考试成绩曲线分布图
统计学原理-统计整理
统计整理的意义
统计调查所搜集的反映个体量的原始资料是分散 的，不是集中的；是零碎的，不是系统的。根据这 些资料。人们难以从总体上分析和认识现象的数量 表现。
至于某些已经加工的综合资料，则往往由于资料在 分组方法、总体范围或指标涵义、口径、计算方法 等方面不同，而不能满足统计分析的要求，也必须 先通过统计整理，才能据以从总体上分析社会经济 现象的数量表现，
一、统计分组的意义和作用
统计分组的作用
⒈区分社会经济现象的类型-类型分组 ⒉研究现象的内部结构-结构分组 ⒊分析现象之间的依存关系-分析分组
某地区2008年底各类工业企业数 按所有制性质分组 企业数（个） 比重（%） 全民所有制企业 集体所有制企业 3204 1286 64.08 25.72
私营企业 中外合资企业 外商独资企业
二、统计分组的要求和方法
统计分组的方法
2、按品质标志和数量标志分组
经调查 ,某地年末货币流通量为 15.3亿元，比上年增加 4.5亿元。
按地区分组 甲县 乙县 丙县 丁县 合计 上期 36000 24000 28000 20000 108000 本期 52000 34000 41000 26000 153000 增减% 44．4 41．7 46．7 30．0 41．7
第三节 变量数列
一、变量数列的概念 分 类
品质标志数列
数量标志数列
连续型变量数列
离散型变量数列 单项数列 组距数列 等距数列 异距数列
按品质标志分组—品质数列，一般是单项式分组
某班学生的性别构成情况 按性别分组 男 女 合计 绝对数人数 30 10 40 比重(%) 75 25 100
某厂第二季度工人平均日产量 工人数 绝对数 比重(%) 10 15 30 40 20 115 8.7 13.0 26.1 34.8 17.4 100
考试分析实用模板.doc
温州医科大学考核成绩、试卷分析及教学工作总结报告（修订版）课程名称：年级和专业：教研室（课程组）负责人签字：学院（部）领导签字：说明一、课程考核结束后一周内报送学院（部）办公室，各院（部）汇总后于第二学期开学初第一周内报教务处教务科存档；二、试卷统计分析应以原始卷为准；三、本报告，作为教学评估、教学档案等教学资料存档。
温州医科大学教务处教务科编制填报时间：年月日第一部分成绩统计分析一、学生考核总成绩（一）学生考核总成绩统计分析________________________ 级________________________ 专业实考平均级段各分数段人数班级人数成绩排名90-10080-89 70-7960-6950-5935-4935以下合计最高最低全距分分（二）学生考核总成绩分布图是否常态分布：原因分析：二、学生理论考核成绩（一）学生理论考核成绩统计分析_______________ 级考核日期：年月日应考缺考实考平均级段各分数段人数班级人数人数人数成绩排名90-100 80-89 70-79 60-69 50-59 35-49 35以下合计最高分最低分全距注：考查课程中，90~100 为优， 80~89 为良， 70~79 为中等， 60~69 为及格 ,低于 60 的为不及格。
（二）学生理论考核成绩分布图是否常态分布：原因分析：三、学生实验（实习/见习）考核成绩（一）学生实验（实习/见习）考核成绩统计分析（实际总分 _______分）_______________ 级考核日期：年月日应考缺考实考平均级段各分数段人数班级90-100 80-8970-7960-69 50-59 35-49 35以下人数人数人数成绩排名合计最高分最低分全距（二）学生实验（实习 /见习）考核成绩分布图是否常态分布：原因分析：第二部分试卷分析高、低分题分析高分题（答对率≥９０％）、低分题（答对率≤６０％）题型高分题题号低分题题号占全卷分数％％比例试卷统计学分析（选填）难度系数易（ P<0.3）合适（0.3<= P <=0.7）难（P>0.7）试题难度试题数量（P）所占比例区分度值标准良好（ D>0.29 ）中（0.20<= D <=0.29）差（D<0.20）试题区分度试题数量（ D）所占比例信度标准良好（ >0.70）中（ 0.5－ 0.7）差（ <0.50）试卷信度信度系数注：网考及其他常规课程考试可根据教学需要选择部分考试样本对试卷的试题难度、试题区分度、试卷效度等内容进行分析。
