外语教学科研中的统计之SPSS篇
关于SPSS在教育统计中的应用
关于SPSS在教育统计中的应用§1．统计处理在教育技术学研究中的作用在科学研究活动中，要得出定量的结论，必须运用数学语言。
在现代，数学分析方法已广泛地应用到各门学科的科学研究之中，不仅在自然科学，而且在社会科学、思维科学都已普遍使用数学，处于计量化的过程，产生了计量社会学、计量历史学、计量地理学、教育统计学、教育测量学等新的计量科学。
教育技术学量的研究，离不开计量化的处理，同时也需要作数学分析处理。
科学研究的计量化过程，经历过三个主要发展阶段，即从精确数学到随机数学，到现代的模糊数学。
1．经典的精确数学，如数学分析、微分方程，它是用于研究必然现象或确定性的关系，主要用于自然科学领域。
2．随机数学，如随机过程理论、数理统计，它是用来研究偶然现象，从纷乱的、大量的偶然现象中去探索必然的规律，在社会科学领域中得到广泛的应用。
3．模糊数学，如模糊集合论，它是用来研究非精确现象，现在广泛地应用于社会科学和思维科学领域。
教育技术学研究的对象是学习过程和学习资源，包含大量的偶然现象和非精确现象。
因此，要深入研究教育技术现象及其规律，必须运用统计描述、统计分析方法和模糊数学分析方法，才可能使这门学科达到真正完善的地步。
教育技术学研究的现象多数是偶然的现象，又称随机现象，其变化发展往往具有几种不同的可能性，究竟出现哪一种结果，那是带有偶然性的，是随机的。
这类偶然现象是遵循统计规律的，当随机现象是由大量的成份组成，或者随机现象出现大量的次数时，就能体现统计平均规律。
因此，我们对数据资料作统计处理，就可以发现它们的内在规律，掌握现象的特征，检验研究的假设。
在教育技术学研究中，统计处理主要包括有统计分布的描述，特征量数的计算，相关关系的分析，数量标志的统计检验，品质标志的统计检验等。
一、统计处理为教育技术学研究中的量的分析提供了支持与保障教育技术学研究资料统计处理的对象主要是来自试验或实验中的数据。
当数据表现为分数或频数这样的数量形式时，研究者通常会用适当的统计方法进行数据分析。
SPSS在英语试卷统计分析中的应用
SPSS 在英语试卷统计分析中的应用刘宝权席仲恩上海外国语大学研究生部,上海 200083摘要：本文旨在通过演示，使没有系统学过教育统计学的外语研究者和广大外语教师能够借助SPSS对日常考试试卷进行必要的分析。
重点介绍SPSS在项目分析和试卷整体定量统计分析中的应用，包括原始数据的输入、项目难度、项目区分度以及试卷信度内容，以消除外语研究者及广大外语教师对于试卷定量分析的神秘感和恐惧感，从而使我们的学校考试或者课堂考试更科学，更好地服务于外语教学，最终大面积地提高我国的外语教学质量和效率。
关键词：SPSS; 英语试卷分析；项目分析；信度分析Analyzing English Language Test with SPSS LIU Bao-quan, XI Zhong-enGraduate School, Shanghai International Studies UniversityAbstract: This paper demonstrates to the foreign language researchers and teachers how they, who have had no systematic training in educational statistics, can analyze their classroom or school-based tests with SPSS. A step-by-step approach is taken, starting from variable definition, inputting data, analysis to understanding the result. Our focus is on the interpretation of SPSS printout concerning item difficulty and item discrimination. Our aim is to demystify quantitative item and test analysis for humanistic-minded foreign language teachers so as to make it possible for them to make classroomtest and school-based test more scientific and better serve foreign language education. Ultimately, the quality and efficiency of foreign language teaching in China will be improved.Key words: SPSS; Analysis of English Test; Item Analysis; Reliability Study1 引言测试既是教育系统的有机组成部分，又是教育系统中不可缺少的“魔鬼”。
