◆荆典 于涛
用统计软件SPSS对学生成绩进行分析
◆荆典 于涛
随着教育改革的不断深入,统计分析软件SPSS应用越来越广泛,学生的考试成绩在教学评估中起着举足轻重的作用,SPSS统计软件可以更加直观、全面、快速地对学生学习成绩进行统计和评价。简单介绍数理统计中析因设计的随机效应模型,介绍应用统计分析软件SPSS对学生成绩进行整理的情况。
SPSS软件;成绩分析;数据统计
对学生成绩进行分析是每所学校期末对教学常规管理的一项基本要求,也是全面提高教学成绩的重要方法和途径。随着IT技术的发展,各高校分别采用不同的应用软件对成绩进行质量分析,从中发现问题并加以改进,以提高教师的教学质量。目前各高校采用的应用统计软件有很多,在文中介绍以SPSS统计软件为主的相关分析及应用,并选取大连财经学院成绩统计分析与试卷分析作为研究样本,建立成绩分析模型,并给出对学生考试成绩进行分析的SPSS软件操作方法。通过SPSS统计软件对学生成绩的处理和分析,学生成绩的各项指标等数据变量都很直观地反映出来。
作者:荆典,大连财经学院经济学院助教,研究方向为金融统计;于涛,大连财经学院经济学院(116622)。
SPSS作为一款数据统计的专业性软件,目前越来越多的高校开始运用该软件进行成绩分析,随着不断地更新和改进,SPSS统计软件数据录入、数据管理、统计分析、资料编辑、报表制作、图形绘制也变得愈发容易操作。在教学管理中,利用SPSS统计软件对学生成绩等各项指标进行相关分析,更加直观科学高效,后面将通过大连财经学院营销2班和营销4班的统计学成绩比较,更加细致地反映这一点。
学生的成绩分析是一项比较烦琐的工作,需要计算平均值、标准差以及各项指标,并绘出学生成绩分布的直方图,用统计软件SPSS来进行这类数据的处理和分析。在数学模型中,通过现实数据建立模型,通常采用回归分析的方法。回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,以此建立回归模型,然后根据参数来评价该模型的拟合情况,并可根据自变量做进一步预测。
首先,需要了解SPSS处理成绩数据的数学模型,做出如下假设:设A取r个水平A1,A2,A3,...,Ar,B取s个水平B1,B2,...,Bs,在水平组合(Ai,Bj)的情况下,总体Xij服从正太分布N(μij,σ2)(i=1,2,...,r,j=1,2,...,s);又设在水平(Ai,Bj)下做了t个实验,所得结果记作Xijk,Xijk服从N(μij,σ2)(i=1,2,...,r;j=1,2,...,s;k=1,2,...,t),且相互独立。将这些数据整理如表1所示。
表1 双因素试验数据表
任何事物都是发展变化的,在其变化过程中受到多种因素的影响。同样,任何事物都不是孤立存在的,都与其他事物之间有着联系,而该事物的变化也会对其他事物产生或直接或间接的影响。而相关分析法就是研究事物之间线性相关,并且以统计指标表来表现相关程度强弱的统计分析方法。在实际的分析过程中,由于不同的研究目的需要选择不同的研究变量,因此,选用的研究分析方法也不相同。二元变量相关分析法是常用的相关分析方法,包括二元定距变量、二元定序变量等多种相关分析方法。
数据的收集 在所取得的大连财经学院成绩统计分析与试卷分析样本中,将该班级学生成绩情况作为分析对象。研究该班学生成绩的显著性,以及男生和女生成绩之间的差异,分析过程主要涉及的相关变量有平均成绩、参加考试人数、及格率、最低分及最高分、标准差及成绩分布是否符合正态分布。
操作步骤 先将该班级成绩输入Excel,然后将数据导入SPSS,为了直观分析该班级学生的成绩情况,以编号、姓名、性别、班级、成绩等作为描述变量。
第一步:根据班级学生的分数情况,将学生的成绩分为0~59、60~69、70~79、80~89、90~100五个分数段。
第二步:选用转换(Transform)→重新定义不同变量(Recode Into Different Variables),不同的变量需要在弹出的对话框中重新进行设定,将编号、姓名等变量输入到输出变量(Output Variable)对话框中。
第三步:在不同的变量栏下输入“分数段”,单击改变(Change)。
第四步:单击旧的和新的值(Old and New value),选择不同分数段范围,并在相应的栏目中输入,统计学科目及格分为60分,科目总分为100分。
