SPSS分析资料报告中学生成绩
基于SPSS统计软件的学生省质检理综成绩分析
基于SPSS统计软件的学生省质检理综成绩分析◎福建省三明市第二中学车慧清摘要:学生考试成绩,作为一项衡量学生学习情况和教师授课效果的重要指标,在教学评价中起着举足轻重的作用。
随着新课程改革的不断推进和教育教学改革的不断深入,对教学评价提出了更为客观的要求,这就要求教师在对学生学习成绩进行统计和评价的过程中必须借助于相关的统计学知识,从考试成绩中充分挖掘出有意义的教学资源,达到事半功倍的效果。
文章以我校2010届高三理科两个班级学生省质检理综成绩为例,介绍如何应用SPSS 统计软件对考试成绩进行分析和评价,以期为教学活动提供一定的帮助。
关键词:spas s统计软件;省质检;成绩分析;差异性比较一、SPSS简介SPSS(Statistical Package for Social Sciences)即社会科学统计程序,是一款享有“世界优秀统计工具”之美誉的专业统计软件,它和统计分析系统SAS(Statistical Analysis System)以及生物医学程序BMDP(Biomedical Programs)并称为国际上最具影响力的三大统计学软件。
SPSS可以用对话框的形式实现各种管理和分析数据的功能,拥有数据管理、统计分析、图表分析和输出管理等功能,从而实现描述性统计分析、均值比较和相关分析等分析功能。
它具有操作简便,统计分析方法全面,图形绘制快捷等优点,作为一种有效的统计工具,SPSS已经广泛应用于生物学、心理学和医学等各个领域,近年来,SPSS在教育教学统计中也得到了越来越广泛的应用。
二、应用SPSS统计软件进行试卷分析(一)数据收集和分析内容1、调查对象福建省三明二中2010届高三(8)、(9)班学生省质检理综成绩。
2、成绩分析内容(1)、试卷成绩分析主要包括,学生人数、参加考试人数、平均分、最高分、最低分、及格率、标准差和成绩分布是否呈正态分布等。
(2)、学生成绩分析比较高三(8)和(9)班,两个不同班级的学生成绩是否有差异,以及两个班级男生和女生成绩是否有差异。
spss统计实验报告
spss统计实验报告SPSS统计实验报告引言:SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种常用的统计分析软件,广泛应用于社会科学、经济学、医学和教育等领域。
本文将以一项关于学生学习成绩的统计实验为例,展示如何使用SPSS进行数据处理和分析。
一、实验目的本次实验的目的是探究学生的学习时间和学习成绩之间的关系。
通过对一组学生进行调查,收集他们的学习时间和成绩数据,然后使用SPSS进行统计分析,以揭示学习时间与学习成绩之间的相关性。
二、实验设计与数据收集我们选择了100名高中生作为实验对象,通过问卷调查的方式收集他们的学习时间和成绩数据。
学习时间以每周学习小时数为单位,成绩以百分制表示。
通过这种方式,我们可以得到一个包含学习时间和成绩两个变量的数据集。
三、数据处理与清洗在进行统计分析之前,我们需要对数据进行处理和清洗,以确保数据的准确性和一致性。
首先,我们检查数据是否存在缺失值或异常值。
如果发现有缺失值或异常值,我们可以选择删除这些数据或进行适当的填充和修正。
其次,我们对数据进行变量命名和编码,以便后续的分析和解释。
最后,我们对数据进行了简单的描述性统计,包括计算平均值、标准差和分布情况等。
四、数据分析与结果在进行数据分析时,我们首先进行了相关性分析,以确定学习时间和成绩之间的关系。
通过SPSS的相关性分析功能,我们计算了学习时间和成绩之间的皮尔逊相关系数。
结果显示,学习时间和成绩之间存在显著的正相关关系(r=0.75,p<0.01),即学习时间越长,成绩越好。
接下来,我们进行了回归分析,以进一步探究学习时间对成绩的影响程度。
通过SPSS的线性回归功能,我们建立了一个学习时间与成绩之间的回归模型。
回归分析的结果显示,学习时间对成绩的解释程度为56%,即学习时间可以解释学生成绩的变异程度的56%。
此外,回归模型的显著性检验结果也显示,该模型的回归系数是显著的(p<0.01)。
运用SPSS软件因子分析学生综合成绩的管理
运用SPSS软件因子分析学生综合成绩的管理一、SPSS软件概述SPSS是一个简称,其全称是社会科学统计软件包,SPSS与BMDP (Biomedical Programs,生物医学程序)、SAS(Statistical Analysis System,统计分析系统)被称为三大最普遍运用的国际性的统计软件,如今的SPSS已发展到14.0版。
SPSS for Windows能够使系统以对话框的形式实现对各种数据的分析和管理,其基本功能包括对数据的统计分析、输出管理、数据管理、图表分析等,该软件能够完成的操作包括数据的均值比较、回归分析、描述性统计、聚类分析、相关分析等数据分析,易学易用。
该软件应用广泛,已经应用于心理学、教育学、生物学、医疗卫生等方面。
学习用SPSS软件对学生的综合成绩进行因子分析已经成为现代教学管理的一个重要内容,该数据分析有利于教师完善教学。
学生每学期的考试成绩都会被教师获得,如何解读这些成绩并将之应用于教学,最后挖掘学生的潜力是许多教师关心的问题。
通过对这些重要的因子进行分析,进而深挖数据的共性,最后指出要研究的大量的变量的内部关联。
二、因子分析探讨我们研究的各个变量之间相关性明显,原因就是这些相关变量是受共同的因子支配。
例如,儿童随着年龄的不断增长,体重和身高都会发生变化,研究表明体重和身高之间的相关性明显。
那么为什么会出现这样的相关性呢?原因在于存在一个影响体重与身高或同时支配的生长因子。
我们是否可以利用研究这些变量的相关系数矩阵,找出受存在共性的因子同时支配或影响的所有变量呢?因子分析就是从大量的数据中“去粗取精”“去伪存真”“由此及彼”“由表及里”的过程,从而找到那些支配变量的多元统计办法。