绘制成绩分布图
绘制成绩分布图文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]V i s u a l c++可视化程序设计报告——绘制成绩分布图系别：电气系班级：电子092班姓名：杜力朝学号：绘制成绩分布图报告一、设计内容介绍：本示例主要的功能是通过给定的一组成绩数据绘制出成绩的分布图（包括直方图和圆饼图）。
这里没有用到数据库，因为是一个简单的成绩分布图，而用数据库的话在转到另一台机子上还要重新建表，对于学生信息也要涉及到录入问题，不容易实际操作，所以本示例采用了更为方便的通过手动录入数据或者是从文件（txt格式文本文档，第一个数为总人数，其余为分数，分数之间用逗号隔开）导入数据两种方式绘制出其统计图。
录入的成绩可查看可修改，直方图采用了立体图模式，看起来更直观，各个分数段都有明显的分数人数标注，看起来直观形象。
饼形图也同样标注了各颜色对应的分数段及人数，看起来很直观。
数据录入部分与绘图部分集成在一个对话框上面，没有在单个文档中调用，减少了不必要的繁琐过程。
二、设计思路方法、过程在早期一段时间做过界面设计，多媒体的制作以及网络部分的程序，而对于绘图一部分一直以来都为触及到，所以在这方面采用了查找样本借鉴修改的方法来完成本实验。
通过查阅资料分析一共得到两个差不多的实例，其中一个是创建一个绘图类，然后在绘制过程中创建该类，将该类实例化以后绘制出相应的图形；另一个是直接从给出的数据中绘出直方图和饼图来。
因为学C++还未达到一定层次，对于建类来说并不是一件容易的事，所以采用了第二种直接绘图的方法，即在绘制按钮中添加所有绘制代码。
因为给定的是一个在单文档中绘制的实例，而且数据是直接绘出的，本实例是需要从所给分数数据中统计出各分数段人数，然后将其分布图绘制出来，所以在将其源码打出来以后，在其基本框架上加以修改而来，将当文档换成为基本对话框，并且数据经过处理以后显示在对话框右侧部分。
所给实例只是一个简单的绘制图形的实例，仅在单机是进行绘制，而本例则在导入数据或者录入数据后绘制图形，所以在调试过程中加入了很多变量，和局部变量。
职业院校教学评价中平时成绩与期末成绩相关性分析
职业院校教学评价中平时成绩与期末成绩相关性分析摘要：在对学生考核时，学生的平时成绩应该与期末成绩呈现相同的趋势，即一个学生平时成绩高，其掌握实际知识的能力就会高，理论上其期末成绩也应该高，反之亦然。
本文以楼宇自动化设备安装与维护专业的15位教师所授的15门不同课程成绩进行统计，分析平时成绩和期末成绩的正态分布情况及二者之间的相关性。
由结果可知，平时成绩和期末成绩相关性并不显著，需要加以改进，文中提出了相应的对策。
关键词：平时成绩正态分布相关性一、引言目前，大部分职业学校在对学生期末考核时，均是实行形成性评价与终结性评价相结合的原则，即平时成绩和期末成绩按一定的权重分配，计算求出学生总评成绩。
一般，平时成绩占总评成绩的30%～40%，期末成绩占总评成绩的70%～60%。
平时成绩侧重考核学生的学习过程，实行平时成绩考核的目的是为了加强对学生学习过程的督促、指导和管理，促进学生自主学习，提高学生综合素质和能力。
期末考试主要考核的是学生学习的综合效果，平时考核与期末考试的目的实际上是一致的。
理论上，平时成绩应该与期末考试成绩呈现相同的趋势，即一个学生平时成绩高，其掌握实际知识的能力就会高，相应期末考试成绩也应该高，反之亦然。
两者之间应有比较强的正相关关系。
那么，实际情况是否如此呢？平时成绩和期末成绩能否真正反映一个学生的学习状态及学习效果呢？笔者对此进行了研究。
