SPSS 在考试成绩分析中的应用

SPSS 在考试成绩分析中的应用

摘要：该文利用spss统计软件，以云南师范大学2009级旅游管理系计算机等级考试成绩和期末考试成绩为例，分析了两次考试成绩的集中趋势以及等级考试和期末考试的相关性，希望能为后续的教学提供一定的帮助。

关键词：spss；考试成绩；分析

中图分类号：tp313 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）02-0415-03

考试是教学过程中的重要环节，是检测教学质量、衡量教学效果的重要手段，也是作为总结性评价的重要依据。考试成绩不仅是判断学生素质和能力、衡量教学质量的重要指标，同时也能为教学提供反馈信息，指引学生学习 [1]。而计算机等级考试和期末考试都是检测学生计算机应用能力的重要考试。考试结束后，教师一般都会对考试成绩进行分析，用传统的数据统计分析软件来分析数据比较困难，spss 是教育统计类常用软件，近年来其在教育考试成绩分析方面的应用越来越广泛。所以本文采用spss 统计软件对09级旅游管理系的计算机等级考试和期末考试成绩进行统计分析，以说明两次考试的集中趋势和关联性，希望能为今后的教学提供一定的帮助和借鉴。

1 spss 简介[2]

spss 是世界上最早的统计分析软件，其全称是statistical package for social sciences，它集数据处理、分析功能于一身。

其操作界面极为友好，输出结果美观。并且该软件与其它软件有数据转换接口，由其它软件生成的数据文件可方便地转换成可供分析的spss 的数据文件。近年来，在教育教学统计方面的应用越来越广泛，为教育教学研究带来极大的便利。

2 spss在考试成绩分析中的应用

2.1 数据背景介绍

本文所采用的数据，是云南师范大学09级旅游管理系计算机省一级考试和期末考试成绩，计算机省一级考试总分100分，其中理论基础50分（选择题30分，填空题20分）；上机考试50分，分别是基本操作、windows操作、文件操作、word及excel操作题目，每种类型题目各占10分，而期末考试题目则没有理论部分，全是上机操作，并且题目有所变化，总分100分，window操作20分，word操作20分，excel操作20分，powerpoint操作20分（主要是考查学生制作简单的幻灯片的能力），email操作20分（主要是考查学生收发电子邮件的基本能力）。

2.2 数据输入

本文采用spss进行数据的分析，所以直接把相关数据输入到spss 软件中。

2.2.1 变量定义

在进行数据输入前，先定义了3个变量，分别是学号 c（2），省一级成绩 n（3），期末成绩 n（3）。

2.2.2 数据输入

在进行变量的定义之后，把相关的数据输入数据视图，该文采用的数据共63条，全部输入到spss中，如图1所示。

2.3 数据分析

将数据输入spss 之后，就可以根据实际需要进行数据的分析了，描述统计中常用的统计量一般有以下三类：

2.3.1 表示数据的集中趋势的常用统计量

①均值[2]：表示数据的集中趋势或平均水平的统计量。

②众数[2]：在一组数据中出现次数最多的变量。

2.3.2 描述数据的离散程度的常用统计量

①标准差[2]：也叫均方差，是各数据偏离平均数的距离的平均数，是指各量数与其平均数离差的平方和的平均数的平方根，其计算公式为：

②极差[2]：极差=最大值—最小值。常用于相同样本的数据离散程度比较。

2.3.3 描述变量是否相关的统计量

在教育统计中，常用于描述变量相关性的统计变量是相关系数，相关是指变量之间存在的数量上的相互依赖关系。相关分为正相关、负相关和零相关三种情况。表明两种变量间相关程度的量数称为相关系数，通常用r表示，计算公式为：

通过spss统计分析。得出本次省一级考试和期末考试的描述统

计量。如表1所示。

表1 省一级和期末成绩描述统计量

[＼&n＼&极小值＼&极大值＼&均值＼&标准差＼&省一级成绩＼

&63＼&52.00＼&90.00＼&74.2063＼&7.69197＼&期末成绩＼&63＼&41.00＼&84.00＼&71.3968＼&9.32312＼&有效的 n （列表状态）＼&63＼&＼&＼&＼&＼&]

2.4 对描述统计结果分析

本次采用的样本容量是63，省一级考试的极大值是90，极小值是52，因此其级差是90-52=38；而期末考试的极大值是84，极小值是41，其级差是84-41=43。两种考试的级差都很大，在一定程度上说明这两种考试成绩离散程度较大，而期末考试的离散程度尤其明显。在均值上，两种考试的平均分都在70以上，说明学生普遍考得较好。省一级考试的标准差是7.69194，期末考试的标准差是9.32312，标准差是反映各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，标准差越大，表示实验数据越离散，也就是说越不精确，反之，标准差越小，代表实验的数据离散程度较小，很明显，省一级考试的成绩相对集中。因为省一级考的标准差相对较小。

3 相关分析

相关分析是研究一个变量与另一个变量间的相互关系，研究变量间相互关系的性质和紧密程度[3]。

本文通过对等级考试和期末考试相关分析，分析这两种考试之间是否存在密切的联系。通过双变量相关分析，统计结果如表2所示。

表2数据中，使用的参数是pearson指数。 pearson correlation 是一个相关系数，它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向。这个数值的绝对值越大，说明两个变量的关系越亲密，它的绝对值为0-1之间。省一级考试和期末考试的相关性是0.178，表明省一级考和期末考试之间相关亲密程度比较强；如果这个绝对值< 0.3，则为弱相关。相关系数的正负符号说明相关性的方向，如果为正值，这两个变量之间是正相关（一个变量的增高引起另一个变量的增高），如果为负号，则为负相关（一个变量的增高引起另一个变量的降低）。从pearson 相关性系数来看，省一级考试和期末考试之间不存在负相关。

显著性（单侧）是一个相关显著性系数，它指出上面所说的相关系数是否具有统计学意义。显著性（单侧） =0.082说明在（1-0.082）* 100=91.8%的几率上，说明pearson相关成立。一般而言，显著性（单侧）<=0.05的情况下，pearson 相关具有统计学意义。一般而言，显著性（单侧）<=0.05的情况下，pearson co相关性具有统计学意义。从表2中可以看出：两个变量之间为显著正相关（r = 0.178， p = 0.082）。

而从本次省一级考试和期末考试来看，两种考试时存在很大的联系。首先，从试卷题型上来说，期末考试只是在省一级考试的基础上加了两种类型的题目，幻灯片的操作和电子邮件的收发。加这两种类型题目是因为很多学生省一级考试通过了，但简单的幻灯片制作都不会做，甚至有的学生不会发送电子邮件，所以期末考试在等