基于SPSS统计软件对学生成绩的分析.docx
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基于SPSS统计软件对学生成绩的分析
基于SPSS统计软件对学生成绩的分析
陈利利
摘要:
应用统计软SPSS,对某校法律专业一、二班76名学生的民法科目的期末成绩进行分析。
学生绩分析是教师应做的一项比较麻烦的工作,主要包括:
计算平均值和标准差,绘制学生成绩分布直方图等。
SPSS(StatisticsPackageforSocialScience)社会科学统计软件是全球知名的统计分析软件之一。
运用SPSS统计软件对学生成绩进行分析处理,速度快、直观、全面,对后续的教学工作和课程评价有着重要意义。
关键字:
频数分析,描述统计,独立样本t检验
一、数据调查
(1)数据调查方法:
由于学校的班级和考试科目比较多,如果对于每一个学生的学习成绩进行普查,会加大工作难度,并且不利于从繁杂的数据中获取信息。
因此本文采用抽样的方法进行数据调查。
(2)数据来源:
抽取2015级法律专业一班、二班,共七十六名同学,采集民法和英语的期末成绩作为本次统计分析的对象。
二、SPSS软件应用分析
统计分析的目的在于研究总体特征。
描述性统计分析是统计分析的第一步,是统计分析的基础,它包括数据的收集、整理、显示,对数据中有用信息的提取和分析。
做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。
通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度,或对数据进行初步的探索性分析(包括检查数据是否有错误,对数据分布特征和规律进行初步观察)。
1、频数分析(Frequencies)
频数分析多适用于离散变量,其功能是描述离散变量的分布特征。
对把握数据的分布特征是非常有用的。
(1)民法成绩的频数分析
输出的结果及解释:
系统输出的频数检验结果见表1、表2和图1。
表1法律专业学生民法成绩统计表
统计量
民法
N
有效
76
缺失
0
均值
81.45
中值
82.50
众数
83
标准差
5.338
方差
28.491
偏度
-3.025
偏度的标准误
.276
峰度
13.744
峰度的标准误
.545
极小值
54
极大值
90
表1为76名法律专业学生的民法科目期末成绩统计表,给出了数据的描述统计量。
N表示数据的个数,有效数据76个,缺失值为0。
平均成绩81.45,中数82.50,众数83,表明这76个学生的民法成绩的集中趋势是83分左右,均数、中数和众数接近相等,说明数据中没有异常。
标准差5.338,方差28.491。
偏度系数极其标准误分别为-3.205和0.276,说明数据呈负偏态分布。
峰度系数极其标准误分别为13.744和0.545,说明该数据的分布比标准正态分布的峰值偏高。
另外,此次民法成绩最低分数是54分,最高分是90分。
下图,表2为法律专业76名学生的民法科目期末成绩频率分布表。
第一列是成绩;第二列是简单的表,表明每个成绩值在76名法律专业学生中出现的频数;由表可得出现次数最多的分数值是15次的83,以及11次的80分。
第三列为相对频数分布表,表明每个成绩值在76名法律专业学的生中出现频数的百分比。
最后一列是相对累加频数表,表明每个数值都是将有效百分比列中的相对次数一次累加所得到的,说明等于或小于某个数据值的被试的百分比。
由表可知等于或小于80分的学生人数是35.5%。
表2法律专业学生民法成绩频率分布表
民法
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
54
1
1.3
1.3
1.3
57
1
1.3
1.3
2.6
75
1
1.3
1.3
3.9
76
3
3.9
3.9
7.9
77
1
1.3
1.3
9.2
78
5
6.6
6.6
15.8
79
4
5.3
5.3
21.1
80
11
14.5
14.5
35.5
81
6
7.9
7.9
43.4
82
5
6.6
6.6
50.0
83
15
19.7
19.7
69.7
84
7
9.2
9.2
78.9
85
5
6.6
6.6
85.5
86
5
6.6
6.6
92.1
87
2
2.6
2.6
94.7
88
2
2.6
2.6
97.4
89
1
1.3
1.3
98.7
90
1
1.3
1.3
100.0
合计
76
100.0
100.0
图1法律专业学生民法成绩直方图
图1为76名法律专业学生民法科目期末成绩分布的直方图。
从图中可以看出数据分布的频数与标准正太分布存在差异。