SPSS统计分析_实例宝典
SPSS统计分析_实例宝典SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社科、商科、医学等领域的数据分析和统计研究中。
SPSS提供了丰富的统计方法和分析工具，能够对数据进行描述性统计、假设检验、回归分析、方差分析、因子分析等等统计分析。
下面以一个实例宝典来介绍SPSS的使用。
假设我们有一份调查数据，包括了一些样本的年龄、性别、收入等变量。
我们希望利用SPSS对这份数据进行分析，得出一些有关样本特征的结论。
首先，我们需要导入数据。
在SPSS的菜单栏中，选择"File"，然后点击"Open"，找到我们保存的数据文件，并进行导入。
导入完成后，我们可以在数据视图中看到导入的数据，包括了各个变量的取值。
接下来，我们可以对数据进行描述性统计分析。
在菜单栏中选择"Analyze"，然后点击"Descriptive Statistics"，再选择"Frequencies"。
在"Frequencies"对话框中，选择我们感兴趣的变量（如年龄、性别、收入），然后点击"OK"。
SPSS将会为我们输出每个变量的频数、均值、标准差等描述性统计结果。
通过这些统计量，我们可以对样本的整体特征进行了解。
接着，我们可以进行一些比较性的分析。
比如，我们可以对不同性别的样本进行回归分析，探究性别对收入是否有显著影响。
在菜单栏中选择"Analyze"，然后点击"Regression"，再选择"Linear"。
在"Linear Regression"对话框中，选择我们的自变量（性别）和因变量（收入），然后点击"OK"。
SPSS将会为我们输出回归模型的系数、截距、残差等结果，帮助我们了解性别对收入的作用。
第5章-SPSS基本统计分析说课讲解
6.单击Format指定列联表各单元的输出排 列顺序；
7.单击Statistics指定用哪种方法分析行变 量和列变量的关系。
5.5 多选项分析
一、什么是多选项问题 二、分析多选项问题的一般方案 三、多选项分析处理多选项问题
一、什么是多选项问题
③Charts 统计图形
④Format 设置频数表输出格式。
● Multiple variables 多变量栏 •Compare variables，将所有变量结果在一个图形z 中输出 •Organize output by variables ，为每一个变量单独 输出一个图形。
Statistics
variables/File is already sorted。
四、分组计算描述统计量
5.2 变量的频数分析
一、变量频数的描述方法 利用变量的频数分布分析可以方便
的对数据按组进行归类整理，形成各观 测量的不同水平（分组）的频数分布情 况表和图形，以便对数值的数量特征和 内部结构状况有一个概括的认识。
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5.4 交叉分组下的频数分析
一、交叉分组下的频数分析
1.主要任务： （1）编制交叉列联表
（2）变量间进行相关性分析
一、交叉分组下的频数分析
1. 交叉列联表 两个或两个以上的变量交叉分组后形成的
列联表。 行变量(Row)：表1、2中 职称 列变量(Column)：表1、2中文化程度 层变量(Layer)：表2中性别
5.3 变量的频数分析
1.频数、百分比 有效百分比：各频数占总有效样本数之比 累计百分比：各百分比逐级累加结果。 2.分位数 4分位数（Quartiles） 3.统计图形 条形图、饼图、直方图
第2章SPSS高级统计分析操作介绍
第2章SPSS高级统计分析操作介绍在上一章中详细介绍了SPSS基本统计分析方法的界面操作和英文标签说明，包括数据描述性分析、均值检验、方差分析、相关回归分析、非参数检验、聚类和判别分析、主成分分析和因子分析等。
在本章中，将详细介绍SPSS软件中所用到的高级统计分析方法，主要包括生存分析、信度分析以及常用统计图形的界面操作和英文标签说明。
2.1生存分析生存分析方法是一种非常重要的统计分析方法，主要用于分析涉及一定时间的发生和持续长度的时间数据，用以揭示事件发生和发展的规律。
生存分析是近一二十年来发展起来的数理统计新分支，它是根据现代医学、工程等科学研究的大量实际问题提出来的，着重对截断数据进行统计分析研究。
生存分析的理论与应用受到了世界各国，特别是发达国家很大的重视。
1986 年美国国家科学院委员会提出的数学发展概况中，曾把生存分析列为 6 大发展方向之一。