二、研究过程及方法2.1确定研究对象统计对象为楼宇自动化设备安装与维护专业的15位教师所授的15门不同课程成绩（根据抽样原则选取）。
具体情况见下表1：表1统计对象2.2本抽样的研究材料为09楼宇52班不同学期的15位教师上传到学校成绩统计系统的平时成绩和期末成绩。
其中平时成绩，包括学生的出勤情况、课堂表现、实操过程及结果、作业次数及效果、自我评价等。
若是以信息性、诊断性和鼓励性的评语形式给出的，按规定最终要以百分制的分数表达出来。
2.3研究方法本研究主要采用比较法。
第五章 正态分布与z分数、T分数
第五章 正态分布与z 分数、T 分数第一节 正态分布与z 分数一、正态分布正态分布曲线（Normal distribution carve ）是一个单峰曲线，中间高，两边逐渐下降，在正负一个标准差的地方有拐点，两端永远不与横轴相交，两侧完全对称的钟形曲线（图5-1）。
它的数学模型公式如下： 正态分布的公式：一般正态分布的公式：222/)(21σμπσ--=x e y （5.1）标准正态分布的公式：2/221x e y -=π （5.2）式中，y ：次数或纵线的高度；X ：原始分数；μ：总体平均数；σ：总体标准差；π和e ：常数（3.14，2.718）从公式看出，决定曲线位置和形态的关键数值是分布的平均数μ和标准差σ。
μ值决定曲线的最高点在横轴上的位置。
μ值越大曲线在横轴上的位置越向右。
σ值决定曲线的形状，是高耸还是矮平。
凡是符合以上条件的曲线就是正态曲线，因此有多少对μ值和σ值的组合就有多少条正态分布曲线。
换句话说，任何特定的正态分布的确定的性质是由公式中的μ和σ值决定的。
在为数众多的正态曲线中，有一条正态曲线，平均数μ等于0，标准差 σ等于 1，统计中规定它为标准正态曲线，任何一条正态分布曲线都可以转化为标准正态曲线，方法就是将原始分数转变为z 分数。
z 分数图5-1 标准正态分布曲线二、z 分数z 分数也叫标准分数（Standard score ），它是以标准差为尺子去度量某一原始分数偏离平均数的距离，这段距离含有几个标准差，z 分数就是几。
从而确定这一数据在全体数据中的位置。
称这一过程为标准化。
转化的公式为5.3即：计算z 分数的公式SX X z -= （ 5.3） 式中，X ：原始数据；X ：平均数；S ：标准差z 分数是以标准差为单位的离均差。
从z 分数的计算可以看出，由于在运算过程中保留了原数据与平均数的差的关系)(X X -，平均数的z 分数等于0, 其它数值的z 分数比平均数大的为正值，比平均数小的为负值。
2.4正态分布
解答
引申探究
本例条件不变，若P(X>c＋1)＝P(X<c－1)，求c的值.
解 因为X服从正态分布N(1,22)， 所以对应的正态曲线关于x＝1对称. 又P(X>c＋1)＝P(X<c－1)，
c＋1＋c－1 因此 ＝1，即 c＝1. 2
解答
反思与感 悟
利用正态分布求概率的两个方法 (1)对称法：由于正态曲线是关于直线x＝μ对称的，且概率的
2
1 2 3 4 5
解析
答案
3.已知服从正态分布N(μ，σ2)的随机变量在区间(μ－σ，μ＋σ)， (μ － 2σ ， μ ＋ 2σ) 和 (μ － 3σ ， μ ＋ 3σ) 内 取 值 的 概 率 分 别 为
68.3%,95.4% 和99.7%.若某校高一年级 1 000名学生的某次考试
成绩X服从正态分布N(90,152)，则此次考试成绩在区间 (60,120) 内的学生大约有 A.997人 B.972人
解析 答案
正态曲线下的面积规律
• X轴与正态曲线所夹面积恒等于1 。 • 对称区域面积相等。
S(-,-X)
S(X,)＝S(-,-X)
正态曲线下的面积规律
• 对称区域面积相等。
S(-x1, -x2)
S(x1,x2)=S(-x2,-x1)
-x1 -x2
x2 x1
3、特殊区间的概率:
特别地有
解析
由正态曲线的性质知，曲线的形状由参数σ确定，σ越大，
曲线越矮胖；σ越小，曲线越瘦高，且σ是标准差，故选A.