因子分析法就是通过一种最小信息损失而提出的行之有效的方法。
三、应用SPSS统计软件因子分析学生的综合成绩以某学校42位学生的成绩为例,四项功课包括机械设计、计算机制图、高等数学与英语。
基于某SPSS统计软件对学生成绩地分析报告
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(Statistics Package for Social Science)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)1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1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。
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。
spss分析学生成绩方法
spss分析学生成绩方法考试成绩只是一些零散的数据,对其进行科学的处理能够为我们提供更有价值的信息,因此,合理运用统计学工具,对数据做出深层次的剖析来指导后续的教学活动尤为重要。
1 SPSS 软件简介SPSS 是Statistical Program for Social Sciences 的简称,即社会科学统计程序。
作为统计分析工具,其统计和数据分析功能强大,理论严谨、内容丰富,广泛用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。
它的统计过程包括描述性统计、相关分析、回归分析、聚类分析、数据简化、多重响应等几大类。
其统计功能囊括了教育统计学中所有的项目,包括集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t 检验等,能够满足成绩分析全部指标的分析计算,为教师考试分析及教学工作起到一定的导向作用。
2 利用SPSS 对学生成绩进行分析2. 1 课程选取及成绩来源依据延安大学信息与计算科学专业培养方案及教学大纲,选取其核心课程高等代数及解析几何,对本专业2012 级学生两门课程的学习成绩进行基本描述性统计、正态分布检验,并对其关系进行相关性分析,从而了解解析几何、高等代数之间的相互影响,促进本校教学方法的改进和发展。
成绩数据来源于学校教务系统中的成绩库,对该年级共46 名学生成绩进行分析。
2. 2 成绩分析2. 2. 1 高等代数1、2 的成绩分析从高等代数1、2 成绩的均值、标准差、众数、最值、极差等方面的比较,可以看到该班的高等代数1比高等代数2 成绩略好一些,高等代数1 学生的成绩较高等代数2 的成绩有轻度的分化现象,原因可能是由于学生刚进入大学未能适应新的学习环境所致。
调用分析描述探索过程( 双侧检验) ,进行正态分布检验。
结果显示,该班的高等代数1、2 成绩在0. 01 水平下显著相关,说明随着高等代数学习的深入,内容难度逐渐增加,因此学好高等代数1 是必要条件,可以为后面的学习打下坚实的基础。
SPSS成绩分析数据统计
全班成绩分析一、计算平均值,标准差分析首先计算出班级外语期中和外语期终的平均值。
我们从上表可以看出,参加考试的人数为53人。
外语期中的平均分为95.98(SD=3.091),期末的平均分为90.51,标准差分别为3.091和3.916.1.外语期中的分析:期中的平均值加上1.5个标准差,大约为100,如果整个年级有人的分数为100,因此他非常优秀,因为他比整个年级的95%的学生优秀,我们注意到有学生得到了100,因此他是非常优秀的。
如果有学生的成绩低于期中平均值—1.5×3.091为91.34,因此如果有同学低于这个分数,相对其他同学,说明他要继续努力了。
2.英语期末的分析:期末的平均值+1.6个标准差=96.384分,我们注意到有学生拿到96,因此,这学生比全年级95%的分数要高,因此次学生是非常优秀的。
如果有学生的成绩低于期中平均值—1.5×3.916=84.636,因此说明分数在84.636的学生需要努力了。
一般说来老师出的试卷如果特别好的情况下,学生可以考过分数可以超过加上三个标准差,而一般的试卷,学生能过1.5到2个标准差,我们注意到当我们加入标准差最低1.5时,基本已经到了最大值,说明试卷不太科学,学生考试的分数集中度太高。
二、期中语文的直方图、单样本语文中期One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test语文期中N 53Normal Parameters a,b Mean 79.60 Std. Deviation 4.486Most Extreme Differences Absolute .101 Positive .082 Negative -.101Kolmogorov-Smirnov Z .732Asymp. Sig. (2-tailed) .657a. Test distribution is Normal.b. Calculated from data.我们从图中看到数据分布比较均匀;从单样本K-S检验中发现Asymp. Sig. (2-tailed)的检验结果为0.657>0.05,说明差异不显著,曲线是正态分布的态。
用spss对学生成绩进行分析
<<SPSS统计分析软件>> 课程设计报告班级姓名学号指导教师用统计软件spss分析学生成绩摘要:应用统计软件spss,对某校一、二班学生语文,数学,英语成绩进行分析。
学生成绩分析是考试后老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,用统计分析软件spss来进行这类数据的处理,速度快,直观,全面。
spss是世界顶尖的统计软件,其功能-几乎涵盖了数理统计的各个方面,适用于自然科学于社会科学各个领域进行分析统计,给人们进行数据分析爱来很大方便。
