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基于SPSS的期末考试成绩统计分析

来源:UC论文网2019-03-28 17:56

摘要:

  [摘要]衡量学术成就的方法之一是对考试成绩进行科学、准确地分析,从而了解教师的教学与学生的学习情况。本文应用统计分析软件SPSS,以某班期末考试成绩为样本,对该班同学取得的成绩进行统计分析。  [关键词]SPSS;期末考试成绩;统计分析  作者:刘尧  1引言  统计分析软件――SPSS(StatisticalPackagefortheSocialsci,ence)的中文译名为社会科学统计软件...

  [摘要]衡量学术成就的方法之一是对考试成绩进行科学、准确地分析,从而了解教师的教学与学生的学习情况。本文应用统计分析软件SPSS,以某班期末考试成绩为样本,对该班同学取得的成绩进行统计分析。


  [关键词]SPSS;期末考试成绩;统计分析


  作者:刘尧


  1引言


  统计分析软件――SPSS(StatisticalPackagefortheSocialsci,ence)的中文译名为社会科学统计软件包,它是世界著名的、优秀的统计分析软件之一。SPSS是一个具有综合性的专业统计分析和数据管理系统。SPSS数据管理和分析功能强大,界面友好,操作简单,有灵活的变量变换和文件交换系统,多种统计图表的结果输出,并具有与MicrosoftOffice软件兼容等特点,在社会学、医学、心理学、人文学、生物学、教育学等领域已取得了深入的应用。它操作简便、好学易懂、简单实用,是学术界经常使用的计量软件。SPSS的主要功能为:回归及相关分析、聚类与判别分析、主成分分析及因子分析等十几个大类。下文将以某班学生的期末考试成绩为样本,简单分析了一下SPSS在学术研究中的具体应用案例。


  2数据来源和数据录入


  笔者通过运用统计分析软件SPSS,对某班30名同学的一次期末考试成绩进行了统计分析,各项成绩包括大学体育、程序设计语言、成绩设计语言SJ、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、大学英语、档案学概论、信息系统管理和总分8项,统计数据如表1所示。将存在于excel中的表1,通过“文件”→“打开”→“数据”→“文件类型”选择excel一选中表某班同学期末考试成绩所在的excel文件一点击“打开”,便可将excel中的数据导入SPSS。


  3数据分析


  3.1描述性分析


  3.1.1频数


  在数据视图中进行以下操作:点击菜单栏中的“分析”→“描述统计”→“频率”→将7门课程及总分项添加到变量中,选中“图表”中的“直方图”并勾选“带正态曲线”后点击“继续”,勾选“显示频率表格”项,点击“确定”→共出现8个直方图,图1是其中一个。由图1可分析,大学体育成绩的均值为89.03分,取得89-91分的同学占8人,得分在80分以下的2位同学需加强此方面的锻炼。大学体育成绩呈正态分布,标准差为5.411,反映出此体育教师的评分较合理。


  3.1.2平均数与标准差


  在数据视图中进行以下操作:点击菜单栏中的“分析”→“描述统计”→“描述”→在“描述性”对话框中添加7门课程和总分项到“变量”,勾选“将标准化得分另存为变量”,点击选项中的“均值”、“标准差”、“最大值”、“最小值”后点击“继续”,单击“确定”→所得结果如表2:


  由表1可知,大学英语中的极小值为55分,存在挂课现象,该同学必须重修,来年选课时应及时通知该同学重修。程序设计语言和大学英语的均值达不到70分,英语和计算机是当代大学生必备的两个技能,我班需实施一些措施来提高同学们的英语和计算机水平。程序设计语言的标准差高达10.189分,极大值94分,同学们可以向计算机水平高的2009409035等同学请教。


  3.1.3分组求平均值


  分组求平均值是对数据分组描述,可以输出分组数据的均值、标准差、极值等,即对数据进行多层分类汇总。点击菜单栏中的“分析”→“比较均值”→“均值”→在“均值”对话框中,将“总分”添加到“因变量列表”、“大学体育”添加到“自变量列表”,点击确定。结果为表2:


  随着体育成绩的逐步提高,总成绩均值出现了高低起伏不定的趋势,这说明体育成绩和总分之间没有必然的联系。加强体质锻炼不会影响自己的学习成绩,因此多运动不应成为成绩不佳的借口。作为当今社会的一名大学生,只是学习好是不行的。学习固然重要,但大学作为与社会接触的桥梁,素质拓展活动也不可缺少。同学们应努力提升自己的综合素质,力图使自己成为一名四有新人,德智体美各方面全部发展。


  3.1.4数据探测


  点击菜单栏中的“分析”→“描述统计”→“探索”→在弹出的“探索”对话框中,将“总分”添加到“因变量列表”、“档案学概论”和“信息系统管理”添加到“因子列表”,选择“绘制”中的“茎叶图”后单击“继续”,选择“输出”中的“图”,最后点击“确定”→生成如图2所示的两张箱线图:


  图2中的两幅图呈现出同一个趋势,即数据点分布在左下角和右上角的对角线附近。也就是说,无论是档案学概论的成绩还是信息系统管理的成绩,都与总分是正相关的关系。换句话讲,一般情况下,专业课成绩高的同学,总分也就越高。由此可见专业课的重要性,在日常的学习中,同学们应把专业课放在首要位置。


  3.2聚类分析


  聚类分析是根据一批样本的多个观测指标,具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量,以这些统计量为划分类型的依据,把一些相似程度较大的样品(或指标)聚合为一类。类聚分析是研究“物以类聚”的一种方法。


  现将全班30人按总分分为三类,以直观、简明的方式统计每个同学在学习成绩上所处的位置,具体操作步骤如下:点击菜单栏中的“分析”→“分类”→“系统聚类”一在弹出的对话框中,将“总分”添加到“变量”、“学号”添加到“标注个案”,分群为“个案”,输出勾选“图”,在“绘制”中勾选“树状图”,然后继续一单击“确定,最后生成树状图。


  3.3多维尺度分析


  多维尺度分析技术是一种探索性数据分析技术,可以将含有多个变量的大型数据压缩到一个低维空间,形成一个直观的空间图形,以空间中的点表示变量之间的潜在规律性联系。


  通过SPSS统计软件“度量”功能中的“多维尺度”分析功能。可以分析七门课程之间的潜在规律性联系,具体操作步骤如下:“分析”→“度量”→“多维尺度”→在“多维尺度”对话框中,将七门课程添加到“变量”,数据为距离数据选择“正对称”,“模型”中度量水平为“序数”、条件性为“矩阵”、维数均为“2”,选项中的输出选择“组图”→点击“确定”,生成图3。通过图3可以看出七门课程之间的潜在性规律,如程序设计语言和大学英语被划分在第二象限,其中的潜在性规律可能有很多,比如均分都比较低等。通过此图也可以验证上文的一些结论。


  3.4相关分析


  相关分析是研究一个变量与另一个变量间的相互关系。研究变量间相互关系的性质和紧密程度。换句话讲,相关分析的任务是对相关关系给予定量的描述。


  4结语


  成绩分析是教育系统的有机组成部分,对考试成绩的分析测量和评价应当是每个教师和同学必备的能力。SPSS在考试数据统计分析中应用广泛,本文结合具体数据,从描述性分析、聚类分析、多维尺度分析和相关分析四个方面介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤,并提出一些实际存在的问题和建议。通过分析该班同学的期末考试成绩,笔者更加深入地了解了同学们的学习现状,相信此次统计分析结果会为该班提供很好的借鉴,同时也希望能为年轻的科研人员提供一种研究思路。


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