1 2 3 4 5
解析
答案
2.设随机变量ξ服从正态分布N(μ，σ2)，且二次方程x2＋4x＋ξ ＝0无实数根的概率为 ，则μ等于 1
20 测验分数的解释与组合-百分等级与标准分解析
3. (3分)某个孩子在智力测验上通过了7岁组的 全部6个题目，通过8岁组12个题目中的2个，通 过9岁组4个题目中的1个，请问这个孩子的智力 年龄是( ) A 8岁； B 7岁零5个月； C 7岁零3个月； D 7岁零4个月； 4. 常用的组间常模有( )。
A 年龄常模；
C 标准分数；
B 百分等级；
2 3 9 14 26 43 64 92 111 126 136 141 144 148 150
-2.53 -2.17 -1.80 -1.44 -1.07 -0.71 -0.34 0.02 0.39 0.75 1.12 1.48 1.85 2.21 2.58
-2.33 -2.05 -1.75 -1.40 -1.13 -0.74 -0.36 0.05 0.47 0.81 1.13 1.40 1.64 1.88 2.33
标准分数 离差智商
用一个人的测验分数与同年龄组的人相比 得到的标准分数。 比奈测验的离差智商为：IQ=100+16Z 韦氏测验的离差智商为：IQ=100+15Z 韦氏测验分测验量表分：量表分=10+3Z
如何进行试卷分析解读
如何进行试卷分析考试作为教学过程控制的重要环节，在学校教学工作中应受到足够的重视，并且发挥积极的教学评价与工作导向作用。
我们从每次的考试分数中能获得许多信息，如学生的学习兴趣、学术水平、教师的教学水平与教学中的薄弱环节等等，而仅限于单科结业成绩上报是远远不够的。
传统的考试统计学方法只能对学生集体水平给出总结性评价，对学生个体的差异没有引起足够重视。
而个体差异的确存在，且对学生的学习和心理品质的形成有重要影响。
因此，在对学生集体水平进行分析评价的同时注重学生的个体差异将是今后试卷分析工作的重点。
随着教育信息技术的发展，现代教育手段和技术也为试卷分析工作提供了更为广阔的发展平台。
考试统计学势必要跟上信息化的步伐，突破传统理论和技术的弊端，不断完善和创新。
一、研究课题的提出（一）传统考试统计理论的不足个体差异的普遍存在使“因材施教”成为教育学的理想教育原则。
虽然在现实中我们很容易“……把表达思想不清楚的天才与表达思想清楚的白痴区分开来——表现为前者通过运算和结论，显示出对科学的深刻体会，但不大能够‘说出它是怎样的’；后者看上去充满恰当的词汇，却没有相应能力去利用这些词汇所代表的观念；亦即好的教育工作者凭籍其多年教学经验很快会对学生的天赋和潜能做出判断。
但借助于正式的测验却往往很难达到应有的效果。
因为当今的学绩测验及智力测量主要是以再认或再现方式测量学生能够有意识提取的外显记忆知识以及对这种知识的运用能力，而对学生的内隐学习与内隐记忆等无意识加工能力则很难测出，但这种内隐加工能力却又确实存在，且对学生的学习及其基本心理品质的形成具有重大影响。
对这种加工能力的测量将有助于对学生的全面理解与因材施教，因为测评的目的不是为了给学生贴上优劣的标签，而是为了将儿童置于合适的教育环境中，尽可能帮助学生扬长避短，在加强外显记忆能力训练的同时注意开发其内隐心理潜能，多方位、多侧面地进行综合培养。
经典的测验理论在整个测验的水平上分析测验结果，忽视了个体差异以及不同的项目反应模式，混淆了相同测验分数所包含的不同性质的特征。
学生成绩的正态分布计算
学生成绩的正态分布计算全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：学生成绩的正态分布计算在教育领域中占据着非常重要的地位。