关键字:频数分析,描述性分析,均值比较,独立样本均值检验一、数据调查(1)数据调查方法:由于学校的班级比较多,涉及到学生有上千人,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。
因此采用抽样的方法进行数据调查。
(2)数据来源:抽取一班、二班的各十名,共二十名同学,采集语文成绩,数学成绩,英语成绩作为本次统计分析的表1 学生成绩表(原始数据)二、spss软件应用分析1、频数分析(1)语文成绩的频数分析由分析可得,语文成绩为86分的最多,占总人数15% (2)数学成绩频数分析由此得知,数学成绩为60分的人数最多,占总人数的15%。
(3)英语成绩频数分析有分析得知,英语成绩为78分的人最多。
占总人数的15%。
2、描述性统计有分析得知:语文成绩的最低分是66分,最大值是88分,标准差是7.725。
数学成绩的最低分是40分,最大值是90分,标准差是13.214 。
英语的最低分是44分,最大值是89分,标准差是10.723可见,英语的标准差最大,水平相差较大。
3、均值比较独立样本均值检验一班和二班的英语成绩分组统计量表独立样本均值检验表由图得知:分组统计量表显示两组数据的样本容量,均值,标准差,和抽样平均误差。
一班的英语平均成绩低于二班。
独立样本均值检验表包含了两组样本的独立检验统计量。
SPSS相关分析实验报告
SPSS相关分析实验报告实验目的:通过SPSS软件进行相关分析,探究两个变量之间的相关性。
实验材料与方法:1. 实验对象:100名高中学生。
2. 实验变量:X变量表示学生课外阅读时间(单位:小时),Y变量表示学生考试成绩(百分制)。
3. 实验工具:SPSS软件。
实验步骤:1. 数据收集:调查100名高中学生的课外阅读时间和考试成绩,并记录在调查表中。
2. 数据录入:将调查表中的数据录入SPSS软件的数据编辑器中。
3. 数据分析:a. 相关性分析:打开SPSS软件,选择"分析"菜单下的"相关"子菜单,然后选择"双变量"选项。
b. 设置变量:将X变量(课外阅读时间)和Y变量(考试成绩)设置为分析变量。
c. 选择统计指标:选择所需统计指标,如相关系数、p值等。
d. 进行分析:点击"确定"按钮,SPSS将自动计算相关系数和p值,并生成相应的结果报告。
4. 数据报告:根据SPSS生成的结果报告,编写实验报告。
实验结果与分析:经过对SPSS软件的分析,得出以下结果:1. 相关系数:X变量(课外阅读时间)和Y变量(考试成绩)的相关系数为0.75,说明两个变量之间存在较强的正相关关系。
2. P值:相关系数的p值为0.001,小于显著性水平(α=0.05),说明相关系数具有统计学意义。
3. 散点图:绘制X变量和Y变量的散点图可以直观地观察到两个变量之间的正相关关系,即随着课外阅读时间的增加,考试成绩也随之提高。
结论:通过SPSS软件的相关分析,我们发现学生的课外阅读时间和考试成绩之间存在较强的正相关关系。
这意味着增加课外阅读时间可以提高学生的考试成绩。
对于教育者来说,可以通过鼓励学生增加课外阅读时间来促进其学术成绩的提升。
实验总结与改进:通过本次实验,我们成功地使用SPSS软件进行了相关分析,研究了课外阅读时间与考试成绩之间的关系。
然而,本实验仅限于高中学生,样本量有限,可能存在一定的局限性。
用spss对学生成绩进行分析范文
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(3)英语成绩频数分析有分析得知,英语成绩为78分的人最多。
占总人数的15%。
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数学成绩的最低分是40分,最大值是90分,标准差是13.214 。
英语的最低分是44分,最大值是89分,标准差是10.723可见,英语的标准差最大,水平相差较大。
3、均值比较独立样本均值检验一班和二班的英语成绩分组统计量表独立样本均值检验表由图得知:分组统计量表显示两组数据的样本容量,均值,标准差,和抽样平均误差。
一班的英语平均成绩低于二班。
独立样本均值检验表包含了两组样本的独立检验统计量。
基于SPSS统计软件对学生成绩的分析
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1、频数分析(Frequencies)1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1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。
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。
用spss对学生成绩进行分析
<<SPSS统计分析软件>> 课程设计报告班级姓名学号指导教师用统计软件spss分析学生成绩摘要:应用统计软件spss,对某校一、二班学生语文,数学,英语成绩进行分析。
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(3)英语成绩频数分析有分析得知,英语成绩为78分的人最多。
占总人数的15%。
2、描述性统计有分析得知:语文成绩的最低分是66分,最大值是88分,标准差是7.725。
数学成绩的最低分是40分,最大值是90分,标准差是13.214 。
英语的最低分是44分,最大值是89分,标准差是10.723可见,英语的标准差最大,水平相差较大。
3、均值比较独立样本均值检验一班和二班的英语成绩分组统计量表独立样本均值检验表由图得知:分组统计量表显示两组数据的样本容量,均值,标准差,和抽样平均误差。
一班的英语平均成绩低于二班。
独立样本均值检验表包含了两组样本的独立检验统计量。
用spss对学生成绩进行分析[精选.]
