学位论文质量

四
符号说明
符号 t arg n
解释说明
检验统计量 样本均值 自由度 显著性水平 样本方差 样本标准差 最大特征值 一致性指标 一致性比例 平均随机一致性指标
2
a var sd
λmax
CI CR RI
Biblioteka Baidu
WI R
最大特征值对应的特征向量 糊评价矩阵
五
模型的建立与求解
5.1 模型一的建立 5.1.1 成对数据 t 检验 模型一中我们采用成对数据 t 检验来判断每份论文经两位专家的评价结果有 无显著性差异，对评价结果有显著差异的论文，我们给出的评价方法和结果 再利用标准差确定那个专家的评价结果更可靠，进而采用该专家的的评价结果。 为了比较两种产品、两种仪器、两种方法等的差异性，我们常在相同的条件下做 对比试验，得到一批成对的观察值。然后分析观察数据做出判断。这种方法常称 为逐对比较法，即成对数据的 t 检验。 显著性检验（数据 t 检验）的基本思想可以用小概率原理来解释： 1、小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的，假若在一 次试验中事件 事实上发生了。 那只能认为事件 不是来自我们假设的总体，也就 是认为我们对总体所做的假设不正确。 2、 观察到的显著水平： 由样本资料计算出来的检验统计量观察值所截取的 尾部面积。这个概率越小，反对原假设，认为观察到的差异表明真实的差异存在 的证据便越强，观察到的差异便越加理由充分地表明真实差异存在。 3、检验所用的显著水平：针对具体问题的具体特点，事先规定这个检验标 准。 4、 在检验的操作中， 把观察到的显著性水平与作为检验标准的显著水平标 准比较，小于这个标准时，得到了拒绝原假设的证据，认为样本数据表明了真实 差异存在。大于这个标准时，拒绝原假设的证据不足，认为样本数据不足以表明 真实差异存在。 5、 检验的操作可以用稍许简便一点的作法：根据所提出的显著水平查表得 到相应的 值，称作临界值，直接用检验统计量的观察值与临界值作比较，观察 值落在临界值所划定的尾部内， 便拒绝原假设；观察值落在临界值所划定的尾部 之外，则认为拒绝原假设的证据不足 结合本问题，具体可以将论文的 7 个评价指标合理抽象为 7 对相互独立的 观察结果, 表示如下: (X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3),…(X7,Y7) 令 D1=X1-YI,D2=X2-Y2，…,D7=X7-Y7, 则 D1，D2，…,D7 相互独立。又由 D1，D2，…,D7 是由同一因素引起的，可以认 为它们服从同一分布，即为正态分布。基于此我们提出原假设H0 : arg = μ0 = 0 在原假设成立的条件下， 则统计量t =
4.8795003 4.8795003 5.3452248 5.3452248 3.7796447 4.8795003 3.7796447 0 3.7796447 3.7796447 4.8795003 0 4.8795003 0 4.8795003 5.3452248 0 4.8795003 4.8795003
（5-3）
接着利用求出的样本方差求出样本的标准差：
sd var
利用 001 号论文的数据可以最终求出以下数据：
（5-4）
10 arg 7 var 47.61905 sd 6.901 t 0.5477
进过比较可知： t<t a n − 1 = 2.4469
4.8795003 4.8795003 5.3452248 5.3452248 3.7796447 4.8795003 3.7796447 0 8.0178372 7.3192505 4.8795003 0 5.6694670 0 4.8795003 5.3452248 9.0632696 4.8795003 29.277002
7.3192505 8.0178372 9.0632696 8.0178372 7.3192505 7.3192505 3.7796447 7.3192505 3.7796447 3.7796447 5.6694670 8.0178372 4.8795003 5.3452248 8.0178372 5.6694670 0 5.6694670 4.8795003
arg −μ 0 sd / n
= sd / n 服从自由度 n=n-1 的 t 分布。