正态分布是统计学中最常见的一种分布，也称为高斯分布。
它描述了大多数自然现象中的数据分布，包括学生成绩。
学生成绩的正态分布计算可以帮助教育工作者更好地了解学生的整体表现情况，有针对性地进行教学和评估，从而提高教育质量，帮助学生取得更好的学业成绩。
在进行学生成绩的正态分布计算之前，我们首先需要收集到有关学生成绩的数据。
通常情况下，学生成绩以数值的形式表现，可以是考试分数、课程成绩等。
为了方便后续的计算和分析，我们需要将这些数据按照一定的规则进行整理和归类。
一般来说，我们可以将学生成绩按照不同的分数段进行分组，或者按照不同的等级划分，比如优秀、良好、及格、不及格等。
接下来就是进行正态分布计算了。
正态分布的形状是一个钟形曲线，呈对称分布，中心点为平均值，标准差决定了曲线的宽度。
在学生成绩的正态分布计算中，平均值代表了整个班级或群体成绩的中心趋势，标准差则代表了成绩的离散程度。
通过这两个参数，我们可以得出一些有意义的信息，比如学生平均成绩是多少，哪些学生表现良好，哪些学生成绩较差等。
正态分布计算的一个重要应用就是统计学生成绩的合格率。
通过正态分布计算，我们可以估算出在一个标准化考试中，有多少学生的成绩超过了某个分数线，或者有多少学生的成绩低于某个分数线。
这对于学校管理者来说，可以帮助他们更好地评估学生的学业水平，制定更合理的教学计划，为学生提供更好的学习支持。
在进行学生成绩的正态分布计算时，也需要注意一些数据采集和处理的问题。
要确保数据的准确性和完整性，避免数据的缺失或错误导致计算结果产生偏差。
要注意数据的采样方法和样本量的选择，确保样本的代表性和随机性，避免样本选择偏差影响计算结果的准确性。
要结合实际情况和教育背景综合分析计算结果，不仅要看到数值结果，还要深入思考背后的原因和启示，对教育实践有所启发。
如何建立学习成绩曲线图
如何建立学习成绩曲线图一、问题的提出新课程理念提出：以人为本，一切为了学生的发展。
在过去的教学实践中，我们一直提倡老师要研究班隋、生情、学情，了解学生的学科知识掌握情况，尤其是要帮助学生弄清自己知识上的弱点、缺点，从而对症下药，因人而宜制定培尖补差计划。
因此，每次考试后，班主任都会根据成绩开出一串目标生、临界生、补差生名单，任课教师则一阵忙乎：谈话、面批、督查、开小灶。
老师忙个不停，学生疲于应付，效果却不明显。
究其原因，我们以为老师对学生学情并未真正全面的了解。
因为每次考试学生的名次会上下浮动，学科成绩也有波动，到底该生在班级处于什么位置，其学科成绩薄弱如何，薄弱学科又到底薄弱在哪一知识点上，对此，老师难以把握到准确可信的数据材料。
开考试分析会，一次考试，若干数据，让任课教师难以直观而简洁地了解学生的整体情况，也难以对学生的学习情况准确定位，给今后的教学工作提供不了正确的导向。
培尖补差工作自然也易走走过场，流于形式，效益不高。
于是我们想通过绘制学生学习成绩曲线图，让教师根据学生较长一段时间的学习成绩变化形成对该生的科学评价。
从而避免了一次、两次考试的偶然性，对学情把握的片面性，补差措施的盲目性。
进而达到让教师探索出一条适合生情、学情，提高教学针对性，促进教学效益最优化途径的目的。
二、曲线图建立以首次考试为起点，计算出某生的总分、单科分与同学科组合学生总分的均分、单科均分的差并除以同学科组合学生总分的均分、单均分得该生的总分、单科分的分差率。
以后每次考试都计算出学生的总分及单科分与同学科组合学生总分的均分、单科均分的分差率，并标示到图上。
分差率可以避免因考试难易系数及其他因素造成的学生成绩的波动，影响对学生在同学科组合中的准确位置的评价。
这样可以回避单以名次来评价学生成绩的不准确性，而从分差率的正负看学生的变化，正便是进步，负便是退步;可以回避考试总分及名次的升降与该生实际分值在同学科组合中位置并不相符的现象。