分布曲线有一个较长的左,并且比标准正态分布的峰值高出许多,这与偏度系数与峰度系数一致。
结果的报告:
76名法律专业学生民法科目期末成绩的平均值为81.45,标准差5.338。
成绩小于60分的人数占总人数的2.6%;成绩在60~70之间(不包括70)的没有;成绩在70~80之间(不包括80)占8.5%;成绩在80~90之间(不包括90)的占77.6%;成绩在90分以上的占1.3%。
(2)英语成绩的频数分析
表4法律专业学生英语成绩统计表
统计量
英语
N
有效
76
缺失
0
均值
82.08
中值
83.00
众数
83a
标准差
6.042
方差
36.500
偏度
-.293
偏度的标准误
.276
峰度
-.415
峰度的标准误
.545
极小值
68
极大值
94
a.存在多个众数。
显示最小值
表5法律专业学生英语成绩频率分布表
英语
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
68
1
1.3
1.3
1.3
69
1
1.3
1.3
2.6
70
2
2.6
2.6
5.3
72
2
2.6
2.6
7.9
73
2
2.6
2.6
10.5
75
2
2.6
2.6
13.2
76
4
5.3
5.3
18.4
77
5
6.6
6.6
25.0
78
2
2.6
2.6
27.6
79
5
6.6
6.6
34.2
80
3
3.9
3.9
38.2
81
2
2.6
2.6
40.8
82
5
6.6
6.6
47.4
83
6
7.9
7.9
55.3
84
6
7.9
7.9
63.2
85
5
6.6
6.6
69.7
86
5
6.6
6.6
76.3
87
3
3.9
3.9
80.3
88
5
6.6
6.6
86.8
89
2
2.6
2.6
89.5
90
2
2.6
2.6
92.1
91
3
3.9
3.9
96.1
93
2
2.6
2.6
98.7
94
1
1.3
1.3
100.0
合计
76
100.0
100.0
同上,由表4、5及图2可得,76名法律专业学生英语成绩在68~94之间,其中平均成绩82.08,中数83.00,众数83,表明这76个学生的民法成绩的集中趋势是83分左右,均数、中数和众数接近相等,说明数据中没有异常。
标准差6.042,方差36.500。
偏度系数极其标准误分别为-0.293和0.276,说明数据呈负偏态分布。
峰度系数极其标准误分别为-0.415和0.545,说明该数据的分布比标准正态分布的峰值偏高。
图2法律专业学生英语成绩直方图
2、描述统计(Descriptives)
表7法律专业学生民法、银英语成绩描述统计表
描述统计量
N
全距
极小值
极大值
均值
标准差
偏度
峰度
统计量
统计量
统计量
统计量
统计量
统计量
统计量
标准误
统计量
标准误
民法
76
36
54
90
81.45
5.338
-3.025
.276
13.744
.545
英语
76
26
68
94
82.08
6.042
-.293
.276
-.415
.545
有效的N(列表状态)
76
表7为76名法律专业学生民法、英语科目期末成绩统计表。
N为被试的数量76名,有效被试76名。
民法成绩的最小值为54分,最大值为90分,即成绩分布范围是54~90分之间。
平均成绩81.45分,标准差为5.338。
英语全距为26,最小值为68分,最大值为94分,成绩分布范围是68~94分之间。
平均成绩82.08分,标准差为6.042。
可得学生的英语成绩较民法全距较小、均值和标准差稍大,水平也相差稍大。
3、独立样本t检验
t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等;t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。
也就是说检验须视t乎方差齐性(EqualityofVariances)结果。
所以,SPSS在进行t-testforEqualityofMeans的同时,也要做Levene'sTestforEqualityofVariances。
现在以民法成绩为例
输出的结果及解释:
独立样本t检验的结果输出包括两个独立样本的基本描述统计量和t检验结果,详见表2-1和表2-2.
表8两个班成绩的基本描述性统计结果
组统计量
班级
N
均值
标准差
均值的标准误
民法
一班
36
80.97
5.588
.931
二班
40
81.88
5.135
.815
表9独立样本t检验结果
独立样本检验
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
F
Sig.