arg
其中分别计 D1,D2,…,D7 的样本均值和样本方差为 arg，var,则拒绝域为（a 为 显著性水平） ：
3
t =
arg sd / n
≥ ta n − 1
2
(5-1)
取 a=0.05，由题知 n=7,查 t 检验临界值表（见附录三）得： t a/2 (n − 1) = t 0.025 (7 − 1) =2.4469 取表中一组数据进行检验，数据如下：
优秀 优秀 良好 良好 良好 良好 优秀 优秀 良好 良好 良好 良好 良好 良好 良好 优秀 优秀 良好 良好
5.2.1 模型二的建立： 模型二中我们运用到层次分析法和模糊综合评价法来建立学位论文质量价 模型。 层次分析法是一种实用的多准则决策方法，它把一个复杂的问题表示为有 序的递阶层次结构，通过决策者对每一层次各元素之间的相互重要性给出判断， 然后结合模糊综合合评价法中根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定 量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价， 从而建立我们认为合理的学位论文质量评价模型。 层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称 AHP)是将与决策总是有关的 元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策 方法。 层次分析法是一种实用的多准则决策方法，它把一个复杂的问题表示为有 序的递阶层次结构，通过决策者对每一层次各元素之间的相互重要性给出判断， 这些判断用数值表示出来，写成矩阵形式就是判断矩阵。设判断矩阵为 A ，
2
较结果。程序运行截图如下： 差异性分析 C 语言程序截图
4
A、B 专家评分差异性较大的论文标号如下： 002 009 011 013 015 018 019 024 030 036 038 040 045 048 057 065 066 073 076 078 081 086 通过对差异性分析的得出的分析结果进行统计我们发现：在 91 篇论文中有 22 篇论文两位导师的评分差异性较大而剩余 69 篇论文的差异性相对较小。两位专 家对同一篇论文评分上的的差异性达到了 24.18%的比重，不同的专家对于同一 篇论文如此大的差异性可能导致的后果是约 1/4 的同学将会得到不公正或者不 合理的评价， 这样不仅不打击学生对于学习的积极性，还可能致使学生与老师之 间的矛盾激化引发严重的社会问题。因此建立一个合理、公正的模型来提高对论 文评价的准确性是当前亟待解决的问题。 5.1.2 方差检验 对评价结果有显著差异的论文，我们认为哪位专家的评价结果更可信就选择 哪位专家的结果。 我们认为每篇论文的 7 个指标对应的内容是不同的，所以内容 的质量也该是不同的的， 老师的评分也是不同的，所以判断哪一组更可信可以利 用标准差的大小来衡量老师评分的可信度，老师评分的标准差越小，则说明他们 评分的可靠性越高。方差和标准差可由(5-2),(5-3)计算公式求得： 检验结果如下：
二
问题分析
2.1 问题一的分析 对结果有无显著性差异的分析一般可采用 F 检验、方差检验、t 检验等。结 合本问题并认真分析数据后， 我们认为采用成对数据 t 检验来验证数据有无显著 性差异更为合理。成对数据的 t 检验是为了比较两种产品、两种仪器、两种方法 等的差异性，常在相同的条件下做对比试验，得到一批成对的观察值。然后分析 观察数据做出判断。 对评价结果有显著差异的论文，我们的评价方法是利用标准 差的大小确定哪个专家的评价结果更可靠， 进而采用该专家的的评价结果作为最 终评价结果。 2.2 问题二的分析 在查阅了相关资料后， 我们认为要得到评价指标的权重可以利用层次分析法把 一个复杂的问题表示为有序的递阶层次结构， 通过对每一层次各元素之间的相互 重要性给出判断。此外，由于每个老师的偏好不同，对同一篇论文的评价结果可 能不同，因此，与其让老师直接评出论文等级，不如让老师给出论文隶属于各个 等级的概率，鉴于此，我们采用模糊综合评价方法评价学位论文质量，评价的结 果是一个多维向量， 根据最大隶属度原则最终确定某一学位论文质量的隶属等级。 2.3 问题三的分析 通过建立学位论文质量评价的模型， 我们结合得到的结果给主管部门写一封 建议信