大学英语四级成绩预测建模与分析——以天津体育学院运动与文化艺术学院为例
82019年27期总第467期ENGLISH ON CAMPUS的弊端。
学习方式多样化，有利于将应用型本科专业学生实践能力强的特色发挥到极致，实现语言学习与专业知识的再融合。
互联网+教育的蓬勃发展及应用型本科院校大学生英语学习需求丰富的大环境下，学习者的语言学习方式从单一走向多远，变得更有必要。
只有多元化的学习方式才能满足应用型本科院校不同专业对毕业生英语能力的要求，才能满足不同专业背景学生对课程多元化的需求，才能在大数据时代网罗各类教学资源辅助英语课程的学习。
多元化的学习方式应在面授与非面授、线上学习与线下学习的有机结合的基础下，自主学习、合作学习、个性化定制学习高度交融，形成学习主动性强的特点。
4.加强网络教育空间管理，赢得网络教育话语权。
互联网+教育模式下，良好的教学效果基于学生自我管理意识的提升。
泛在学习环境下的大学英语学习更具自主性、交互性和共享性，如何帮助学习者有效地、有针对性地整合及获取学习信息，教师如何在网络教育平台中做好学习交互、解答及评价，是急需解决的问题。
“教师应对学习内容、学习时间、学习过程、学习结果进行立体化、全方位的监控。
”互联网独具开放性，要求教师必须将培养学生甄别信息能力放在重要位置，一方面在这便利、开放的教育平台实现了多元化、个性化学习；另一方面在学习跨文化交际知识过程中也会出现盲目追捧等价值迷失的情况。
这需要大学英语教师建立健全多元化的学习评价体系，在三维目标的基础上进行网络化泛在学习的科学评价，帮助学习者培养文化自信及甄别信息、判断形势、善于创新的能力，赢得网络教育平台的话语权。
四、结语互联网+教育对于应用型本科院校大学英语教学是挑战亦是机遇。
在教学手段、教学方式、教学观念、教学素养、角色定位等方面要求革新，借助互联网+教育去探索应用型本科大学英语教学与专业需求互融，培养更具创造力，更具专业素养的应用型本科生，这无非是大学英语教学改革的良机。
大学英语教师应努力适应新要求，与时俱进，提高教学信息素养，找准个人角色定位；帮助学习者建立语言学习自信，充分利用优质教学资源实现翻转课堂的良性开展；教学内容、教学设计与专业需求相结合，满足大学生个性化学习需求；做好课堂及网络教学的管理者，逐步提升大学英语教学量。
应用spss对英语成绩测试分析
应用spss对英语成绩测试分析经济与政法学院09社会工作 2009137114 孟美乐摘要:语言测试是外语教学中极其重要的组成部分，是检验、促进教学的重要手段。
测试结果可以为教学提供反馈，帮助老师了解学生的学习情况，改进教学方法。
而对测试结果的分析，需要科学的工具方法，本文以一次测试成绩数据为例，探讨了如何用统计软件spss对测试成绩进行科学的统计分析，从而为教学提供指导性的反馈意见。
关键词:英语测试统计 spss一、调查背景普通的统计分析方法使得教师对于测试的成绩进行分析显得非常缓慢而麻烦，并且科学性有待进一步论证。
我们想通过本次调查分析将spss分析软件推广到教师的工作当中，减轻教师的非本质性工作。
同时也是为了是教师更加科学真实的了解学生的学习情况，从而进一步制定合理的教学计划。
二、调查对象:襄樊学院2011级0001商务英语班级学生三、调查方法:问卷调查四、调查方式:随你抽样五、调查意义:语言测试是外语教学中极其重要的组成部分，是检验、促进教学的重要手段。
测试结果可以为教学提供反馈，帮助老师了解学生的学习情况，改进教学方法。
而对测试结果的分析，需要科学的工具方法，本文以一次测试成绩数据为例，探讨了如何用统计软件spss对测试成绩进行科学的统计分析，从而为教学提供指导性的反馈意见。