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因此采用抽样的方法进行数据调查。
(2)数据来源:抽取一班、二班的各十名,共二十名同学,采集语文成绩,数学成绩,英语成绩作为本次统计分析的表1 学生成绩表(原始数据)二、spss软件应用分析1、频数分析(1)语文成绩的频数分析由分析可得,语文成绩为86分的最多,占总人数15% (2)数学成绩频数分析由此得知,数学成绩为60分的人数最多,占总人数的15%。
(3)英语成绩频数分析有分析得知,英语成绩为78分的人最多。
占总人数的15%。
2、描述性统计有分析得知:语文成绩的最低分是66分,最大值是88分,标准差是7.725。
数学成绩的最低分是40分,最大值是90分,标准差是13.214 。
英语的最低分是44分,最大值是89分,标准差是10.723可见,英语的标准差最大,水平相差较大。
3、均值比较独立样本均值检验一班和二班的英语成绩分组统计量表独立样本均值检验表由图得知:分组统计量表显示两组数据的样本容量,均值,标准差,和抽样平均误差。
一班的英语平均成绩低于二班。
独立样本均值检验表包含了两组样本的独立检验统计量。
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关键字:频数分析,描述性分析,均值比较,独立样本均值检验一、数据调查(1)数据调查方法:由于学校的班级比较多,涉及到学生有上千人,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。
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(2)数据来源:抽取一班、二班的各十名,共二十名同学,采集语文成绩,数学成绩,英语成绩作为本次统计分析的表1 学生成绩表(原始数据)二、spss软件应用分析1、频数分析(1)语文成绩的频数分析由分析可得,语文成绩为86分的最多,占总人数15% (2)数学成绩频数分析由此得知,数学成绩为60分的人数最多,占总人数的15%。
(3)英语成绩频数分析有分析得知,英语成绩为78分的人最多。
占总人数的15%。
2、描述性统计有分析得知:语文成绩的最低分是66分,最大值是88分,标准差是7.725。
数学成绩的最低分是40分,最大值是90分,标准差是13.214 。
英语的最低分是44分,最大值是89分,标准差是10.723可见,英语的标准差最大,水平相差较大。
3、均值比较独立样本均值检验一班和二班的英语成绩分组统计量表独立样本均值检验表由图得知:分组统计量表显示两组数据的样本容量,均值,标准差,和抽样平均误差。
一班的英语平均成绩低于二班。
独立样本均值检验表包含了两组样本的独立检验统计量。
spss分析学生成绩方法
spss分析学生成绩方法
??两两相关,两门课程相关性很大。
数学是一门对逻辑思维能力要求很高的学科,学科内部各知识也是相通的,所以这两门课程之间是相互影响的。
3 结论与建议
通过以上数据分析,高等代数1、2 的成绩大部分处于良好和优秀,而高等代数 1 整体成绩略好。
高等代数和解析几何课程之间显著相关,并且高等代数1 与解析几何关系较大。
高等代数为解析几何的发展提供了研究方法,解析几何中的很多概念、方法都是应用高等代数中线性代数的知识、定义来描述和表达的。
例如,解析几何中的向量共线、共面的充要条件就是用线性运算的线性相关来描述的,最终转化为用行列式工具来表达。
解析几何为高等代数提供直观背景,高等代数中的许多知识点的引入、叙述用到解析几何的概念,例如线性空间的概念表述就是以解析几何的二维、三维几何空间为实例模型。
因此,可以考虑将高等代数与解析几何进行课程之间的整合,以减轻学生负担,节省教师资源。
1
————来源网络整理,仅供供参考。
SPSS分析中学生成绩
2017年《SPSS技术应用》----期末考核论文基于SPSS的中学化学例题教学效果研究----以市某中学为例二〇一七年六月摘要课程改革以来,课堂教学备受关注,尤其是如何实现高效课堂,是目前中学师生迫切需要解决的问题。
中学化学是一门自然科学,本身具有微观性和抽象性的特点,使初中生在学习时比较困难,而例题是指导学生如何运用所学知识的例,例题教学是中学化学课堂常见的教学方法。
本文通过调查统计对一个班级初中生实施案例教学前后的化学成绩,用SPSS统计软件进行对所得数据进行了描述量统计,方差齐性分析,独立单样本T 检验分析和相关分析,得出了在中学化学课堂上实施案例教学,有利于增强学生学习兴趣,提高学习积极性,进而提高化学成绩的结果。
得出中学化学教师应该根据教学容合理地选择例题并充分利用例题,以促进初中生对化学概念原理的认识和理解,对化学规律和方法的掌握以及化学学习效率的提高。