选题意义 现状综述 论文工作 学术水平 科研能力 学术道德 写作水平
A001 B001
85 75
75 85
75 75
75 75
75 75
85 75
75 75
经过均值公式求出样本平均值：
arg
D1 D2 ... D7 n
（5-2）
再通过平均值和样本方差公式求得样本方差：
var
( D1 arg)2 ( D2 arg)2 ... ( D7 arg)2 n 1
学位论文质量评价
摘要
学位论文是反应学生质量的重要标准之一，故做好学位论文质量评定工作是 加强学生教育的管理， 保证和提高学生质量的重要环节之一，同时学位论文的评 价也是决定论文质量和创新性。所以，如何建立一个合理、正确的学位论文质量 评价模型是非常迫切的和必要的。 对于问题一 我们采用成对数据 t 检验来判断附件一中每份经两位专家评价的论文的结 果有无显著性差异， 对评价结果有显著差异的论文，我们的评价方法是判断该篇 论文某位专家对 7 个指标打分结果标准差的大小， 标准差越小则该专家的评价结 果更可靠， 进而采用该专家的的评价结果作为最终的评价结果。详见 5.1.1 模型 一的建立。 对于问题二： 根据附件中的评分指标， 我们确定了 3 个一级指标和 7 个二级指标，然后利 用层次分析法确定各指标的权重， 再采用模糊综合评价法确定了因素集 A 和评语 集 V 来对学位论文进行定量的多因素综合评价， 最后根据最大隶属度原则得到学 位论文的评价结果， 从而建立学位论文质量评价模型。 详见 5.2.1 模型二的建立。 对于问题三： 通过建立学位论文质量评价的模型， 我们结合得到的结果给主管部门写一封 建议信。 最后，本文分析了所用模型的优缺点，将不同模型进行比较，并把模型进行 推广，针对如何提高论文评估质量向相关部门给出了相应建议。
1
三
模型假设
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
考虑到问题的复杂性，为了简单起见，在讨论模型时都做了如下假设： 假定老师评价给分遵循学校及相关文件的规定。 假定老师评价给分不带个人感情色彩，公正的给出公平的分数。 假定各个评价指标的分数数据是可用的。 假定各个评价指标的分数数据近似服从正态分布。 假定各指标间互不影响 假定模型只考虑给出的这几个主要因素的影响 忽略各数据间的重叠信息对模型的影响
可信度检验计算数据及结论
项目 论文 002 009 011
Sd A
4.8795003 4.8795003 0
SdB
3.7796447 7.3192505 4.8795003
5
Min[SdA , SdB ]
3.7796447 4.8795003 0
最终评价 良好 良好 良好
013 015 018 019 024 030 036 038 040 045 048 057 065 066 073 076 078 081 086
关键词：成对数据 t 检验 模型
层次分析法
模糊综合评价法
学位论文质量评价
一
问题重述
学位论文的评价是决定论文质量和创新性的重要环节。确定一份学位论文质 量及是否同意参加答辩，一般是通过聘请相关领域的两位专家进行评审，每位专 家一般评阅 2-6 论文 目前的学位论文评估标准尚不完善， 现行的学位论文评价方法一般分为两种： 一种是定性评价，就是专家根据对论文的整体印象做出优、良、中、差的判断； 二是定量分析，对学位论文各项评定指标赋以一定的分数和权重，评审时，专家 根据指标打分，最后进行加权平均算出分数，作为学位论文的最终评审结果。 分析附件 1 中每份论文经两位专家的评价结果有无显著性差异。对评价结果 有显著差异的论文，给出评价方法和结果。 根据收集的资料， 分析和讨论评价指标的权重， 建立学位论文质量评价模型， 并给出附件 2 的最终评价结果。 结合建立的模型， 给主管部门写一封信，阐述提高学位论文评阅质量的方法 与途径。
2
故 t 不在拒绝域内， 则可以认为两位专家对于 001 号论文的评价结果没有显著性 差异。 其余的数据我们将利用计算机编程来分析，我们先在 visual C++用 C 语言 编写出假设检验的模型（详细的程序代码请见附录一） ，通过文件操作指令将两 位专家对每篇论文的评分数据导入程序之中进行专业的建模分析， 将假设检验模 型最终得出的数据再与判断指标t a n − 1 = 2.4469进行比较之后导出差异性比