六、调查时间:2011年10月5日至2011年10月13日七、调查样式:见附件八、分析方法:通过问卷收集数据，适当的运用spss软件包进行分析和处理。
九、调查报告:本次问卷共发放61份收回61份，回收率为100%。
1、数据背景我们分析所用的测试数据来源于襄樊学院商务英语班级，我们随机抽取了36名学生的成绩作为样本。
因为我们的研究主要是为了探讨该班学生的英语学习情况，并不代表我校或湖北省乃至全国的英语水平，所以我们的数据采样是合理的。
测试所用的试题为以往历年的四级真题，实体的信度、效度、难度和区分度都是经过严密的科学的测算的，因而其测试结果也是可信的试卷的结构如下表所示: 表一:测试试卷试题结构序号题目分值所占比例 1 Listening 20 20%Comperhension2 Reading Comperhension 2o 20%3 Vocabulary and 30 30%Structure4 Cloze Test 20 20%5 Writing 15 15% 2、数据分析为了尽量排除阅卷过程中主观因素对统计结果的干扰，我们将主观性较大的作文部分作为控制变量，将部分小数从总分中扣除，我们得到了如下的原始分数表: 表二:两次测试的原始分数启动spss，建立一张工作表，将以上数据依次录入，并校对无误后，即可进行分析，首先可以获得常规性的描述性统计数据。
考试分数分布、原始分数与导出分数
考试分数分布、原始分数与导出分数传统的考试只是命题、评卷、登分和计算平均成绩，而极少对分数的可靠性和有效性进行科学的评估。
因此，有必要根据教育测量学和教育统计学的基本原理和方法，对原始分数进行处理和解释，只有这样才能对考生的真实水平以及对试题和试卷的质量做出科学的比较和评价。
笔者编制了名为ＥｘａｍａｎｌｓＥｘａｍｉｎａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ的考试质量分析专用软件，简要介绍考试质量分析中，有关考试分数处理和解释的基本原理及各统计量数的意义和优缺点，以利于考试质量分析的普及和推广。
１．对分数分布的描述和分析１.１分数的频率分布曲线与直方图根据统计学的中心极限定理，只要考生足够多，他们的水平一般应接近正态分布。
判断考分是否近似正态分布，最直观和有效的方法是把考分的频率分布曲线与均值和方差相同的正态分布曲线加以比较。
但一般常见的考试，由于数据过少只有数十到一二百名考生，分数分组不可能太细否则大多数组别的频率将会是零，从而显示不出分数分布的规律性，不可能画出光滑的频率分布曲线，而只能代之以频数多边形或直方图。
Ｅｘａｍａｎｌｓ提供传统的按优、良、中、及格和不及格分组的频数直方图根据不同用户的需要，也可提供等组距频数直方图。
频数多边形或直方图虽然能给出分数分布的直观图像，但如需深入了解和准确描述分数分布的全貌和特征，并与正态分布进行定量的比较，则必须进一步整理原始分数并计算出描述分数分布特征的各种统计量数。
１.２集中量数集中量数是描述一批分数的集中趋势的量数。
集中量数可用于参加同一考试的不同班级之间的比较。
Ｅｘａｍａｎｌｓ提供平均数、中数和众数三个描述集中趋势的统计量数。
１.２．１平均数ｘ本文中的平均数指的就是平均分，即原始分数的算术平均数：其中ｘｉ是第ｉ个考生的原始分数，ｎ是考生数。
平均数具有严密、可靠、代表性强、容易计算和易于理解等优点。
其缺点是易受极端数值的影响，从而损害其代表性。
１．２．２中数Ｍｄ中数又称中值或中位数是指把所有考生的原始分数从高到代排列时，处于中间位置上的那个分数如果考生人数为偶数，则中数取处于中间位置的那两个分数的平均值。