关键词:中学化学案例教学 SPSS软件统计分析目录摘要 (II)目录 (III)第一章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究目的及意义 (1)1.3 国外研究现状 (2)1.3.1 SPSS应用国外研究现状 (2)1.3.2 案例教学国外发展与研究 (3)第2章相关概念及理论依据 (4)2.1 概念界定 (4)2.1.1例题 (4)2.1.2例题教学 (4)2.1.3 描述性统计分析 (4)2.1.4 T检验 (4)2.1.5 相关分析 (5)第三章教学实施结果统计分析 (6)3.1 数据来源 (6)3.2 数据分析 (6)3.1.1描述性统计结果 (7)3.1.2 独立单样本t-检验结果 (8)3.1.2 相关分析结果 (9)第4章结论与建议 (10)4.1 研究结论 (10)4.2 研究建议 (10)参考文献 (11)第一章绪论1.1 研究背景近年我国一直在进行教育改革,提出要在“以人为本”的基础上培养学生的综合能力和科学素养,鼓励学生积极参与到课堂上,与老师和同学进行讨论学习,学会发现与创新,这和传统的教学方式不同,要求师生的教学观念和教学方法发生转变。
基于SPSS软件的学生成绩相关性研究
基于SPSS软件的学生成绩相关性研究基于SPSS软件的学生成绩相关性研究引言:学生成绩是评判学生学习成效的重要指标之一,同时也是学校教育质量的重要反映。
了解学生成绩的相关性,对于教育部门和学校管理者制定教学方案、进行学生激励具有重要意义。
本研究旨在利用SPSS软件对学生成绩之间的关联进行分析,明确学生成绩之间的相关性,为提高学生学习成绩和教育教学质量提供参考。
方法:1. 数据收集:本研究选择了30名高中生作为研究对象,他们来自同一所学校的不同年级。
通过学校档案和问卷调查的方式,收集了这些学生在不同科目的期末成绩,包括语文、数学、英语、物理、化学、生物等。
2. 数据处理:利用SPSS软件导入数据,进行数据清洗工作。
对于缺失数据以及异常数据进行处理和排除。
3. 数据分析:计算每个学生在不同科目之间的相关系数。
利用SPSS软件的相关性分析函数,得出不同科目之间的相关性系数,包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
结果:通过对数据的处理和分析,得出了以下结果:1. 在皮尔逊相关系数方面,结果显示了不同科目之间的正相关和负相关。
- 语文和英语之间的相关系数为0.75,表示二者之间存在较强的正相关关系;- 数学和物理之间的相关系数为0.65,表示二者之间存在一定的正相关关系;- 化学和生物之间的相关系数为0.48,表示二者之间存在一定的正相关关系;- 但是数学和英语之间的相关系数为-0.33,表示二者之间存在一定的负相关关系。
2. 在斯皮尔曼相关系数方面,结果显示了不同科目之间的秩次相关关系。
- 语文和英语之间的斯皮尔曼相关系数为0.64,说明二者之间存在较强的秩次相关关系;- 数学和物理之间的斯皮尔曼相关系数为0.55,说明二者之间存在一定的秩次相关关系;- 化学和生物之间的斯皮尔曼相关系数为0.42,说明二者之间存在一定的秩次相关关系;- 数学和英语之间的斯皮尔曼相关系数为-0.31,说明二者之间存在一定的负相关关系。
基于SPSS的学生成绩影响因素分析
软件开发1.模型基础的数据挖掘模型有决策树,聚类分析,关联分析,神经网络、回归分析、时间序列等,本报告选取前三种进行实验并分析结果。
■■1.1■决策树决策树是根据数据生成规则的一种简捷高效的预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
易于理解和实现,能够直接体现数据的特点,能够同时处理数据型和常规型属性,在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果,易于通过静态测试来对模型进行评测,可以测定模型可信度,给定一个观察的模型,很容易根据决策树推出相应逻辑表达式。
模型也有一些缺点,比如处理缺失数据时的困难,过度拟合问题的出现,以及忽略数据集中属性之间的相关性等。
操作步骤理解如下:(1)找分割点:贪心算法,选当前纯度差最大的情况作为分割点。
(2)分割成N1、N2。
(3)对N1、N2重复1,2,直到每个节点足够“纯”。
纯度的度量:熵,纯度差:信息增益,C4.5算法中用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。
■■1.2■聚类聚类的作用是对未分类的、无规律的变量进行处理,使这些数据能够反映出一定的规律性或特殊的分类性。
聚类可以用来对样品或者变量进行处理,对n个样品进行聚类的方法称为Q型聚类,常用的统计量称为“距离”;对m个变量进行聚类的方法称为R型聚类,常用个统计量称为“相似系数”。
将样本聚类,从分析结果可以得出各类的特点;将变量聚类,可从大量指标中提取出主要因素,在不造成巨大的信息丢失的同时减少指标数量。
■■1.3■关联分析关联分析用于发现大量数据中不同项之间的联系,实际应用中可在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。
其分析过程是挖掘满足具有最小支持度阈值的所有项集——频繁项集,并在其中提取满足置信度的规则——强规则。
本实验中采用著名的Apriori算法,作为挖掘产生布尔关联规则所需频繁项集的基本算法。
用spss对学生成绩进行分析报告
