 30～80에 분포
③ H점수 : 50 + 14Z(M=50, SD=14)
④ C(스테나인)점수 : 5 + 2Z(M=5, SD=2)
68%
95%
99%
-10 ～ 10 68%
-20 ～ 20 95%
-30 ～ 30 99%
-30 -20 -10 0 10 20 30
Ⅶ. 통계적 분석
1. T-test
가. 두 집단 간의 평균점수 차이 비교
나. 한 집단이 20개 이상시 검증 방법(20개 이하시 Z검증)
다. 통계표에서 기각량, 유의도(t-value)를 본다
라. 평균차이가 나지 않으면 1에 가깝고, 평균차이가 나면 0.00에 가까움
마. A반 - 설명식 수업
B반 - 발견학습
2. 변량분석(ANOVA) : 세 집단 간의 평균차이 비교
3. 상관도
가. 두 변인간에 한 변인이 변함에 따라 다른 변인은 어떻게 변하느냐의 정도를 나타낸다(예언관계). 즉, 두 변인 사이의 상관관계를 하나의 값으로 요약하기 위하여 쓰이는 수치.
나.
4. 교차분석
가. 독립변인과 종속변인이 모두 명명척도인 경우 사용
나. 교차표에서 각 cell마다 빈도 비교

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교육평가,   교육통계,   평가도구