学生成绩分析以班级为单位进行,绘制成绩Q-Q概率图及分布直方图,对本次的考试成绩进行正态分布研究,具体步骤:单击分析→统计学描述→频数分析(Analyze→Descriptive Statistics→Frequencies)。在弹出的对话框中将“统计学”和“分数段”两个变量导入变量(Variable)中,单击统计(Statistics)选项,在弹出的频数分析对话框中,选中Mean(平均分)、标准差、最高分、最低分等常用指标。返回主对话框,单击绘图(Charts)按钮,在弹出的频数分析对话框中选中柱状图和其下的正态分布曲线。点击Continue(继续)返回主界面,单击OK按钮,即可获得学生人数、最高分、最低分、平均分以及百分比直方图。
Correlation Analysis(相关分析)是对不同现象之间是否存在依存关系进行研究,如果存在依存关系,则研究其相关方向及程度,通过上述操作对学生的成绩进行分析,得到的相关数据如表2、表3所示。
表2 学生统计学成绩情况
为了验证样本班级学生的期初平均分是否符合正态分布情况,综合分析该班级的学生成绩,同样运用SPSS统计软件进行检验,采用Q-Q概率图分析学生考试成绩的正态分布,操作步骤:执行图表(Graphs)→Q-Q Polts。在弹出的对话框中将“期初平均分”输入变量对话框,其他设置不改变,单击OK便可以得到图1所示正态分布Q-Q概率图。
表3 统计学成绩分布情况
图1 统计学期初平均分正态分布图
为了体现SPSS统计软件对学生成绩更加具体化的分析及应用情况,选取大连财经学院2012级营销2班和营销4班两个班级的统计学成绩作为样本,分别对两个班的成绩分布情况进行比较,以及对男女生成绩进行比较,得出更加细致的结论。在SPSS统计应用软件中进行操作:执行分析(Analyze)→比较方法(Compare Means)→独立性T检验(Independent-Samples T Test)。在弹出的对话框中,将“统计学”选入Test Variable(检验变量)的对话框,再单击分组按钮,在分组对话框中,Groups1中输入“营销2班”,Groups2中输入“营销4班”,点击Continues返回主对话框单击确定键,完成两个班的成绩比较,如表4所示。
表4 营销2、4班学生成绩情况表
内容分析 从表2可以看出,选取的样本班级总人数为67人,缺考人数为0,平均分为67.50,最高分96分,最低分0分,全距为96,说明选取样本班级中统计学这科成绩并不是特别出众,水平两极分化比较严重。结合表3,体现了不同分数段学生人数所占百分比,学生分数大部分集中在60~79的范围,而且高分段学生比较少,90分以上的只有4个人,大部分学生处于及格边缘,不及格的学生也占有很大的比重,这可能与学生对该学科学习兴趣有一定关系。
从Q-Q概率图可知,虽然大部分学生的成绩围绕一条成绩趋势线波动,但从整体来说,基本可以看出是呈直线分布,因此可以认定所选取样本班级的统计学成绩还是可以呈正态分布的。
表4中,营销2班有34人,平均分68.38;营销4班有31人,平均分68.58。虽然营销4班的平均成绩要高于营销2班,但是两个班学生成绩并没有显著性差异,标准差也没有特别明显的差别。因此,就两个班整体情况而言,营销2班和营销4班统计学成绩无显著性差异性。
学生考试成绩对学生十分重要,因为它可以说明学生的学习情况及教师的教学情况,在教学评估中占有非常重要的地位。对学生考试成绩进行有效的分析和评价,或者对其他数据进行分析整理,也将成为教学管理者必备的技能。文章通过选取的大连财经学院成绩统计分析与试卷分析作为样本,分析样本班级的学生成绩,详细介绍SPSS软件的使用,并且以大连财经学院营销2班和营销4班的统计学成绩为例,详细介绍分析学生成绩情况的方法。通过SPSS软件,可以十分方便地对学生的学习成绩进行分析并得到准确的分析结果。
SPSS软件的输入数据集采用类似Excel表格进行管理,数据接口较为通用,能够很方便地从其他数据库中读入数据。SPSS统计软件目前已经应用于全世界各个不同的领域,自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等特点被使用者给予高度评价。在教育领域,SPSS统计软件成为分析学生成绩的一款常用软件,在上述文章中介绍的方法,除了数据的录入,不需要编写程序,为使用者提供了很大的方便,而且对学生成绩的分析很彻底。运用SPSS软件对数据进行处理,能清楚反映各种教学手段方法的运用情况,以及各系、部、班学生对知识的掌握情况,有利于高校教学管理及教育教学改革的进一步深化。
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1671-489X(2016)18-0038-03
10.3969/j.issn.1671-489X.2016.18.038