<<SPSS统计分析软件>> 课程设计报告班级姓名学号指导教师用统计软件spss分析学生成绩摘要:应用统计软件spss,对某校一、二班学生语文,数学,英语成绩进行分析。
学生成绩分析是考试后老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,用统计分析软件spss来进行这类数据的处理,速度快,直观,全面。
spss是世界顶尖的统计软件,其功能-几乎涵盖了数理统计的各个方面,适用于自然科学于社会科学各个领域进行分析统计,给人们进行数据分析爱来很大方便。
关键字:频数分析,描述性分析,均值比较,独立样本均值检验一、数据调查(1)数据调查方法:由于学校的班级比较多,涉及到学生有上千人,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。
因此采用抽样的方法进行数据调查。
(2)数据来源:抽取一班、二班的各十名,共二十名同学,采集语文成绩,数学成绩,英语成绩作为本次统计分析的表1 学生成绩表(原始数据)二、spss软件应用分析1、频数分析(1)语文成绩的频数分析由分析可得,语文成绩为86分的最多,占总人数15% (2)数学成绩频数分析由此得知,数学成绩为60分的人数最多,占总人数的15%。
(3)英语成绩频数分析有分析得知,英语成绩为78分的人最多。
占总人数的15%。
2、描述性统计有分析得知:语文成绩的最低分是66分,最大值是88分,标准差是7.725。
数学成绩的最低分是40分,最大值是90分,标准差是13.214 。
英语的最低分是44分,最大值是89分,标准差是10.723可见,英语的标准差最大,水平相差较大。
3、均值比较独立样本均值检验一班和二班的英语成绩分组统计量表独立样本均值检验表由图得知:分组统计量表显示两组数据的样本容量,均值,标准差,和抽样平均误差。
一班的英语平均成绩低于二班。
独立样本均值检验表包含了两组样本的独立检验统计量。
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2017年《SPSS技术应用》----期末考核论文基于SPSS的中学化学例题教学效果研究----以市某中学为例二〇一七年六月摘要课程改革以来,课堂教学备受关注,尤其是如何实现高效课堂,是目前中学师生迫切需要解决的问题。
中学化学是一门自然科学,本身具有微观性和抽象性的特点,使初中生在学习时比较困难,而例题是指导学生如何运用所学知识的例,例题教学是中学化学课堂常见的教学方法。
本文通过调查统计对一个班级初中生实施案例教学前后的化学成绩,用SPSS统计软件进行对所得数据进行了描述量统计,方差齐性分析,独立单样本T 检验分析和相关分析,得出了在中学化学课堂上实施案例教学,有利于增强学生学习兴趣,提高学习积极性,进而提高化学成绩的结果。
得出中学化学教师应该根据教学容合理地选择例题并充分利用例题,以促进初中生对化学概念原理的认识和理解,对化学规律和方法的掌握以及化学学习效率的提高。
关键词:中学化学案例教学 SPSS软件统计分析目录摘要 (II)目录 (III)第一章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究目的及意义 (1)1.3 国外研究现状 (2)1.3.1 SPSS应用国外研究现状 (2)1.3.2 案例教学国外发展与研究 (3)第2章相关概念及理论依据 (4)2.1 概念界定 (4)2.1.1例题 (4)2.1.2例题教学 (4)2.1.3 描述性统计分析 (4)2.1.4 T检验 (4)2.1.5 相关分析 (5)第三章教学实施结果统计分析 (6)3.1 数据来源 (6)3.2 数据分析 (6)3.1.1描述性统计结果 (7)3.1.2 独立单样本t-检验结果 (8)3.1.2 相关分析结果 (9)第4章结论与建议 (10)4.1 研究结论 (10)4.2 研究建议 (10)参考文献 (11)第一章绪论1.1 研究背景近年我国一直在进行教育改革,提出要在“以人为本”的基础上培养学生的综合能力和科学素养,鼓励学生积极参与到课堂上,与老师和同学进行讨论学习,学会发现与创新,这和传统的教学方式不同,要求师生的教学观念和教学方法发生转变。
例题作为中学化学教材和教学容的重要组成部分,重要作用不言而喻,而现阶段对中学化学课堂上例题教学情况及效果的研究不多。
由初中化学教材上对于化学的定义可以知道化学具有科学性;其次,化学所研究的容是原子和分子水平的,具有微观性、抽象性,有研究表明正确地使用化学课本中的例题,发掘化学例题的潜在价值,有利于对中学生理解并掌握化学概念和原理等抽象(微观)的化学基础知识,也有助于培养学生学习化学的兴趣和能力,这与我国教育改革中提倡的在“以人为本”的基础上培养学生的综合能力和科学素养相吻合。
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件,也是国际上最有影响的三大统计软件之一[1],具有分析结果清晰、直观、易学易用的特点,已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。