生存分析目前已广泛应用在医学、生物学、公共健康、金融学、保险、人口统计等诸多领域，它涉及数理统计中原有的参数统计与非参数统计的结合，而且涉及一些较深较新的概率和其他数学工具。
因此，生存分析方法日益受到人们的重视。
本章介绍了如何使用SPSS来进行生存分析。
SPSS所提供的功能主要有以下4项。
●Life Tables：寿命表分析。
●Kaplan-Meier：Kaplan-Meier分析。
●Cox Regression：Cox回归分析。
●Cox w/Time-Dep Cov：时间相依性的回归分析。
2.1.1生存分析简介生存分析(Survival Analysis)主要用于对涉及一定时间的发生和持续长度的时间数据的分析。
生存分析所分析的数据通常称为生存数据，生存数据按照观察数据所提供的信息的不同，可以分为完全数据、删失数据和截尾数据3种。
生存分析(Survival Analysis)是目前统计学的热门，自20世纪70年代中期以来，得到了迅速的发展，无论在理论或应用方面都受到了人们的重视。
spss在教育统计中的应用
spss在教育统计中的应用
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，它在教育统计中得到了广泛应用。
SPSS可以帮助教育研究者更好地分析数据，从而更好地理解教育现象。
SPSS可以帮助教育研究者收集、整理、分析和汇总数据，从而更好地了解教育现象。
它可以用来研究教育政策的影响，研究学生学习表现，研究学校的教学效果，以及研究学校改善的有效方法等等。
此外，SPSS还可以用于研究社会因素对学习成绩的影响，以及学校环境对学习成绩的影响等等。
SPSS的另一个优势是它可以帮助教育研究者构建准确的统计模型，从而更好地探索教育现象。
SPSS可以用来分析多种类型的数据，包括文本、数值和图像等，并且可以帮助教育研究者更好地发现教育现象的内在规律。
SPSS在教育统计中发挥了重要作用，它可以帮助教育研究者更好地理解教育现象，更好地探索教育现象的内在规律，从而更好地改善教育质量。
spss统计教程
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李四 赞成
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李四 反对
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张三 中立
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李四 赞成
关于投票选举一次抽样调查的数据阵列
品质型变量
定序
定类
数量型变量 数量型变量
回答类别
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意
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。
SPSS在教育统计中的应用课程设计 (2)
SPSS在教育统计中的应用课程设计课程背景随着教育事业的不断进步，人们对于教育质量的要求也越来越高。
而教育统计就是一种评估和改进教育体系的重要工具。
SPSS是一款流行的统计分析软件，可以帮助研究人员快速高效地处理和分析大量数据，因而受到了广泛关注和应用。
本门课程旨在帮助学生了解SPSS在教育统计中的应用方法，并能够运用SPSS对教育数据进行统计分析，并为教育实践提供支持和指导。
课程目标本门课程的目标是：1.让学生能够清楚地了解SPSS在教育统计中的应用，掌握使用SPSS进行数据处理和分析的技能；2.培养学生在处理教育数据方面的能力，并提高其对教育问题的认识和理解；3.使学生能够运用SPSS对教育数据进行分析，并结合实际情况提出合理的建议和方案；4.激发学生对于教育统计研究的兴趣，为未来的学术研究和职业发展奠定基础。
课程安排第一周：SPSS简介和基本操作本周的主要内容是介绍SPSS软件的基本操作，包括数据的导入、清洗和变量设置等。
学生将通过实践掌握SPSS软件的基本操作技能，为后续课程做好准备。
第二周：数据描述性统计分析本周的主要内容是教授如何使用SPSS进行数据描述性统计分析，如频数分析、中心位置与散布分析等。
学生将通过实际练习掌握如何使用SPSS进行简单的数据分析。
第三周：假设检验本周的主要内容是介绍假设检验的基本概念和原理，并教授如何在SPSS中进行假设检验分析。
学生将通过分析案例学会如何运用假设检验方法来判断变量之间的关系。
第四周：ANOVA分析本周的主要内容是介绍ANOVA分析在教育统计中的应用，包括单因素方差分析和多因素方差分析等。
学生将通过实际操作掌握如何使用SPSS进行ANOVA分析，并应用于教育实践中。