绘制成绩分布图
Visual c++可视化程序设计报告——绘制成绩分布图系别：电气系班级：电子092班姓名：杜力朝学号：绘制成绩分布图报告一、设计内容介绍：本示例主要的功能是通过给定的一组成绩数据绘制出成绩的分布图（包括直方图和圆饼图）。
这里没有用到数据库，因为是一个简单的成绩分布图，而用数据库的话在转到另一台机子上还要重新建表，对于学生信息也要涉及到录入问题，不容易实际操作，所以本示例采用了更为方便的通过手动录入数据或者是从文件（txt格式文本文档，第一个数为总人数，其余为分数，分数之间用逗号隔开）导入数据两种方式绘制出其统计图。
录入的成绩可查看可修改，直方图采用了立体图模式，看起来更直观，各个分数段都有明显的分数人数标注，看起来直观形象。
饼形图也同样标注了各颜色对应的分数段及人数，看起来很直观。
数据录入部分与绘图部分集成在一个对话框上面，没有在单个文档中调用，减少了不必要的繁琐过程。
二、设计思路方法、过程在早期一段时间做过界面设计，多媒体的制作以及网络部分的程序，而对于绘图一部分一直以来都为触及到，所以在这方面采用了查找样本借鉴修改的方法来完成本实验。
通过查阅资料分析一共得到两个差不多的实例，其中一个是创建一个绘图类，然后在绘制过程中创建该类，将该类实例化以后绘制出相应的图形；另一个是直接从给出的数据中绘出直方图和饼图来。
因为学C++还未达到一定层次，对于建类来说并不是一件容易的事，所以采用了第二种直接绘图的方法，即在绘制按钮中添加所有绘制代码。
因为给定的是一个在单文档中绘制的实例，而且数据是直接绘出的，本实例是需要从所给分数数据中统计出各分数段人数，然后将其分布图绘制出来，所以在将其源码打出来以后，在其基本框架上加以修改而来，将当文档换成为基本对话框，并且数据经过处理以后显示在对话框右侧部分。
所给实例只是一个简单的绘制图形的实例，仅在单机是进行绘制，而本例则在导入数据或者录入数据后绘制图形，所以在调试过程中加入了很多变量，和局部变量。
《临床麻醉学》试题质量分析与控制
１ 从成绩 曲线分布及频数分 布看试题 质 量
频数分布与正态分布图 ， 频数分布 图可反映成 绩 的集中趋势和离散、 考试作用 、 考生人数等不 同， 对
难 度要 求应有 所不 同 ， 在 ０ ４～ ． 一般 ． ０ ７间为宜 。本 次 试卷难 度 为 ０６ ， 较难 类 试卷 ， ．５ 属 因此有 ４ ３人 卷 面成绩 在 ６ ０分 以下 。 ２２ 区分 度 ． 区分 度是 用来 衡 量 试 题对 不 同水 平 考生 区别 能 力 的统 计 指 标 。通 常 用 Ｄ＝Ｐ 一Ｐ 表
【 文献标识码】 Ａ
【 文章编号】０ ８ ８６ （０ １０－０６ ０ １０— １４ ２１ ）１０７－２
课 程考 试是 学校 教学 的重要 环节 ， 反馈 学 生 、 可
验， 而主要要靠几个数理指标值来判断。
教学 、 管理等多方面信息 ， 是进行教育测量与评价必 不可少的手段之一。对于考试取得的数据进行科学 的统计分析 ， 直接影响到教学质量和教育评价结果。 通过对试卷的定量分析与控制 ， 可以对每个学生、 每 个教师作出相应的定量评价， 这是考试最显著的作
４２ 考后要有成绩统计分析 学生考试成绩 ， ． 是科 学 地评 价学 生 和教 师 的重 要 依据 之 一 ， 反 馈 教 学 是
符合教学大纲的要求 ， 能较好地覆盖整个教学内容。 命题方案要合理 、 科学 ， 符合素质教育的要求 ， 按照
工作、 管理工作中有关信息 的重要途径。必修课每 次考试之后要求必须按规定进行学生考试成绩的统 计分析 。还可以帮助我们提高命题 的质量 ， 帮助我
定应答题 ） 并用， 符合 主观题 ： 并 客观题 ＝ ７的 ３：