该软件还可以应用于经济学、统计学等方面,今年也有在教育学方面有所应用。
将SPSS统计软件与教育教学相联系,分析学生的学习情况,检测教学方法和策略等实施的效果等非常好。
因此本文调查了市某中学高一一个班级29名学生的化学成绩,并通过SPSS 软件分析了例题教学法前后,中学生化学成绩的显著性差异以及物理、数学成绩与化学成绩的相关性,进一步探讨例题教学对中学生化学学习成绩的影响。
1.2 研究目的及意义通过问卷了解中学化学老师对例题教学的认识情况和使用情况。
通过统计分析学生的化学成绩,了解案例教学在中学化学课堂上的效果。
进而探讨学生学习兴趣的激发,学习效率的提高。
为中学化学教师及广大的师生提供一个具体的数据以及一些建议。
1.3 国外研究现状1.3.1 SPSS应用国外研究现状SPSS统计软件在学科中应用的研究涉及到的领域很宽泛,如教育学、心理学等学科。
国外首先国外Danie 在《应用SPSS在教育中做定量研究》按照实验研究的设计与分析思路对SPSS统计软件的功能操作进行了介绍[2],对SPSS在教育中定量研究有很大的借鉴,使用真实数据集来进行教育研究,软件的功能介绍容全面,但没有讲解具体的数学公式将统计原理与之结合指引。
《在教育和社会研究中应用SPSS定量方法》一书中强调建模中的数据分析的核心概念[3],应用SPSS在教育和社会中做定量研究,以科学研究的思路介绍SPSS统计软件的操作方法,但是操作研究需要一定的基础实践操作能力。
此类书籍主要将SPSS应用于具体学科领域的研究,有一定的针对性,研究分析的案例数据也是与学科相对应,具有很强的操作性和理论指导意义。
总的来看,国外对于SPSS统计软件的研究应用各方面都比较深入,对于SPSS软件的研究结合了具体的数据资料进行分析,将统计原理与具体的操作应用相结合,对于各个学科的专业研究指导性也较强,SPSS软件已经被宽泛的应用到医学、社会科学和心理学等学科,应用研究也具有很强的操作性和针对性。
国,目前针对教育学SPSS软件应用主要在试卷分析和实验数据处理和成绩痛等方面。
玲在《基于SPSS软件的《计算机基础》试卷分析》(2016年)一文中提出通过SPSS软件对试卷质量在信度、难度、区分度等方面进行量化分析[4],适当调整或舍弃不符合指标的题目,可以防止教师出题的随意性,有利于试卷的标准化,能更合理、科学、有效的测试出学生的真实水平。
飞等人在《利用SPSS 和EXCEL实现LSD多重比较的字母标记》一文中提出科技论文中单因素多重比较后样本间经常需要进行多重比较,并用字母进行标记[5]。
当样本较多,要进行字母标记比较费时,大部分统计软件不能够直接将比较结果进行标记。
如果结合SPSS 进行方差分析和LSD多重比较,然后利用EXCEL的公式,快捷地实现字母的标记。
总体来看,将SPSS统计软件应用于教育教学方法研究中的较少。
1.3.2 案例教学国外发展与研究格拉底的学生柏拉图将他与老师一问一答式的教学方式编成书,以一个个故事为媒介来教育别人明白故事中的道理。
这也是最早的案例教学法雏形,同时也为后来将案例在课堂中的应用提供了一个方法论的指导。
现代的案例教学首先出现在法学院的教学中,哈佛大学法学院前院长克里斯托弗·哥伦布-兰代尔于1870年创立了案例教学法。
这种教学方法是以法律科学为基础,以案例为素材,以格拉底的“问答法”为教学手段,以“像律师一样思考”为目标,能够培养学生科学和理性的思维精神,能够通过个别决策的推广到对法律规则的一般化理解。
1986年美国卡耐基教育与经济论坛成立的教学专业小组发表了教育改革报告书:《准备就绪的国家——21世纪的教师》中提到“应该把案例教学法发展成教学的主要焦点”。
目前,已出现了许多师资培训课程的案例手册,这些都极大的推动了案例教学的发展。
我国出现案例教学法相对较晚,基本从改革开放初期开始,1979年,我国工商行政代表团访问美国,将案例教学法介绍到了国。
但在开始,案例教学法在中国的发展是比较缓慢的。
近几十年,案例教学法在我国发展迅速,案例教学应用于化学教学,是在国际科学教育和化学课程改革的大趋势下,以提高学生的科学素养为主旨的课程理念的一种积极的探讨,对于培养学生的科学探究能力和终身学习的能力大有益处。
第2章相关概念及理论依据2.1 概念界定2.1.1 例题例题是一种用来指导学生如何将所学知识应用于解题过程的例。
例题一般有下面几个功能:对所学知识的巩固;对解题过程的示;某一题型思考方法的揭示等。
除此之外,也有学者提出化学例题能帮助中学生正确理解学习的知识;给学生提供科学的解题思路与方法;促使学生规学习行为的养成;增强学生的应用意识。
例题可以促进学生积极主动地去探索并解决问题,促进学生心智发展水平的不断提高,以及发散思维、严谨态度等科学素养的形成。
2.1.2 例题教学例题讲解是课堂中的重要环节,基本每堂课都会涉及到例题教学。
波利亚说:“中学数学教学的首要任务是习题教学[6]。
教师要充分发挥例题教学的示和引领作用,使之成为促进学生发展的有效途径。
”其实化学教学也一样,通过例题教学可以帮助学生领悟化学思想方法,探寻并掌握化学学习的“捷径”[7],提高教与学的效率。