第五周：相关分析和回归分析本周的主要内容是介绍相关分析和回归分析的基本原理和应用，并教授如何在SPSS中进行相关分析和回归分析。
学生将通过案例分析掌握如何使用相关分析和回归分析方法来探究变量之间的关系。
spss实验一基本统计方法
在SPSS 中进行实验一的基本统计方法包括描述统计和推论统计两个方面。
描述统计用于对实验数据的整体特征进行描述，而推论统计则用于对样本数据进行推断，从而得出总体的结论。
以下是在SPSS 中进行实验一时常用的基本统计方法：描述统计：1. 均值（Mean）：计算数据的平均值，反映数据的集中趋势。
2. 标准差（Standard Deviation）：衡量数据的离散程度。
3. 频数统计（Frequencies）：统计分类变量的频数分布。
4. 中位数（Median）：数据的中间值，不受极端值影响。
5. 最大最小值（Minimum, Maximum）：显示数据的最大值和最小值。
6. 百分位数（Percentiles）：显示数据的分位数，如四分位数等。
推论统计：1. 相关分析（Correlation）：分析两个连续变量之间的关系。
2. t检验（Independent Samples T-Test, Paired Samples T-Test）：比较两组样本均值是否存在显著差异。
3. 方差分析（ANOVA）：比较两个或多个组之间均值是否存在显著差异。
4. 卡方检验（Chi-Square Test）：用于比较分类变量之间的关联性。
5. 线性回归（Linear Regression）：分析自变量和因变量之间的线性关系。
6. 非参数检验（Mann-Whitney U Test, Kruskal-Wallis Test）：适用于非正态分布数据或秩次数据的假设检验。
以上是在SPSS 中常用的实验一基本统计方法，通过这些方法可以对实验数据进行全面的描述和分析，从而得出科学、客观的结论。
在使用这些方法时，需要根据实际情况选择合适的统计方法，并正确解读结果。
SPSS在统计课程教学中的应用
SPSS在统计课程教学中的应用摘要：spss是当今国际上最新、最流行、最受欢迎的统计软件包之一，具有完善的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等多项功能。
本文运用SPSS对统计教学中的一些简单案例的分析，得出SPSS在统计专业教学的中的重要作用。
关键词：统计软件；多元统计分析；SPSS；教学方法人类已经进入信息时代，要在大量的信息中获得有科学价值的信息，必须对采集的信息进行存储、整理。
统计分析和绘制统计图形。
SPSS就是当今国际上最流行的统计软件之一，可以帮助用户来实现这些繁冗的数据处理工作，从而达到解释与阐明客观事物规律的目的，为用户决策提供有力的支持。
正因为SPSS有如此强大的功能，因此在统计教学中，我们也运用SPSS软件来进行多门课程的教学，包括数理统计、回归分析、试验设计、多元统计分析等等课程。
下文就针对SPSS在不同课程中的运用一一分析。
一、SPSS软件在数理统计中的应用数理统计是以概率论为理论基础对随机现象的数据进行收集、整理、分析的学科。
概率论与数理统计理论上具有数学严格的特性和极广泛的应用性，这种应用性体现在社会、人文、医疗、工业、农业、军事、科研等几乎所有的领域。
以下是用运用SPSS软件对配对样本进行的t检验。
随机选择了某个班10名同学期中和期末的考试成绩如表1。
想通过SPSS软件的配对样本检验得到在5%的显著性水平下这10名同学两次考试成绩有无显著差异？打开SPSS软件，并依次输入数据，然后选择分析功能—比较均值—配对样本t检验，在弹出的对话框中将两个变量作为一组数据选为分析变量，输出结果如表2。
根据题意，我们应该将假设检验的零假设设为μ1-μ2≤0，备择假设设为μ1-μ2>0。
根据表2检验的t统计量等于-0.546，双侧检验的p-值为0.602>0.05，因此在5%的顯著性水平下显然应接受零假设，结论是这8名学生期中和期末成绩没有显著差异。
二、SPPP在试验设计中的应用在单因子方差分析中，若经F检验拒绝了H0：μ1=μ2=…=μr，这表明，因子A的r个水平均值μ1，μ2，…，μr不全相等，但不一定两两之间都有差异。
以SPSS为工具提升教师数据分析能力
以SPSS为工具提升教师数据分析能力SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个专门用于统计分析和数据挖掘的软件工具。
在教育领域中，教师可以利用SPSS来提升他们的数据分析能力，从而更好地理解学生的学习情况，制定更科学的教学策略，促进学生的学习效果。
首先，SPSS可以帮助教师更好地了解学生的学习情况。
通过收集学生的考试成绩、课堂表现等数据，教师可以利用SPSS进行数据分析，比如频数统计、相关性分析、分组比较等，从而发现学生的学习特点和问题所在。