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
标准误差值
差分的95%置信区间
下限
上限
民法
假设方差相等
.050
.823
-.734
74
.465
-.903
1.230
-3.354
1.548
假设方差不相等
-.731
71.403
.467
-.903
1.236
-3.366
1.561
表8输出的结果从左到右依次是“一班”与“二班”两个样本的人数、均值、标准差与均值的标准误差。
由表可得,一班的人数是36名,二班的人数是40名,一班的平均成绩80.97略低于二班的81.88分;一班的标准差5.588、均值的标准误0.931都略高于二班5.135、0.815。
表9输出的结果包括方差齐性(Levene)检验结果和t检验结果。
方差齐性检验结果包括两个假设:
假设方差是相等和假设方差不相等。
如果方差检验的结果是不显著的,选择假设方差相等,报告上面那一行的t检验结果;如果方差齐性检验的结果是显著的,则选择假设方差不相等报告下面一行的检验结果。
由表2-1可得,方差方程的Levene检验中sig=0..823>0.05,说明这两组数据的样本方差没有显著差异,也即是说这两个班级的样本方差是齐性的。
再看均值方程的t检验中的sig(双侧)=0.465>0.05,说明这两个样本的均值不存在显著差异。
结合表8一班的均值为80.97分,二班的均值81.88分,说明两个班的民法成绩不相上下没有显著差异。
三、结论
通过上述分析,可以得到,通过用SPSS数据软件,可以对成绩进行简单的分析处理,得出每科成绩的平均数,标准差、均值检验,绘制学生成绩分布直方图等,老师可以根据分析结果因材施教,调整教学计划。
对后续的教学工作和课程评价有着重要意义。
参考文献
【1】SPSS15.0统计分析从入门到精通;刘大海、李宁;清华大学出版社;配对样本T检验的SPSS操作354页
【2】SPSS17中文版统计分析典型实例精粹;赖国毅、陈超;电子工业出版社;配对样本T检验实例分析421页
【3】现代心理与教育统计学;张厚粲、徐建平;北京师范大学出版社;配对样本的非参数检验346页
【4】SPSS其实很简单;刘超、吴铮;中国人民大学出版社;配对样本T检验411页
附录:
2015级法律专业学生民法科目期末考试成绩统计表
班级
学号
民法成绩(分)
英语成绩(分)
1
1501001
80
76
1
1501001
83
69
1
1501013
83
73
1
1501004
87
81
1
1501005
81
79
1
1501006
80
77
1
1501007
83
83
1
1501008
83
80
1
1501009
80
77
1
1501010
76
82
1
1501011
80
68
1
1501012
87
86
1
1501013
78
75
1
1501014
83
76
1
1501015
83
88
1
1501016
82
79
1
1501017
81
85
1
1501018
83
83
1
1501019
84
93
1
1501020
86
83
1
1501021
86
85
1
1501022
86
89
1
1501023
81
82
1
1501024
80
78
1
1501025
83
91
1
1501026
77
78
1
1501027
85
82
1
1501028
80
82
1
1501029
75
93
1
1501030
79
70
1
1501031
76
70
1
1501032
84
85
1
1501033
54
90
1
1501034
85
86
1
1501035
78
84
1
1501036
83
86
2
1502001
78
84
2
1502002
90
88
2
1502003
83
89
2
1502004
86
80
2
1502005
88
80
2
1502006
80
79
2
1502007
83
79
2
1502008
80
84
2
1502009
82
75
2
1502010
86
84
2
1502011
80
87
2
1502012
78
79
2
1502013
78
94
2
1502014
82
84
2
1502015
83
88
2
1502016
84
90
2
1502017
81
72
2
1502018
84
86
2
1502019
81
72
2
1502020
84
87
2
1502021
76
85
2
1502022
79
91
2
1502023
79
73
2
1502024
85
88
2
1502025
79
76
2
1502026
85
84
2
1502027
83
86
2
1502028
89
83
2
1502029
83
88
2
1502030
83
77
2
1502031
57
83
2
1502032
81
76
2
1502033
84
87
2
1502034
85
81
2
1502035
82
85
2
1502036
80
83
2
1502037
82
77
2
1502038
80
77
2
1502039
84
91
2
1502040
88
82
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