2.1.3 描述性统计分析所谓描述性统计分析,就是对一组数据的各种特征进行分析,以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的特征。
描述性统计分析的项目很多,常用的如平均数、标准差、中位数、频数分布、正态或偏态程度等等[8]。
这些分析是复杂统计分析的基础,是统计分析的第一步,做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。
做描述性统计分析要报告以下4个统计量:均值、标准差、最小值和最大值[9]。
之后做直方图,判断数据是否符合正态分布。
2.1.4 T检验T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料[10]。
t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。
它与f检验、卡方检验并列。
t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。
2.1.5 相关分析相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度[11]。
当两个变量的标准差都不为零时,相关性系数才有定义。
当一个或两个变量带有测量误差时,他们的相关性就会受到削弱。
相关系数是变量之间相关程度的指标。
Pearson相关系数[12]用来衡量两个数据集合是否在一条线上面,它用来衡量定距变量间的线性关系。
皮尔逊相关系数大于0 ,表两变量正相关;小于0,表两变量负相关。
第三章教学实施结果统计分析3.1 数据来源本论文数据来自市某中学初三班级月考成绩,笔者去该学校实习,以实习班级为研究对象,统计了该29名同学在接受案例教学前的化学成绩(C1)和实施后的成绩(C2),并统计了他们的的数学成绩和物理成绩,分析数学(第二列)、物理成绩(第三列)对化学成绩(第一列,满分50分)的影响。
数据如下:前30.00 56.00 78.00 前36.00 68.00 75.00 前21.00 56.00 78.00 前40.00 65.00 45.00 前35.00 98.00 85.00 前34.00 65.00 68.00 前35.00 98.00 70.00 前26.00 78.00 53.00 前30.00 58.00 89.00 前31.00 65.00 78.00 前24.00 65.00 56.00 前44.00 34.00 80.00 前28.00 98.00 64.00 前40.00 43.00 67.00 前36.00 46.00 67.00 前38.00 67.00 89.00 前38.00 65.00 96.00 前32.00 89.00 43.00 前45.00 32.00 45.00 前25.00 32.00 56.00 前31.00 34.00 23.00 前37.00 98.00 65.00 前27.00 68.00 67.00 前34.00 65.00 65.00 前35.00 55.00 88.00 前45.00 64.00 85.00 前42.00 98.00 65.00 前19.00 56.00 67.00 前33.00 67.00 88.00 后44.00 76.00 98.00 后40.00 43.00 34.00 后39.00 56.00 65.00 后35.00 64.00 89.00 后31.00 57.00 75.00 后30.00 45.00 86.00 后45.00 56.00 86.00 后49.00 96 .00 66.00 后38.00 65.00 87.00 后42.00 87.00 54.00 后35.00 67.00 86.00 后35.00 56.00 74.00 后43.00 45.00 67.00 后45.00 43.00 87.00 后44.00 89.00 74.00 后43.00 75.00 97.00 后42.00 56.00 89.00 后40.00 53.00 56.00 后40.00 54.00 76.00 后39.00 59.00 67.00 后34.00 76.00 87.00 后32.00 98.00 43.00 后43.00 56.00 87.00 后31.00 78.00 87.00 后45.00 89.00 69.00 后28.00 98.00 67.00 后28.00 98.00 73.00 后27.00 79.00 87.00 后34.00 68.00 56.003.2 数据分析3.1.1描述性统计结果描述统计量N 极小值极大值均值标准差C1(前)29 19.00 45.00 33.4828 6.81710C2(后)29 27.00 49.00 37.9655 6.09146有效的 N (列表状态)29图1 实施前化学成绩图2 实施后化学成绩收集到的数据首先做了描述性统计,由描述性统计量的表格数据可知,实施案例教学之前,班级学生的化学最高成绩是45分,最低是19分,平均分是33.5,;实施案例教学之后最高分是49分,最低分数是27分,平均分37.96。