基于学生成绩的教学效果评价及在SPSS软件上的实现

丁雪梅，赵耀东，蔡 敏，张晓君，张 晶

(1.吉林大学动物科学学院，吉林长春130062；2.吉林大学实验室与设备处，吉林长春130021；3.吉林大学第二医院，吉林长春130041；4.吉林大学教育技术中心，吉林长春130021)

实验教学的教学效果一般通过学生的实验报告成绩和问卷调查进行客观和主观评价[1-2]。根据试验设计开展试验的结果，按变量属于定量或定性，可将资料分为三种类型，即计量资料、计数资料和等级资料[3]。根据资料类型、分析目的等采用不同的数据分析方法，通常利用SPSS软件来实现[4]。本文针对两种实验教学模式下的学生成绩进行教学效果评价，对经常采用的数据分析方法的分类、特点以及数据分析方法如何在SPSS软件上实现等进行了详解。

1 研究案例与数据

本文选取比较典型的7种案例(表1)，以传统教学模式为对照组，翻转课堂教学模式为试验组，对案例资料类型进行分析并利用SPSS19.0进行数据分析，探讨教学模式效果的统计学评价方法。

表1 本文案例资料

表3 案例2中不同组别学生成绩

表4 案例3中不同组别和不同等级成绩的学生人数

表5 案例4中不同性别、组别和不同等级成绩的学生人数

表6 案例5中不同组别和不同等级成绩的学生人数

表7 案例6中不同学院、组别和不同等级成绩的学生人数

表8 案例7中不同学院、组别和不同等级成绩的学生人数

对案例1至案例7中的资料分析见表9。案例1至案例5都只有1个因素：组别。案例1和案例2都是计量资料，先进行正态性检验，若服从正态分布，采用独立样本t检验，否则采用Wilcoxon秩和检验。案例3采用四格表卡方检验，案例4采用分层卡方检验，此两个案例的指标变量均为计数资料，区别是后者在前者基础上以性别分层。指标变量为等级资料时通常采用秩和检验和Ridit分析[5]，在SPSS操作上，前者比后者简单，故本文案例5采用前者。案例6和案例7皆有两个因素：学院、组别，需进行多元统计分析，前者指标变量为二分类计数资料，故采用二分类Logistic回归分析，还可以考察因素间的交互作用[3,6]；后者为等级资料，故采用有序Logistic回归分析。Logistic回归分析对计量资料、计数资料和等级资料均可进行分析，既可进行因素影响大小的比较，也可进行危险度分析。

注：a表示SPSS软件对2×2四格表进行CMH检验(分层卡方检验)，也称为k×2×2表格数据的CMH检验。

2 常用的统计分析方法在SPSS19.0上的实现

2.1 计量资料的独立样本t检验和Wilcoxon秩和检验在SPSS19.0上的实现

计量资料的独立样本t检验和Wilcoxon秩和检验的SPSS操作步骤和结果解读见表10。

表10 计量资料的独立样本t检验和Wilcoxon秩和检验的SPSS操作步骤和结果解读

表11 案例1独立样本t检验输出结果

图1 案例1正态性检验的部分数据录入界面

图2 案例1独立样本t检验的部分数据录入界面

图3 案例2正态性检验的部分数据录入界面

图4 案例2Wilcoxon秩和检验的部分数据录入界面

成 绩Mann-Whitney U1838Wilcoxon W4116Z-2.064渐近显著性(双侧)0.039

2.2 计数资料的四格表卡方检验、分层卡方检验和有序资料的秩和检验在SPSS19.0上的实现

案例3至案例7，指标变量(或因变量)为计数资料或有序资料。利用SPSS软件进行数据分析时，首先要进行加权：数据→加权个案，加权个案(W)→频率变量(F):频数→确定。分层卡方检验，以性别分层，即性别为分层变量或控制变量。计数资料的四格表卡方检验、分层卡方检验和有序资料的秩和检验的SPSS操作步骤和结果解读见表13。

表13 计数资料的四格表卡方检验、分层卡方检验和有序资料的秩和检验的SPSS操作步骤和结果解读

表14 案例3四格表卡方检验输出结果

注：a表示0单元格(0.0%)的期望计数少于5，最小期望计数为22.18。b表示仅对2×2表计算。

表15 案例4卡方检验输出结果

注：a表示0单元格(0.0%)的期望计数少于5,最小期望计数为10.67。b表示仅对2×2表计算。c表示0单元格(0.0%)的期望计数少于5,最小期望计数为8.87。d表示0单元格(0.0%)的期望计数少于5,最小期望计数为22.18。

表16 对案例4的分层卡方检验输出结果

表17 案例5的检验统计量输出结果

表18 案例5 Mann-Whitney U检验输出结果

图5 案例3四格表卡方检验的数据录入界面

图6 案例4分层卡方检验的数据录入界面

图7 案例5秩和检验的数据录入界面

2.3 二分类Logistic回归分析和有序Logistic回归分析在SPSS19.0上的实现

二分类Logistic回归分析和有序Logistic回归分析见表19。

表19 二分类Logistic回归分析和有序Logistic回归分析的SPSS操作步骤和结果解读

表20 案例6不考察交互作用的二分类Logistic回归分析输出结果

表21 案例6考察交互作用的二分类Logistic回归分析输出结果

注：a.在步骤1中输入的变量:学院,组别,学院*组别。

表22 案例7有序Logistic回归分析输出结果

注：a.因为该参数为冗余的，所以将其置为零。

图8 案例6二分类Logistic回归的数据录入界面

图9 案例7有序Logistic回归的数据录入界面

3 讨论与结论

进行统计分析时，要反复思考5个问题：采用何种统计分析方法；为什么采用这种统计分析方法，即分析目的；统计分析的前提条件；进行SPSS操作时点击哪些功能框；如何解读SPSS输出的统计分析结果。

归纳起来，基于学生成绩的教学效果评价的数据分析目的通常有以下几种：(1)差异的研究。①计量资料两个样本均值或中位数之间是否有显著差异。例如独立样本t检验、Wilcoxon秩和检验，前者是对正态分布的样本均值比较，后者是对非正态分布的样本中位数比较。②两个样本率或构成比差异。例如卡方检验、分层卡方检验。③两个样本等级强度差异。例如等级资料的秩和检验。④因素影响大小的差异。例如Logistic回归分析。(2)控制混杂因素，分析混杂因素的影响。例如分层卡方检验。(3)危险度分析。例如分层卡方检验、Logistic回归分析。

进行统计分析时，不仅要熟悉SPSS操作和能够解读其输出结果，最重要的是要掌握统计学基本理论,根据因素数量、资料类型、分析目的、统计分析方法应用的前提条件、样本数量、样本量大小、变量类型和数量等选择合适的统计分析方法。