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教育測驗與評量(統計)
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112年 - 112 公務升官等考試_薦任_教育行政:教育測驗與統計#117316
> 申論題
二、為矯正大眾對傳統口試評量的不公平、不公正、不客觀的偏差印象,現代化的口試評量,多半已改採用結構化口試(structured oral exam)方式來進行。請問何謂結構化口試?該如何實施結構化口試?(25 分)
相關申論題
一、某研究人員收集到 100 名受試者的兩個變項資料(X 和 Y) ,已知 X 變 項的平均數為 10、變異數為 64,Y 變項的平均數為 20、變異數為 36, 且 X 和 Y 的共變數為 16;若該研究員打算以 X 來預測 Y 時,則可以獲得的直線回歸方程式及其預測精準度為何?請說明。 (25 分)
#501361
三、一般教育學者均常採用直線回歸(linear regression)方法來進行資料分析的工作。現有某一教育學者,他收集從 1911 年到 2020 年共計一百一十年來的「每年出生人口數」及「每年教育經費支出數」兩個變項資料, 擬據以建立一條以「每年出生人口數」來預測「每年教育經費支出數」 的直線回歸方程式。請問:在開始進行資料分析之前,他需要先檢定直 線回歸的那些基本假設是否已被滿足?而在本例中,他擬建立的直線回歸方程式很容易違反其中那一種假設,進而需要改使用其他方法來替代?請說明之。(25 分)
#501363
四、某教育學者想針對數學科學習成就進行性別差異檢定。他分別針對三次 期中評量的考試成績進行檢定,獲得第一次結論為男生>女生 (= 4.30 )、第二次結論為男生>女生(=5.89 )、第三次結論為 女生>男生(=1.54 ) 。請問:若他綜合此三次的檢定結果,則他的結論應該為如何?請說明解題過程。(25 分)(當 α=.05 時,卡方分配查表的臨界值 分別 為 : df = 1,= 3.84 ; df ==5.99 ; df ==7.81)
#501364
(五)測驗偏差(test bias)
#560914
(四)平均數的次數分配(distribution of means)
#560913
(三)後設分析(meta-analysis)
#560912
(二)克拉瑪 Ø 係數(Cramer’s phi)
#560911
(一)無母數考驗(nonparametric tests)
#560910
三、有一項學習扶助計畫的目的在降低受扶助學生的比例,於 2025 年 7 月在不同縣市同步實施,在實施計畫前,也就是 2025 年 5 月,經由篩選測驗需要受扶助學生的百分比已先被記錄下來。在計畫實施半年後,於2025 年 12 月再次記錄成長測驗受扶助學生的百分比。計畫實施前後,受扶助學生的資料如下表所示,請問受扶助學生的百分比是否顯著地降低?請使用 α =.01 的顯著水準進行假設考驗,說明統計分析步驟、計算過程與結論。(25 分)註:t(.99, df=3)= -4.541t(.995, df=3)= -5.841
#560909
(三)請以二因子變異數分析(two-way analysis of variance)的研究設計為例,列舉五個主要效果與交互效果的可能組合。(10 分)
#560908
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