学生的学习风格对学习成绩的单因素方差分析

李莹

【摘要】用单因素方差分析的方法，对某大学一年级三个班的数学期末考试成绩进行分组检验，并得出结论：在高数学习过程中，学生的学习风格对成绩的影响有差异，其中直觉型对学生高数成绩的影响最为显著。

【关键词】学习风格 成绩 统计 方差分析

【中图分类号】G64 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2014）09-0229-02

一、问题的提出

某高校学生的学习风格不同，他们的学习成绩是否有所不同。通过对某大学一年级的学生的学习风格的调查，再统计他们在不同学习风格下的学习成绩，进行单因素方差分析。问题：不同的学习风格是否对学生的学习成绩有显著性差异？

二、数据的搜集和整理

现以某大学数学系一年级的三个班为例，每班10人，期末考试高数成绩如下表（假设除了学生的学习风格以外，其它影响学生的高数成绩的因素均无显著差异。）通过调查，学生的学习风格有如下三种：直觉型、总体型、循序型。

（一）建立数据库

1.在Variable View界面中定义变量名称：学习风格和高数成绩。在“学习风格”变量中给三个水平赋值：

图1

2. 在Date View 中输入数据，如图：

图2

三、统计学原理

单因素方差分析，（one-way Anova）是用来检验由单一因素影响的一个（或者几个相互独立的）因变量，对因素各个水平样本组的均值进行比较，并可以对均值进行两两之间的比较。

单因素方差分析的基本条件：1. 独立样本：各组测试样本必须是从总体随机抽样构成的，各组的因变量值互相独立。2.正态分布或近似正态分布：因变量总体在因素的个水平上都呈现正态分布或近似正态分布。3.方差齐性：因变量在因素的各个水平上方差相等。

四、spss操作

（一）单击主菜单Analyze/Compare Means/One-Way Anova…，进入主对话框，把高数成绩选入到因变量表列（Dependent list）中去，把“学习风格”选入到因素（factor）中去，如图所示：

图 3

（二）单击铵钮Options，进入它的主对话框，在Homogeneity-of-variance项上选中。点击Continue，返回主对话框。在One-Way Anova的主对话窗口，单击按钮Post Hoc…进入多重比较方法选择对话框，如图所示：

图 4

点击Continue，返回主对话框。在主对话框中点击OK，得到单因素方差分析结果。

五、结果分析

图 5

1.根據以上数据分析： Sig=0.386>0.05， 所以三个组的方差满足方差齐性的条件。

图 6

2.依表得出：组间平方和为230.467，组内平方和为227.000；组间自由度为2，组内自由度为27；组间均方为115.233，组内均方为8.407；F检验统计量的值为13.706，对应的概率P值为0.000<0.05.说明在不同的学习风格下，学生的高数成绩有显著差异。

图 7

3.依据以上分析：各组数据具有方差齐性，所以LSD方法适用。直觉型和整体型差异性不显著；整体型和循序型差异显著；循序型和直觉型差异最为显著。

图 8

4.依据以上可以得出：在Subset for alpha=0.05的显著水平下，原来三个组分成相同类型的两个大组：（1）直觉型、整体型；（2）整体型、循序型；该表说明：整体型和直觉型、循序型的差异不显著，但是直觉型和循序型的差异最为显著。

六、总结

根据以上数据分析可以看出，学生的学习风格对高数成绩有一定影响，在其它因素不变的情况下，各组学生的高数成绩没有显著差异，因此说明学生的学习风格不是影响学生高数成绩的最主要的因素。

参考文献：

[1]杨晓明 spss在教育统计中的应用[M].北京：高等教育出版社，2012

[2]冯梅 教师对教学质量影响程度的单因素方差分析[J].淮安信息职业技术学院基础，2005，35（11）