通过对数据的量化分析，教师可以更客观地评估学生的学习情况，及时发现问题并采取有效措施进行干预。
其次，SPSS可以帮助教师制定更科学的教学策略。
通过分析学生的学习数据，教师可以发现学生的学习习惯、学习方式、学习困难等信息，有针对性地制定教学计划和教学内容。
比如，通过分析学生的试题答题情况，教师可以了解学生在哪些知识点上存在薄弱，从而有针对性地进行重点讲解和巩固。
通过分析学生的参与度和表现情况，教师可以调整教学方法和策略，提高教学效果。
另外，SPSS还可以帮助教师进行教学成果评估。
通过对学生的学习数据进行分析，教师可以及时评估教学效果，了解学生的学习进展和成绩提升情况。
通过与其他班级或学生的数据进行比较，教师可以发现教学中存在的问题和改进空间，持续改进教学质量，提高学生的学习成绩和综合素质。
最后，SPSS还可以帮助教师进行教研和科研工作。
教师可以利用SPSS进行数据分析，探讨教学方法的有效性、教学内容的合理性等问题，提升自己的教学水平和科研能力。
通过在教学实践中不断积累数据，分析数据，总结经验，持续改进教学方法，教师可以提升自己的教学水平和专业能力。
总的来说，SPSS作为一个专业的数据分析工具，可以帮助教师更好地了解学生的学习情况，制定更科学的教学策略，评估教学效果，进行教研和科研工作，提升教师的数据分析能力，提高教学质量，促进学生的学习效果和综合素质的提升。
外语教学科研中的统计之SPSS篇
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结 论 ： 该 班 专 四 成 绩 明 显 好 于 全 国 平 均 成 绩
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二、实战操作：单一样本卡方检验
单一样本非参数检验：卡方检验(X2 test)(适用于称名变量，并且变量可 以为双值或多值)，二项分布检验（Binominal test）(适用于称名变量， 变量只能为双值)
举例4：在一次英语口语演讲比赛中，聘请了10 位评委参加评判工作。 这10位评委对其中2 名选手的打分情况（满分为20分）。问：其中的一 名选手的成绩是否显著地高于另外一名选手？
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注：Aymptotic only适用 于大样本的渐进法。
通常应关注配对符号秩和 检验（Wilcoxon）结果， 而不是符号检验（sign test）。 McNemar：以研究对象作 自身对照，检验其“前后”
Median）检验（连续变量）
• 来自多个相关样本的数据： • 参数检验：单因素重复测量方差分析（repeated measures ANOVA） • 多因素方差分析(Factorial ANOVA) • 非参数检验：Friedman检验（连续变量）；Kendall检验（定序变量
）；Cochran’s Q检验（称名变量）
注意输入方法！
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结论：5 位教师对3篇作文所作的评 价是不一致（p>0.05）。 标准制定和阅卷教师培训很重要！
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二、实战操作：单因素方差分析
基本思想：通过分析不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可 控因素对研究结果影响力的大小。
利用SPSS进行统计检验
第四节利用SPSS进行统计检验在教育技术研究中，经常需要利用不同的教学媒体或教学资源对不同的对象进行教学改革试验，但教学试验的总体往往都有较大数量，限于人力、物力与时间，通常都采用抽取一定的样本作为研究对象，这样，就存在样本的特征数量能否反映总体特征的问题，也存在着两种不同的样本的数量标志的参数是否存在差异的问题，这就必需对样本量数进行定量分析与推断，在教育统计学中称为“统计检验”。
一、统计检验的基本原理统计检验是先对总体的分布规律作出某种假说，然后根据样本提供的数据，通过统计运算，根据运算结果，对假说作出肯定或否定的决策。
如果现要检验实验组和对照组的平均数（μ1和μ2）有没有差异，其步骤为：1．建立虚无假设，即先认为两者没有差异，用表示；2．通过统计运算，确定假设成立的概率P。
⒊根据P 的大小，判断假设是否成立。
如表6-12所示。
二、大样本平均数差异的显著性检验——Z检验Z检验法适用于大样本（样本容量小于30）的两平均数之间差异显著性检验的方法。
它是通过计算两个平均数之间差的Z分数来与规定的理论Z值相比较，看是否大于规定的理论Z值，从而判定两平均数的差异是否显著的一种差异显著性检验方法。
