本站原创本文是一篇统计分析论文范文,关于统计分析类硕士学位论文,关于基于SPSS的期末考试成绩统计相关研究生毕业论文开题报告范文。适合统计分析及大学英语及大学体育方面的的大学硕士和本科毕业论文以及统计分析相关开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
[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
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、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.