其一般步骤：第一步，建立虚无假设，即先假定两个平均数之间没有显著差异。
第二步，计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。
（1）如果检验一个样本平均数（）与一个已知的总体平均数()的差异是否显著。
其Z值计算公式为：其中是检验样本的平均数；是已知总体的平均数；S是样本的方差；n是样本容量。
（2）如果检验来自两个的两组样本平均数的差异性，从而判断它们各自代表的总体的差异是否显著。
其Z值计算公式为：其中，1、2是样本1，样本2的平均数；是样本1，样本2的标准差；是样本1，样本2的容量。
第三步，比较计算所得Z值与理论Z值，推断发生的概率，依据Z值与差异显著性关系表作出判断。
如表6-13所示。
第四步，根据是以上分析，结合具体情况，作出结论。
数理统计之SPSS统计分析
探索性分析输 出结果
具体操作步骤：打开数据文件，加权个案
具体操作步骤：
三、均值的比较与检验
T 检验是检验差异显著性的十分重要的统计工具 , 这种差异显著性的检验是样本均值间的比较。因此 T 检验也可以称为一种均值比较分析。它包括单样 本T检验、独立样本T 检验、配对样本T 检验。 来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T 检 验的方法。T 检验要求两个被比较的样体来自正态 总体。 两个样本方差相等与不等时使用的计算 t 值的公式 不同。
1.2 描述分析
刻画集中趋势的统计量
集中趋势指一组数据向某一中心值靠拢的倾向。计算刻画集中趋势的统计量 正是要寻找能够反应数据一般水平的“代表值”或“中心值”。
常用统计量：均值、中位数、众数
均值：即算术平均数，是反映某变量所有取值的集中趋势或平均水平 的指标。如某企业职工的平均月收入。 中位数：即一组数据按升序排序后，处于中间位置上的数据值。 众数：即一组数据中出现次数最多的数据值。
1.2 描述分析
练习例题
某医师收集了 80 例重症监护病人的有关情况：年 龄 ( 岁 ) 、 ICU 时间 ( 天 ) APACHEIII 评分、手术及 预后等指标。试分析年龄及手术的评述分布情况 。 结果输出：手术方式统计表和APACHEIII评分频 数分布图
描述性统计
试对资料中年龄和APACHEIII评分进行简 单的描述性分析
• • • •
（2）绘制统计图
频数分析的基本操作
1.1 频数分析
（1）分析—描述统计—频率 （2）将频数分析变量选择到变量框中 （3）单击表格按钮选择绘制统计图形 ，选择饼图
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SPSS规定：当样本 容量3≤n≥5000，结 果以Shapino-Wilk （W检验）为准，当 样本容量n>5000时， 结果以KolmogorovSmirnov（D检验为 准）。 结论：n<5000，W 值得概率P<0.05， 接受检验假设，可 认为考生成绩不是 正态分布。
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二、实战操作
2.1 推断性统计：分析不同数据间的差异
2.1.1前提条件一 首先要明确是将来自正态总体的单个变量的平均值与给定的单一标准 值进行显著性差异比较，还是进行组间数据的显著性差异比较。如果 是前者，并且总体呈正态，就选择单一样本t 检验(one-sample t-test)。 如果是后者（组间数据），还要确定数据是来自相同受试者（同一样 本的测试前后数据），还是不同的受试者（不同样本的数据），才能 选择合适的分析方法。
来源：Bachman, L.F. (1990). Fundamental Considerations in Language Testing. Oxford: OUP, p.73
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一、教育统计学概述：基本概念
1.2.5 SPSS中的变量分类 • （1）定量/连续变量/等距变量（scale measure）
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一、教育统计学概述：基本概念
1.2.6 参数检验和非参数检验 • 参数检验(parametric test)：总体服从正态分布、
数值连续变量、样本数为单一样本或双样本。如T 检验、两个或两个以上样本为方差分析等。 • 非参数假设检验(non-parametric test)：总体不一 定服从正态分布、数值为定序变量（有时为连续 变量）、样本数为单一样本、双样本或多样本 。 如X2 检验、Wilcoxon 检验、Mann-Whitney U检 验 1.3 统计分析简要流程图 方差齐性 不同数据间的方差是相等的
一定单位的实际测量值，可以加减计算，如学生的考试成绩（65， 76） • （2）分类变量（包括定序变量 和称名变量） 定序变量 （ordinal measure）：能够把研究对象从高到低或由大到 小排序，如受教育程度（1＝小学，2＝初中，3＝高中，4＝大学，5 ＝研究生）；又如态度（1＝完全不适合，2＝通常不适合，3＝有时 适合，4＝通常适合，5＝完全不适合） 称名变量（Nominal measure）：也叫无序变量，变量值没有大小之 分，只有类别之分，如性别（1＝男，2＝女）
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一、教育统计学概述：统计模型
1.4 统计模型和数据类型
模型类型 Regression Logistic Regression ANOVA，GLM Log-Linear SEM
因变量 连续变量 分类变量 连续变量 分类变量 不限
自变量 连续变量或者分类变量 连续变量或者分类变量 分类变量或者连续变量 分类变量 不限
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二、实战操作：单一样本t检验
单一样本参数检验：单一样本t 检验(one-sample t-test) 因为单样本t检验是对样本与总体的平均值进行比较，因此在外语教学
中用处较大，如可以用该程序检验一个班级的平均成绩与全校的平均 成绩之间的差异等，或者将一个学校的四级英语统考成绩与全国平均 成绩进行比较，看是好于还是低于全国平均成绩，等等。 举例1：一个班英语专业四级统考成绩与全国平均成绩(74.5665)之间 是否有显著性差异？
外语教学科研中的统计之SPSS篇
彭康洲
上海外国语大学 pengkzhou@
一、教育统计学概述：分类
1.1 分类 描述统计（descriptive statistics）
描述数据全貌。包括数据分组，使用统计图表描述数据的分组和分布， 计算数据参数 。
推断统计（inferential statistics） 依据随机样本数据，从局部推断总体特征。包括参数检验和非参数检 验、方差分析、回归分析、因子分析等。
1.2.3 样本容量（sample size） 无严格的数量界限。一般把样本容量小于30（50、100）的样本称为 小样本，大于等于30（50、100）的为大样本。
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一、教育统计学概述：基本概念
1.2.4正态分布(normal distribution)
正态分布是连续型随机变量 分布中最重要也是最常见的 一种分布。例如，在人数较 多的群体中，学习成绩得到 的数值，其分布近似于正态 分布即测验分数都是中等分 数人数多，高分、低分人数 少，如果以分数为横坐标， 次数〈获得某一分数的人数） 为纵坐标，绘制成曲线图， 就会发现曲线呈中间大、两 头小、左右基本对称的特点。
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一、教育统计学概述：基本概念
1.2 基本概念 1.2.1 变量（variable）
研究活动中的关键因素。相对于常量而言（在研究过程中始终保持不 变的特征或条件）。 自变量(independent variable)：教学方法 因变量(dependent variable)：学生成绩 中间变量(interdependent variable)：学习风格
来源：Wu, Eric (2008,9.6-7). Introduction to SEM. 上海：上海财经大学.
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一、教育统计学概述：正态分布的检验
正态分布的检验
参数检验分析法的前提是数据服从正态分布和方差齐性（F值），除非对数据 作转换，非正态分布的数据宜采用非参数检验。
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如：研究者经常在课题的研究对象（某一层次的学习者）中安排不同 风格的学习者。当某个自变量（如教学方式）变化时，可以观测到因 变量（学习成绩）的相应变化及其规律。然后针对不同学习风格的研 究对象（中间变量），再观察上述教学现象规律有何变化 。
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一、教育统计学概述：基本tion)、个体(individual)、样本（sample） 研究对象的全体为总体，组成总体的基本单元为个体，按照一定规则 从总体中抽取的一部分个体为样本。